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2017年12月1日 星期五

Google autonomous vehicle: how do Google's self-driving cars work? - TomoNews




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自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了



按:想在 2021/2022 年推出達到 Level 4/5 級別(SAE)的全自動駕駛汽車,冗餘傳感器系統的大量應用必不可少。眼下,半自動駕駛系統已經用到了多種雷達和攝影機系統,真正起到決定性作用的高解析度長探測距離(300 米)便宜的雷射雷達,還處在設計開發的初級階段。

在大多汽車行業專家看來,想要實現真正的全自動駕駛,雷達、攝影機和雷射雷達三套系統都必不可少。

本文探討了這三套系統的主要功能,它們各自的優勢和劣勢及技術的發展程度。此外,本文還從製造商的角度,討論了智慧和成本優化解決方案中,半導體零組件的地位。

綜述
瞭解,自動駕駛的準確定義其實現在依然懸而未決。如果一輛車搭載了巡航控制和限速功能,它可以稱得上自動駕駛嗎?當然不能。不過如果車輛用到了自適應巡航(ACC),且司機能短暫的將控制權交給車輛自己呢?

下圖中,我們給出了自動駕駛的不同分類方式,這是由不同組織或機構制訂的標準。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了

一般來說,Level 0 意味著沒有自動駕駛,司機要負責控制一切。

Level 1 則意味著車輛進階到了輔助駕駛階段,在行駛中輔助系統,能為司機分擔不少任務(如 ACC)。

Level 2 意味著車輛進入半自動化狀態,不過司機需要全程監控系統。同時,至少一個車載系統(如巡航控制和車道保持)實現全自動化。

Level 3 代表有條件的自動駕駛。司機需要時刻監控系統,並在關鍵時刻介入。當然,一些安全功能也會在某些情況下自動介入。

Level 4 就是高級別的自動駕駛了,不過它無法覆蓋所有的駕駛情況(如惡劣氣候),且受到車輛操作設計的限制。不過,司機無需繼續監控路況了。

Level 5 是自動駕駛的終極狀態,車輛能應對任何狀況,司機們宣告徹底失業。

從現有情況來看,還沒有製造商能拿出 Level 3 以上的自動駕駛量產車。

不過,一些國家的立法機關,則正在討論為 Level 3 自動駕駛汽車開綠燈,用戶最快將於 2020/2021 年,在市場上買到此類車輛。

想要實現 Level 1-5 級別的自動駕駛,到底需要哪些傳感器?這個問題我們已經作了回答:攝影機、雷射雷達和雷達三套系統必不可少。
有些人會問,現在車上普遍用到的倒車雷達以後還有用嗎?答案是否定的。不過,在 Level 1/2 上就用到的攝影機和雷達系統,依然是更高級別自動駕駛的先決條件。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了車輛會用到各種不同的傳感器


現在的攝影機系統普遍使用 CMOS 圖像傳感器,像素維持在 100-200 萬左右。單色或者立體相機與雷達系統配合使用,就能實現車速、車距、障礙物,或移動物體輪廓的精準探測。

近程(24 GHz)和遠程(77 GHz)雷達則安裝在車輛前後,以監控交通情況,它們的可視範圍可覆蓋車輛前後幾釐米到幾百米的範圍。

在量產車中,雷射雷達系統還很少見,由於產能低且價格昂貴,因此雷射雷達技術的潛力,還沒得到充分挖掘。

文章接下來的部分,我們將對上述提到的三大系統進行抽絲剝繭,它們的優勢、劣勢,現在的開發狀態和未來的潛力都會一一提到,絕對不容錯過。

攝影機
後置和 360 度攝影機
攝影機提供的清晰圖像,不但能讓人類駕駛員看到更多細節,還非常適合作為自動駕駛汽車的輸入參數。後置和 360 度攝影機能幫助司機,再現車外的複雜環境。如今,2D 攝影機已經可以在中控螢幕上,投射車外圖像,甚至車輛的轉彎角度了,而豪華車上,能提供虛擬和 3D 圖像的攝影機,正逐漸成為標配。

要想提供栩栩如生的 3D 圖像,一般車輛至少要安裝 4-6 個攝影機此外,系統軟體在處理圖像拼接問題時必須非常小心,否則很有可能丟失訊息,或者製造出奇怪的重影。

值得注意的是,無論是 2D 還是 3D 攝影機,都需要搭載動態範圍超過 130 db 的圖像傳感器。如果連這樣的標準都達不到,在攝影機遭受陽光直射時,就會短暫「瞎掉」。眼下,市場上最棒的圖像傳感器動態範圍可達 145 db,同時 ISP 圖像信號處理器色深可達 24 bit,普通產品根本無法望其項背。

