三大传感器技术联手，安全自动驾驶就是这么“简单”

2017-11-25 11:06:23 来源: 官方微信

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2017年的嵌入式视觉峰会(Embedded Vision Summit)吸引1,200余位关注整合视觉智慧和产品的与会者，突显视觉系统持续增长的重要性。

自驾车和驾驶辅助系统仰赖三大感测器技术：雷达(RAdio Detection And Ranging, RADAR)、光达(Light Detection And Ranging, LiDAR)和相机。这些感测器技术的能力常有重叠，但各有其长处和限制。

雷达芯片尺寸缩小提升汽车安全性

车载雷达已有数十年历史，可侦测物体的速度、距离、和角度。雷达的运算附载较其他感测器技术更低，而且几乎没有任何环境运作限制。雷达感测器可根据操作距离分类：短距离雷达(Short Range Radar, SRR)从0.2到30公尺，中距离雷达(Medium Range Radar, MRR)从30至80公尺，长距离雷达(Long Range Radar, LRR)从80到200公尺以上。

长距离雷达(LRR)是主动车距巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)和自动紧急煞车系统(Automatic Emergency Braking Systems, AEBS)的标准感测器。目前部署的系统仅采用LRR支援ACC和AEBS，有其限制且不见得在所有状况下都能正确反应，如前方车辆突然切入、侦测摩托车等体型较狭窄的车辆、或路面弧度影响测距。为克服这些限制，雷达感测器可以搭配相机感测器，提供额外侦测情境资料。

如同蜻蜓几乎可以同时看到周遭360度的事物，甚至能看到背后。车载雷达拥有蜻蜓般的眼力，能帮助车辆「看到」驾驶看不到的事物。雷达可以看到驾驶前后方以及周遭的事物，让附近360度的路面环境完全无所遁逃。它能看到并追踪多个物体，包括汽车、自行车骑士、和静止物件，只要这些物体在车辆附近。

车载处理器就像蜻蜓的大脑，能融合来自雷达、相机、光达、与其他感测器的资讯，绘制完整的环境拼图。处理器可运用这些资讯，确认正确步骤，引领车辆朝理想方向前进。

雷达感测器是目前先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS)不可或缺的组件，其功能包括自动紧急煞车、高阶定速驾驶控制、防撞、盲点监控和侦测、变换和偏离车道协助、以及脆弱道路使用者侦测。

汽车如果装备以雷达为基础的防撞系统，就能「看到」并追踪前方移动车辆的距离，如果驾驶未能即时减速避免碰撞，车辆可以迅速警告驾驶，或采取紧急煞车、转向等行动。

图1 自驾车和驾驶辅助系统仰赖三大感测器技术：雷达、光达和相机，这些感测器技术的能力常有重叠，但各有其长处和限制。

雷达为改善交通安全铺路

每年约有130万人死于车祸，以雷达为基础的安全系统可以减少伤亡，提升全球各地道路安全。

欧洲新车安全评鉴计划(New Car Assessment Programme, NCAP)曾研究自动紧急煞车系统的效能，发现能减少38%的追撞。在NCAP的2020年要求中，其特别重视行人和自行车骑士等脆弱道路使用者。采用恩智浦芯片的雷达感测器在设计上必须符合严格的安全标准，确保最高安全效能和可靠运作。

雷达市场正在快速成长，而恩智浦的成长甚至更快，占2016年新雷达感测器出货量半数以上。展望未来，目前整体雷达市场处于起步阶段。恩智浦认为在不久的将来，还会有更多雷达运用问世，包括停车、即时影像等。市场对高效能处理、顶尖的安全性、和多通道、多模式运作的需求会不断增长，功能整合趋势也将催生更小的「单芯片」，进一步缩减尺寸和耗电量，但不影响高效能表现。

图2 相机支援的ADAS应用范例。

光达高可靠度已成趋势

光达感测器透过计算光束反弹时间，测量物体的距离。如果将光达放在车顶，就能提供车辆周遭应避免障碍物的360度3D视野。因此光达从2007 DARPA自驾挑战起就成为自驾车的最爱。

虽然光达感测器的尺寸和成本已大幅缩减，目前使用最广泛和评价最佳的型号仍比雷达和相机感测器昂贵许多，有些甚至比搭载的车辆还贵。

车载光达通常使用905nm波长，在有限视野(Field of view, FOVs)下的距离可达200米，有些公司现在也推出1550nm的光达，距离更长也更精确。

要注意的是光达需要光学滤镜，才能避免环境光源和其他光达的影响。光达使用的雷射科技也不能伤眼。用固态光达(Solid State LiDAR, SSL)取代机械式扫描光达(后者整合实体旋转雷射和接收器，收集周遭达360度的资料)已蔚为趋势，因为没有移动零件，可靠度更高，特别是车载环境下的长期可靠度。目前的SSL视野较小，但因为成本较低，因此可能使用多个感测器来涵盖较大的区域。

相机搜集色彩资讯

不同于光达和雷达，大多数车载相机是一种被动式系统。相机感测器技术和解析度扮演很重要的角色。相机类似人眼，容易受恶劣天候和光线变化的影响。但相机也是唯一能捕捉质地、色彩、和对比资讯的感测器技术，细节采集让相机成为分类技术的领导者。相机感测器特性搭配持续提升的像素解析度和低价位，使相机感测器成为ADAS和自驾系统不可或缺、出货量最大的组件。相机支援的ADAS应用范例包括：

主动车距巡航控制(Adaptive Cruise Control, ACC)

目前能可靠地侦测汽车和卡车等宽度正常车辆，未来还需要针对摩托车分类并保持距离。

自动远光灯控制(Automatic High Beam Control, AHBC)

目前能切换远近光灯，未来还需要侦测对向来车并随之调整光束形状。

交通号志辨识(Traffic Sign Recognition, TSR)

目前能辨识速限和多种限制的号志。未来系统必须了解辅助号志和情境(上午10时到晚间8时的速限)、侦测交通号志以调整ACC、停车、减速等。

车道保持系统(Lane Keep Systems, LKS)

目前能侦测车道标示，未来系统还需侦测可行驶路面、适应施工号志等多种路面标示。

在驾驶舱内，系统安全功能包括监控驾驶和追踪搭载成员，再加上手势辨识和非接触式(Touchless)控制，包括根据眼神追踪替手势辨识增添情境。就影音系统而言，驾驶监控还能确认驾驶是否已准备好依需要重新掌控车辆。

三种感测器技术各有长处。为确保行驶安全，感测器技术必须有重叠之处。相机系统应用最多，也能提供色彩和质地资讯，所以相机感测器的出货量成长最快，根据市调机构报告，相机感测器出货量可望于2030年达到4亿件。而光达与雷达系统的成本亦正下滑，这两种技术占的百分比可望大幅成长，根据市调机构预计，到2030年出货量可达4,000万~5,000万件。

除感测器技术，真正的自动驾驶不仅涉及物件的速度和障碍物的距离，车辆也必须在复杂的即时环境下自行调整路径，这需要相机提供情境资讯以及车对车(V2V)和车对基础建设(V2I)之通讯技术。恩智浦提供广泛的雷达感测和处理、视觉处理、安全V2X和感测器融合技术，带动自动驾驶车辆的创新。

今天是《半导体行业观察》为您分享的第1467期内容，欢迎关注。