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        1. 2018年自動駕駛汽車傳感器展望

          日期:2022-02-26 02:03
          瀏覽次數:249
          摘要:

          ? 讓自動駕駛汽車注意路況、看懂交通標志、檢測對象并為其分類、感知速度/軌跡以及其他車輛并不容易——更重要的是,它必須能自行在地圖上定位,才能確切地知道駕駛的目的地。

          ? ?高度自動化的車輛在追蹤周圍環境時,必須依靠很多傳感器,包括攝像頭、雷達、超聲波、GPS天線,以及利用光脈沖測距的光達(Lidar)組件。每一種傳感器都有其優缺點。

          圖1:安裝在車輛上的一系列傳感器技術(來源:Yole?Développement)

          視覺攝像頭 盲點檢測、側視(無后照鏡車)、行車記錄儀、倒車輔助 立體攝像頭:識別LDWS與標志的方向/距離 3D攝像頭 手勢識別 現場檢測、駕駛監測 夜視攝像頭 檢測行人/動物 LIDAR 3D周圍地圖 超聲波 停車、行人&障礙物檢測 航位推算傳感器 測距 短距離雷達 前&后煞車 長距離雷達 自動巡航控制我們首先應弄清楚如何*有效地填補傳感器固有的缺陷。**步可能更為重要,即開發*佳策略,將不同的數據流結合起來,使關鍵信息不至于遺失。每一種傳感器都以自身的畫面更新速率傳送數據已經是個問題,傳感器融合就更復雜了——因為有些傳感器提供原始數據,而其他傳感器則提供自己的對象數據答案。 ?

          2017年,我們看到了感知技術方面的一連串進展。VSI?Labs創辦人兼負責人Phil?Magney表示:“感知是自動駕駛汽車(AV)軟件堆棧的一個主要領域,而且在這方面還有很多**?!笨萍脊?、上等供貨商和OEM一直急于取得自家公司缺乏或無法自主開發的傳感器技術。同時,過去兩年來已經出現了多家感知傳感器新創公司,其中有許多都關注尚處于萌芽階段的自動駕駛汽車市場。英特爾收購Mobileye2

          017年汽車行業*大的收購交易是英特爾(Intel)以153億美元買下Mobileye。

          由于Mobileye已經在上等駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛汽車的汽車視覺領域占據明顯的優越地位,收購Mobileye之舉使得英特爾在自動駕駛汽車競賽中穩居有利地位。尤其是考慮到視覺是自動駕駛汽車中唯壹不可或缺的傳感器技術,這項收購案顯得更重要。英特爾表示打算將Mobileye的“計算機視覺、傳感、融合、地圖建構和駕駛策略”與英特爾的“開放計算平臺”相結合。Magney將攝像頭形容為“必備的傳感器”,他解釋說,具有以高分辨率采集圖像的能力,才能讓攝像頭更有效地分類對象。

          現在的攝像頭還支持彩色顯示。那么弱點呢?Magney補充說:“攝像頭的深度不如光達?!惫膺_:*熱門的領域在所有的傳感器技術中,光達是2017年交易量*大的市場。IHS?Markit的汽車電子和半導體**分析師Akhilesh?Kona列舉去年的收購案,如福特(Ford)收購了Princeton?Lightwave、通用汽車(General?Motors;GM)收購光達公司Strobe,以及Continental買下Advanced?Scientific?Concepts?(ASC)的光達業務。Magney則稱光達“仍然是*熱門的領域”,部分原因是光達在自動駕駛中有相當多用途。他解釋,“高度自動化的車輛需要一個具有定位資產的基本地圖,對此沒有任何東西能夠取代光達。這是優異產品得以競爭之處?!惫膺_市場之所以如此熱門也由于新的激光技術出現。據Kona表示,一種波長高于1,400nm的新雷射發射技術正興起中。這種新的波長可望為光達帶來更高分辨率和更遠射程。他補充說,Princeton?Lightwave、Continental?和Luminar?Technologies三家公司都在開發這種新的激光技術。

          圖2:不同類型的光達技術比較(來源:IHS?Markit)

          同時,供貨商也通過開發各種光束控制技術,不斷改善光達的耐用性、尺寸和成本。這些技術既有機械式也有MEMS和固態光達。據Magney介紹,機械式光達(如Velodyne?128信道的產品)由于能產生360度點云,非常適合建構地圖。但是,對于部署量產車輛,基于固態組件——MEMS或光相位矩陣(OPA)的光達非常適合,它們也可以在其視野內產生點云。成本更低的閃存(flash)組件也開始崛起。