圖像傳感器還需要另一個重要參數,那就是光照強度。市場上能買到最棒的圖像傳感器照度可達 1 mlx,幀率則為 30 幀/秒。

現在汽車上裝載的後置和 360 度攝影機系統,一般採用集中式架構,這就意味著一個中央控制單元,需要處理 4-6 個攝影機傳來的原始數據。

由於整個處理過程,都在軟體中完成,因此處理器的性能必須相當強悍,添加 FPGAs 成了硬體加速的最佳方案。不過,這也就意味著功耗會大幅提升。此外,現有數據壓縮方式的限制,也讓數據儲存成了一大障礙。

既然集中式架構有自己天然的劣勢,我們何不換一種方式?


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了攝影機系統分類概覽

上圖就是一種新思路,圖像處理任務被分配給了攝影機,隨後的數據則透過乙太網傳輸到車輛主機。這樣一來,圖像的聚合與再現就完成了。

2020 年以後,車載攝影機系統大多數都會數位化。現在的數位攝影機系統則會接收原始數據,隨後將其處理並推送至顯示單元(如下圖所示)。

自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了集中式圖像處理

如果是去中心化的處理方式,則會徹底消除攝影機控制單元(ECU)的影響,讓智能攝影機和主機獨立行事。從細節上來說,這種方式也需要在攝影機內進行兩步處理(如下圖所示)。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了處理過程要分兩步進行

第一步完全在智慧攝影機內進行,整個過程會完成一些幾何轉換,如圖像畸變、重疊層的處理和圖像壓縮。此外,乙太網的處理和串流也會同步進行。

第二步則發生在中央攝影機模組中,系統會進行影像解碼,隨後透過中繼儲器將圖像投射到螢幕上。

這種方式讓後置攝影機能壓縮,並將數據透過乙太網傳輸到主機。下圖就是一款高度整合後置智能攝影機的技術細節。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了

未來智慧攝影機的應用,會將來自 4 顆攝影機的影像信號,合併成 360 度視角的畫面(如下圖)。

自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了


前置攝影機系統
這些攝影機系統(中遠程)都是「火眼金睛「,它的視野範圍覆蓋了車輛前部 100-275 碼(約合 91.44-251.46 米)的區域。它會利用算法自動探測物體,進行分類並判斷與車輛間的距離。除了探測行人、自行車、機動車、馬路牙子、橋墩和隔離帶,算法還能看懂交通標誌和信號燈。

中程攝影機會在十字路口、行人突然竄出,和前方車輛緊急剎車時警告駕駛員。同時它還能肩負起交通標誌線和信號燈的探測任務。遠程攝影機則負責辨識交通標誌、控制車距和道路引導。

雖然前置攝影機相當重要,但它不需要進行色準信號再生,因為該圖像傳感器,只需提供直接的原始數據就行。一般來說,該系統還需要配備搭載 RCCC 矩陣的濾色器,因為它能提供比 RGB 濾色器更高的光照強度。

當然,中程和遠程攝影機也有區別,那就是它們的視場。中程攝影機系統用到的水平視場為 70-120 度。未來的系統可能不會嚴格區分中程和遠程,僅透過光學系統就能完成切換。為了實現該目標,未來的圖像傳感器至少要升級到 700 萬像素以上。

雷達
以往的事故數據顯示,有 76% 的事故都單純由人的錯誤引發,而事故原因包含人的因素的更是高達 94%。

ADAS 系統需要雷達傳感器的支持,而雷達也是實現自動駕駛功能的一大功臣。值得一提的是,雷達其實是個縮寫,而其全稱 Radio Detection And Ranging 其實已經說明瞭它的作用,即利用無線電波對物體進行探測和定位

現在的雷達系統主要基於 24 GHz 或 77 GHz 兩個波段,其中 77 GHz 的優勢主要在於距離和速度測定的準確性,此外其角辨識度也更加精準。同時,運行於該波段的雷達系統天線得以瘦身,干擾問題也更小。以下為近程雷達(SRR)應用與中遠程雷達(MRR/LRR)應用的主要區別。

