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2017年12月1日 星期五
．2017\12\01\3S Market Daily 智慧產業新聞
3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
．自動駕駛汽車到底需要哪些類型的傳感器與攝影機？看完這篇你就懂了
Google autonomous vehicle: how do Google's self-driving cars work? - TomoNews
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leiphone 大壮旅
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
據瞭解，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。
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。
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？
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）。
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）。
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，隨後透過中繼儲存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。
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）。
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。
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，首先將基頻融合進過程控制器，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。
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。
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。
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。
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。
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。
固態 LiDAR 系統
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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