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日前，行易道关于SAR（合成孔径雷达）成像技术车载应用的两篇论文分别被IEEE MTT-S（微波理论与技术协会）主办的第六届智能移动微波国际会议（ICMIM 2020，奥地利，7月）和第11届IEEE传感器阵列和多通道信号处理国际会议（IEEE SAM 2020，杭州，6月）录用，并受邀赴会演讲。
“Implementation of Real-time Automotive SAR Imaging” 《汽车SAR实时成像的实现》
“Intelligent Parking Space Detection Based on Automotive SAR” 《基于汽车SAR成像的智能车位识别》
早在2016年行易道实现并发布了第一代79GHz车载SAR成像雷达系统，并在2018年公开发布在车载状态下对非合作目标实时成像成果。2019年行易道经过近千公里不同场景的路试完成了对SAR应用场景的验证，实现了第二代79GHz SAR - 车载近距成像雷达SSAR的研制。
论文详述了利用车载短程调频连续波（FMCW）雷达实现的汽车合成孔径雷达（SAR）系统及其处理算法。该算法将波数域的高精度聚焦算法和利用车辆速度和角速度信息的运动补偿结合起来，实现车载SAR任意行驶状态下的实时高分辨率成像。
行易道已通过车载周围环境测试结果证明，SAR是满足汽车工业成像雷达要求的一种可行方案。应用FMCW-SAR技术，实现路边场景的实时二维成像，从获得的SAR图像中识别静止目标和判断距离，这有助于车辆及时应对复杂的交通状况。在车载SAR实时成像过程中，车辆可以4公里/小时至120公里/小时的速度沿直线和曲线路径行驶。
截止到2019年下半年，行易道车载SAR已经积累了近千公里不同场景的道路数据。通过对大量室内外路试数据的评估，停车场场景成为行易道车载SAR的核心研发方向。在高分辨率SAR图像中，车辆和可用停车位在视觉上易于区分。因此，基于79GHz车载SAR系统的智能车位检测方案已被验证可行并持续开发。
现有的采用超声波传感器或摄像机的自动泊车系统在面对不利光照或复杂障碍物条件时有一些局限性。另一方面，超声波传感器还具有探测距离短、精度低等局限性，如果没有两辆相邻的车辆，超声波传感器就无法帮助车辆识别停车位进行自动泊车。为了扩展泊车应用场景和提升检测精度，基于激光雷达和运动立体（motion stereo）的方案也会被采用，但由于传感器或算法成本的原因，这些方法目前仍难以应用于量产汽车。
而基于79GHz车载SAR系统的智能车位检测方案能够以较低的硬件成本提供高分辨率的雷达图像。通过实时图像处理和逻辑决策，可为驾驶员提供停车信息，包括可用停车位、障碍物分布和尺寸、车辆位置及其相对距离和位置。
行易道79GHz车载SAR智能车位检测系统有几个突出的特点。首先，它不仅能像超声波雷达一样检测两车之间的停车位，还能检测空旷场地的停车位。因此，自动停车场景可以扩展到住宅区、路边停车场和开放式停车场。其次，基于车载SAR的停车位识别对车速和接近距离没有要求。最后，基于SAR图像的停车位检测方法可以适应任何停车方向。
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