其中近程雷達應用包括:
‧盲點探測(盲點監控)
‧車道和車道變更助手
‧用於碰撞預警和防撞功能的後置雷達
‧泊車輔助
‧交叉車流監控

中遠程雷達應用包括:
‧剎車輔助
‧緊急剎車
‧車距保持

SRR 應用設計之初,是為了替換超音波傳感器,並對高度自動駕駛提供輔助。因此,傳感器會被安裝在車輛四角。此外,車輛前部還會安裝用於遠程探測的前視傳感器。當然,車輛每一邊還要安裝其他輔助傳感器。

理想狀態下,這些雷達傳感器會使用 79 GHz 頻段,頻寬則為 4 GHz。不過,現在的全球頻率規範只允許 77 GHz 頻段 + 1 GHz 頻寬。眼下,雷達微波單片整合電路(MMIC)的一個普通分區就配備了 3 個發射通道和 4 個接收通道。業內主要的爭論點是要不要在 MMIC 中整合基頻處理能力,要不要將精力集中在原始數據雷達傳感器上。

其區別在於基頻處理器能提供所謂的「目標預判」,這就意味著它能輸出預先處理的數據,如未驗證的速度、距離、信號強度、探測到物體的水平角度和垂直角度等資訊。原始數據雷達傳感器則能提供未過濾的原始數據,隨後交給 ECU 處理。下圖就是原始數據雷達傳感器的基本架構。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了原始數據雷達傳感器架構

以上圖為例,基頻被整合進了雷達過程控制器中,而雷達傳感器會給過程控制器,提供未過濾的原始數據。這種方案有多重優勢,首先將基融合進過程控制器,能節省空間和關聯成本。

其原因在於,在射頻應用中製造商,可以使用相對簡單的 CMOS 細線,來替代經過特殊優化的新技術。

第二點優勢主要涉及功率損耗問題,雷達傳感器的功率損耗可以轉移到控制單元。由於控制器的空間比雷達傳感器大得多,因此控制功率損耗要簡單的多。

最後,由於整個過程中沒有過濾或壓縮,因此數據沒有損耗,信號處理和靈活性方面就增加了更多可能。對於原始數據雷達來說,數據速率也不是問題,因為數據可借助 MIPI CSI-2 通信接口(見下圖)進行傳輸。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了MIPI CSI-2 通信接口

需要注意的是,該接口並不是什麼新玩意,它已經用在了影像環繞系統中。同時,該架構非常適合上圖中的原始數據雷達,因為通信接口包含了四條數據線,正好與接收器輸出接口一一對應。此外,通訊接口的頻寬也與 1-1.5 Gbit/s 相匹配。

雷達傳感器的分塊還簡化了影像的數據融合,雷達和未來的激光雷達數據也能受益,因為它們能使用相同的通訊接口(見下圖,MMIC 路線圖)。

MMIC 的開發需要一個前提條件,那就是專用的高頻技術,它能滿足需要的頻率(24 GHz 或 77 GHz),並提供相應的輸出功率。

眼下,SiGe 異性雙極晶體管已經用上了高頻技術,單片式 130 nm CMOS 處理器也用在了邏輯整合電路上。幾年前,ST 就用 BiCMOS9 技術生產了 24 GHz 的 MMIC。同時,用新型 BiCMOS9MW 技術生產的 77/79 GHz 基頻,CMOS 結構寬度最低也超過了 130 nm。

未來,雷達系統頻段可能會升至 122 GHz,ST 已經為此準備了 B55 技術。該技術讓 SiGe 異性雙極晶體管的傳輸頻率能超過 320 GHz。此外,在系統中融合 55 nm CMOS 數位邏輯也成了可能。

除了優化後的 BiCMOS 技術,ST 還能透過自主開發的 FD-SOI 技術完成 SoC 整合。當然,製程僅為 28 nm。下圖是 MMIC 的開發路線圖,24 GHz 頻段的最新產品是 A431 區塊,它搭載了 1 台發射機和 3 台接收機。路線圖上的 26 GHz 基頻零組件則專為美國市場開發。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了MMIC 路線圖

路線圖上的 77/79 GHz 基頻零組件中,A770/A772 均處在開發狀態。下圖中的 A770 MMIC 無線電收發機,已經是整合度相當高的解決方案了。

自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了A770 77/79 GHz 無線電收發機架構

A770 是一款單片式整合無線電收發機,適合中遠程應用,它包含 3 台發射機、4 台接收機、1 台可配置斜坡發生器、1 台整合 ADC(類比數位轉換器)和 1 個 MIPI CSI II 接口。在應用時,該區塊可以級聯更多的發射和接受頻段,其外殼採用陶瓷 EWLB 材質製成,體積為 9 mm x 9 mm。