          Magney指出,有些被設計成距離探測器,且成本低于100美元,但缺點是分辨率有限,無法對對象進行分類。毫米波雷達當光達大步前進時,雷達也并未停下腳步。繼恩智浦半導體(NXP?Semiconductors)在2016年**推出采用CMOS工藝技術的77GHz微型雷達芯片后,德州儀器(Texas?Instruments;TI)也在去年進軍毫米波(mmWave)雷達市場。該公司宣稱如今擁有*小尺寸的CMOS傳感器產品組合。

          TI汽車毫米波雷達傳感器整合RF與模擬功能以及數字控制于單一芯片中(來源:TI)在雷達市場,競爭的重點在于尺寸和**度。TI如今宣稱可支持“小于4cm測距分辨率的高精度獨立傳感技術”。Magney表示:“我們對雷達的進展感到滿意。毫米波雷達正熱?!彼u論道:“雷達的分辨率越來越高,現在已能用于分類物體,這是以前做不到的?!比欢?,更好的分辨率需要更多信道,這意味著有更多數據需要處理。所以,Magney說:“毫米波雷達需要有專門的處理器來處理這些數據,以及產生對象或點云?!贝送?,毫米波雷達還需要開發工具以打造應用。否則,龐大的資料難以被理解。

          雷達除了能全天候工作外,其他的評價一向不優。傳統的車用雷達無法看到攝像頭或光達所能看到的物體。更具體地說,雷達看不到遠方的物體,也無法區別所看到的東西。它們的處理速度不足以達到行駛于高速公路的要求。模擬波束成形2017年1月成立的新創公司Metawave期望通過其開發的模擬波束成形技術來改變現況。Metawave采用PARC將超材料、雷達和天線商業化的一家授權,在今年的CES展上推出該公司“完整雷達套件”的原型。該公司的超材料是布署在PCB上的小型軟件控制工程結構。這些結構據稱能以特殊的方式控制電磁波束,這在以前通常只有在更大尺寸、更強大和成本更高的軍用系統中才能實現。

          Metawave的模擬雷達技術基于電子可控天線,使用一根雙端口的天線:其中一個埠連接到Tx或Rx鏈路,另一個埠連接到MCU。MCU透過查找表(LUT)定義和控制天線的波束寬度和方向,從而使Metawave的模擬雷達實現微秒級速度的掃描(來源:Metawave)Metawave的雷達套件型兼容于各種雷達芯片。該公司宣稱其基于超材料的模擬波束成形技術能**地控制雷達波束,在不犧牲分辨率的情況下提升工作速度和SNR。機器用成像數據盡管Mobileye目前仍是汽車視覺領域的領導廠商,Magney認為其他公司也正迎頭趕上。

          他說:“任何人都可以獲得相同的成像器,打造適合于圖像識別的攝像頭。但問題是你需要合適的處理器,以及緊密整合的算法?!比欢?,“如今你可以從幾家芯片公司中選擇一款高性能視覺處理器,并套用自家的算法?;蛘?,你可以用卷積神經網絡(CNN)來完成這項任務?!盡agney總結道:“目前,自動駕駛汽車制造商已經在攝像頭方面作了選擇。

          多公司會將人工智能(AI)應用于圖像中以取得結果?!比缓笫强偛课挥诎屠璧男聞摴?/span>Chronocam。該公司的傳感器技術并非針對人類應用,而是為機器感知和檢測而打造的。

          Chronocam這款以事件為導向的傳感器技術還很新,尚未用于任何商用車,但已經受到業界關注了;該公司期望該技術能徹底改變當今CMOS圖像傳感器市場。例如,雷諾集團(Groupe?Renault)于2016年底與Chronocam達成了戰略發展協議。正如Chronocam**執行官所指,英特爾、英偉達(Nvidia)等GPU/CPU巨擘仍在試著找出更準確、更快速處理大量數據的*佳方式。

          然而,Chronocam專注的是為機器應用簡化和量身打造的成像數據采集。事件導向的傳感器目標在于顯著減少數據負載,使車輛幾乎可以做出實時決策。定位讓汽車具有“自我意識”的**步是建構地圖,并實時匹配至車輛在預先制作的地圖上看到的內容。然后,車輛可以對其位置進行三角測量和定位。Magney強調:“車子必須確切知道要去哪里,才能發展出‘情境感知’?!睋Q句話說,如果希望高度自動化的車輛能準確定位,就需要使用光達。Magney指出,它們需要一個具有定位功能的基本地圖。不過,還有其他方法可以做到這一點。例如Nvidia?DriveWorks?SDK可實現基于圖像的定位。

