BYD setzt auf zentrale Radar-Architektur: Chips von NXP und TI
Chinas Automobilindustrie steuert auf eine neue Architektur für automatisiertes Fahren zu: Statt dezentraler Sensoren mit eigener Vorverarbeitung setzen immer mehr Hersteller auf ein zentrales System-on-Chip (SoC), das die Rohdaten von Radar, Lidar und Kameras direkt fusioniert. Bisher arbeitete jeder Radarsensor als eigenständiger Mikrocontroller: Er erfasste das Signal, führte eine Fast-Fourier-Transformation (FFT) durch, filterte Ziele, maß Abstand und Geschwindigkeit – und sendete nur eine reduzierte Objektliste an das Steuergerät. Beim neuen Konzept fließen die unverarbeiteten Rohsignale – etwa das FFT-Frequenzspektrum eines Millimeterwellen-Radars – in einen gemeinsamen Algorithmus, der alle Sensorarten kombiniert. Das löst das klassische Dilemma: Bisher meldete ein Radar „Hindernis in 50 Metern“, ein anderes „nichts in 30 Metern“ – ein Widerspruch, der in der Zentrale nicht aufgelöst werden konnte. Mit den Rohdaten kann der Algorithmus beide Quellen gewichten und zu einem plausibleren Ergebnis kommen.
Warum sich die Kontrolle verschiebt
Der Grund für den Wandel: Bisher kontrollierten Tier-1-Zulieferer wie Bosch oder Continental das Know-how der Radar-Signalverarbeitung. Die Algorithmen zur FFT, Zielerkennung und Doppler-Auswertung waren in der Firmware der Sensoren versteckt – eine Blackbox, die kein Autohersteller öffnen konnte. Die zentrale Architektur entmachtet die Tier-1: Der Autohersteller übernimmt die volle Kontrolle über die Verarbeitungskette. Dafür braucht er leistungsstarke SoCs und spezielle Brücken-Chips. NXP (NXP Semiconductors) hat einen Radar-Bridge-Chip vorgestellt, der zwischen dem MMIC (Monolithic Microwave Integrated Circuit) und der SerDes-Schnittstelle vermittelt. Gleichzeitig integriert NXP Radar-Signalverarbeitungs-IP (RSP) direkt in seine ADAS-SoCs – damit können die Algorithmen direkt auf dem Chip ausgeführt werden, ohne Umweg über einen separaten Prozessor. Texas Instruments (TI) verfolgt eine ähnliche Strategie: Seine AWR-Serie unterstützt nativ RAW-Datenausgabe. Ab den Stufen 3 und 4 des autonomen Fahrens reichen einfache Objektlisten nicht mehr aus – erforderlich sind Rohdaten wie Entfernung-Doppler-Spektren, um zwischen einem stehenden Hindernis und einem herannahenden Objekt unterscheiden zu können. Der SoC muss dann bis zu 12 Kanäle Radar-FFT und CFAR in Echtzeit bewältigen – eine Herausforderung, die die Chiphersteller durch Integration lösen.
Drei Radartypen – unterschiedliche Wege ins Zentrum
Nicht alle Radarsensoren sind gleich betroffen. Die Millimeterwellen-Radare (4D-Radar) sind die komplexesten: In China setzen viele Hersteller auf eine kosteneffiziente 8T8R-Konfiguration (1 SoC + 2 MMIC), während europäische Zulieferer auf 16T16R setzen und für 2028 sogar 24T24R planen. Der Engpass liegt nicht in der Hardware, sondern in der Algorithmen-IP: Wer die Radar-Signalverarbeitung beherrscht – und ob diese auf den SoC portiert werden kann – wird über die zukünftige Machtverteilung entscheiden. Zudem ist die Datenorganisation eine Hürde: Radar-Daten sind range-Doppler-2D-Matrizen, die sich fundamental von den frame-basierten Bilddaten einer Kamera unterscheiden. Die DSP-Einheiten in den SoCs müssen für diese Struktur optimiert sein, sonst brechen Effizienz und Leistung ein.
Bei Lidars ist der Wandel direkter: Da der Laser-Scanner bereits rohe Pointclouds liefert, entfallen teure FPGAs oder Signalprozessoren im Sensor. Die Kosten sinken, weil nur noch Sender, SPAD-Empfänger und TDC als Hardware übrig bleiben. Allerdings erzeugen hochauflösende Lidars (z. B. 192 Linien, 0,1° Auflösung, 10 Hz Bildrate) Datenströme von rund 3,6 Gbit/s – das überfordert die klassischen GMSL2-Schnittstellen. Auch hier müssen die SoCs die Daten effizient verarbeiten können, was nicht trivial ist.
Ultraschall-Radare sind algorithmisch am einfachsten: Ihre Rohdaten (Laufzeitmessungen) lassen sich ohnehin zentral auswerten. Die Herausforderung liegt in der Verkabelung: Bei 12 Sensoren bräuchte man 12 SerDes-Leitungen. Ein Kompromiss ist ein Hybrid aus lokaler Vorverarbeitung und zentraler Auswertung – genau diesen Weg geht BYD (比亚迪) bei seinen neuesten Modellen. Der Hersteller berichtet von einer Reduktion der Latenz um rund 20 %, einer Steigerung der Erkennungsreichweite um rund 20 % und einer Verzehnfachung der Punktdichte – ohne die Kosten für eine vollständig zentrale Verkabelung zu tragen.
Fazit: Die Ära der Blackbox endet
Die chinesische Autoindustrie baut eine transparente Datenpipeline auf: vom Rohsignal über den Algorithmus bis zur Entscheidung – keine Blackbox mehr. Nur wenn die Daten die Algorithmen erreichen, können die Algorithmen das volle Potenzial des autonomen Fahrens entfalten. Nach den Kameras folgen nun die Radare. Ab Stufe 3 werden die ersten Serienfahrzeuge diese zentrale Architektur in die Praxis umsetzen.
Die beschriebene Technologie betrifft aktuell vor allem den chinesischen Markt. BYD bietet in Deutschland Fahrzeuge wie den BYD Atto 3, Han und Seal an – diese Modelle nutzen noch die herkömmliche dezentrale Sensorarchitektur. Eine Einführung der neuen zentralen Radar-Architektur in Europa ist bisher nicht offiziell angekündigt. NXP und TI sind als europäisch-amerikanische Chipkonzerne jedoch global aufgestellt, sodass die Technologie prinzipiell auch in europäischen Fahrzeugen eingesetzt werden könnte.