眼下,技術人員正在對整合了雷達和基頻功能的單片式 SoC 進行可行性測試。不過,這種產品有優勢也有劣勢,未來其前途如何恐怕還要經過細緻的市場研究和商業考量。

雷射雷達
在汽車行業,雷射雷達是個相對較新的系統,正越來越受歡迎。雷射雷達製造商們正在不斷研發和改進自己的解決方案,誓要趕上 2020/2021 的關鍵時間節點。

那麼到底什麼是雷射雷達?雷射雷達依靠是雷射而不是無線電波。除了雷射發射器,這套系統還需要一個敏感的接收器。雷射雷達系統能探測靜態和動態物體,並提供被探測物的 3D 圖像。

眼下,雷射雷達已經不是什麼新鮮玩意,任何人都能從商店抱一台回家,且精確度能滿足一般需要。不過,想讓它克服一切環境因素(溫度、太陽輻射、黑夜、雨雪天)穩定工作並不容易。此外,車載雷射雷達還得能看 300 碼(約合 274 米)遠。最重要的是,這樣的產品必須能以市場可接受的價格和體積進行大規模量產。

雷射雷達在工業和軍事領域已經應用。不過,它畢竟是一種擁有 360 度全景視角的複雜機械透鏡系統。由於單個成本高達數萬美元,因此雷射雷達 暫時還不適合在汽車產業大規模佈署。

如今,汽車市場開始流行兩大趨勢,它們均採用紅外線雷射雷達系統搭配 MEMS 系統(微型電機系統),不過一種雷射雷達是旋轉的,另一種是固態的。

在詳細介紹這些技術的差別前,我們先來聊聊接收系統的問題。

接收系統的主要任務是,認出雷射雷達發出,和從物體上反射回來的雷射光束。它們必須極端敏感,甚至能「抓到」單個光子。眼下,最先進的雷射雷達 設備已經用上了 SPAD(單光子雪崩二極管)技術。

其實這裡用到的原理很簡單(見下圖),由於那些外形特殊的二極管PN結有偏差,因此一個光子就能引發二極管中的雪崩擊穿電流。二極管電流的突然升高會被相應的電路「抓到」,它會輸出最新的數位信號以供進一步處理。

自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了SPAD 傳感器單元的原理

下圖展示了使用 SPAD 傳感器單元進行測距的原理,其關鍵是雷射脈衝從發射到反射,再到接收整個過程的時間。


自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了LiDAR 测距的原理

下面兩張圖詳細講述了兩種雷射雷達的測量方式。

自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了固態 LiDAR 系統
自动驾驶汽车到底需要哪些类型的传感器?看完这篇你就懂了MEMS LiDAR 系統


如果 MEMS 系統用上了微反射鏡,那麼單獨的雷射光束就會以線型完成運動,隨後 SPAD 單元中的光學傳感器會對反射的光子進行評估。一套系統想要滿足要求,其精度、壽命、適應性和可靠性都必須禁得起考驗。同時它還需要用到可更換的零組件。

其實乍一看,那種沒有可更換零組件的系統造起來並不難。不過事實上,整套系統里有超過 100 個雷射二極管,此外還有與其配套的大型接收器陣列。同時,雷射二極管的脈衝寬度,必須控制在奈秒範圍內,電流也只有幾安培,這對半導體驅動器來說絕對是個大挑戰。

當然,兩套系統都還在開發之中。從半導體製造商的角度來看,這兩套系統用到的半導體都不難解決,不過 SPAD 陣列可不好實現。如果想把成本降到 100 美元,就必須用新技術啟動和控制雷射二極管陣列。此外,與其配套使用的 MEMS 技術也正在開發中。

總結和展望
想達到 Level 3 及以上的自動駕駛,我們必須為車輛安裝至少三套傳感器系統:攝影機、雷達和雷射雷達。雖然必要的半導體、攝影機、雷達傳感器技術已經相當成熟,但在技術和商業化問題上,雷射雷達系統依然面臨巨大挑戰。

我們提到的系統到底誰能勝出現在很難預測,不過從半導體的角度來看,固態雷射雷達勝出的可能性最大。




                                                                                                                                                                                                                 

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