          DriveWorks工具庫包括地圖定位、HD地圖接口以及自我運動(egomotion)等。實時動態定位(RTK)是另一種選擇,Magney補充說。RTK可增強來自全球導航衛星系統(如GPS、GLONASS、Galileo和北斗)的位置數據**度。Magney說:“在一般情況下可能運氣不錯,但在城市地區,由于RTK需要高度依賴衛星,可能無法有效發揮作用?!蓖瑫r,英特爾/Mobileye正推廣其用于定位的道路體驗管理(REM)技術。

          Mobileye希望利用基于攝像頭的ADAS系統普遍性,發揮群體力量實時建立并維護一個**的環境地圖。演示視頻:https://www.youtube。。com/watch?v=RK8dbq-LfM0新創公司在定位方面也有發揮的空間。據悉,DeepMap正致力于L4/L5級自動駕駛汽車解決HD地圖建構和定位,以及大數據管理方面的挑戰。

          Magney指出,DeepMap使用攝像頭圖像和光達數據,有效地改善了目前的數字地圖。他補充說,該公司計劃推出的是一項服務,而不只是一款產品。傳感器融合隨著自動駕駛汽車收集到所有的傳感數據,*重要的就是傳感器融合的質量。傳感器融合的結果決定了自動駕駛汽車的決策和行為,也即安全問題。自動駕駛汽車無法僅靠一個傳感器實現安全駕駛,因此必須進行傳感器融合。但Magney補充說:“因為你必須同步所有的傳感器信號,所以融合是很困難的?!敝劣谑侨诤稀皩ο蟆睌祿€是“原始”數據,業界對此的爭論才剛剛開始,目前還沒有明確的答案。相較于對象數據,由于原始數據不會在轉換過程中發生遺失,大數的AI擁護者較支持這種數據融合途徑,Magney表示。但他補充說,與原始數據融合有關的問題包括:“你將需要大量的處理;你還需要有GB級的網絡,才能將這些信號傳送到整個車輛中?!毙聞摴綝eepScale開發了一種感知技術,能采集原始數據,而非對象數據,而且可以在嵌入式處理器上加速傳感器融合。DeepScale現正利用其深度神經網絡(DNN)從頭開始做起——所使用的原始數據不僅來自圖像傳感器,還包括雷達和光達。?

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          高低溫交變濕熱試驗箱?技術規格:

          型號

          SEH-150

          SEH-225

          SEH-408

          SEH-800

          SEH-1000

          工作室尺寸(cm)

          50×50×60

          50×60×75

          60×80×85

          100×80×100

          100×100×100

          外形尺寸(cm)

          115×75×150

          115×85×165

          130×105×170

          165×105×185

          170×125×185

          溫度范圍

          0℃/-20℃/-40℃/-70℃~+100℃/+150℃/+180℃

          溫度均勻度

          ≤2℃

          溫度偏差

          ±2℃

          溫度波動度

          ≤1℃(≤±0.5℃,按GB/T5170-1996表示)

          升溫時間

          +20℃~+150℃/約45min (空載)

          降溫時間

          +20℃~-20℃/30min/ +20℃~-40℃/50min/ +20℃~-70℃/60min/(空載)

          濕度范圍

          (10)20~98%RH

          濕度偏差

          ±3%(>75%RH),?±5%(≤75%R上)

          溫度控制器

          中文彩色觸摸屏+ PLC控制器(控制軟件自行開發)

          低溫系統適應性

          獨特的設計滿足全溫度范圍內壓縮機自動運行

          設備運行方式

          定值運行、程序運行

          制冷系統

          制冷壓縮機

          進口全封閉壓縮機

          冷卻方式

          風冷(水冷選配)

          加濕用水

          蒸餾水或去離子水

          安全保護措施

          漏電、短路、超溫、缺水、電機過熱、壓縮機超壓、過載、過流

          標準裝置

          試品擱板(兩套)、觀察窗、照明燈、電纜孔(?50一個)、腳輪

          電源

          AC380V ?50Hz?三相四線+接地線

          材料

          外殼材料

          冷軋鋼板靜電噴塑(SETH標準色)

          內壁材料

          SUS304不銹鋼板

          保溫材料

          硬質聚氨脂泡沫

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