自動駕駛汽車的關鍵元器件：傳感器和處理器

   

      傳感器

 

　　在組件方面，激光雷達，雷達和攝像頭系統是自動駕駛安全操作所需的傳感器套件中最基本要素。而且，雖然雷達和激光雷達所服務的功能有很大的重疊，但由于傳感器融合的優勢以及在安全關鍵應用中需要冗余系統，它們很可能在自動駕駛系統中共存一段時間。

 

　　基于攝像頭的傳感已經在許多乘用車上可以提供自動緊急制動，自適應巡航控制和車道偏離警告等功能。在無人駕駛中，攝像機將與其他傳感技術結合使用，以生成車輛周圍環境的詳細3D表示。雖然雷達可以測量物體的相對位置和速度，而激光雷達可以產生精確的物體3D映射，但基于攝像頭的傳感系統利用豐富的視覺信息來完成它的圖像：包括另一輛車，大型卡車或公共汽車，自行車，行人，甚至路牌等。

 

　　隨著配備攝像頭的車輛變得越來越普遍，它們將成為收集道路狀況，交通擁堵，安全隱患，停車位等關鍵數據的重要來源。

 

　　圖像傳感器，圖像處理算法和高性能計算硬件的進步使得先進的駕駛員輔助系統(ADAS)和自動駕駛系統中使用基于攝像頭的傳感技術，這些仍將是未來自動駕駛發展的關鍵創新領域。

 

　　目前基于現場可編程門陣列(FPGA)和圖形處理單元(GPU)開發了許多圖像識別系統，這些系統非常適合視覺處理算法所需的高性能并行計算。最成功的汽車視覺處理解決方案之一是Mobileye EyeQ系列，這是一種專用的硬件加速器專用集成電路(ASIC)。在發布ADAS應用程序之前，Mobileye在現實條件下進行了廣泛的測試。這使得能夠在連續幾代芯片上不斷改進算法和硅。認識到Mobileye占據的戰略地位，英特爾于2017年8月以超過150億美元的價格收購了該公司。

 

　　激光雷達能夠生成與車輛相關的非常精確的物體映射，使其成為自動駕駛的關鍵傳感技術。它可用于檢測道路特征，例如路緣和車道標記，以及跟蹤車輛附近的其他物體。激光雷達傳感器發射激光脈沖并檢測反向散射或反射的光能，然后根據經過的時間計算到物體的距離。早期的自動駕駛開發平臺使用掃描激光雷達系統，該系統采用旋轉鏡組件來引導激光脈沖。雖然它們在很好的范圍內表現良好，但它們太笨重且制造成本太高。

 

　　激光雷達創新主要致力于減小系統的尺寸和成本，同時保持所需的高水平檢測范圍和分辨率。這導致了固態激光雷達系統的發展，可大大降低系統的復雜性，從而降低了系統的尺寸和成本。開發固態激光雷達的挑戰是實現高動態范圍和分辨率。這反過來又推動了激光發射器，光學，光電探測器和信號處理的創新，包括InGaAs光電探測器，使用MEMS技術的虛擬光束控制和先進的信號處理算法。因此，有數十家初創公司正在開發用于自動駕駛的固態激光雷達解決方案，包括LeddarTech，Innoviz，Luminar和Quanergy等等諸多公司。

 

　　汽車雷達在21世紀初首次應用于自適應巡航控制系統，因此，它是自動駕駛應用中更成熟的傳感技術之一。雖然激光雷達提供更寬的視野和更高的精度，但傳統雷達不易受到視覺干擾，如煙霧，霧和眩光等。盡管相對成熟，但仍有創新空間。77 GHz頻段的高頻雷達可改善遠程性能，并且對非金屬物體具有高反射率，這對于檢測行人和動物至關重要。信號處理算法的進步使得高分辨率雷達系統成為可能，并且RF CMOS技術的應用將允許更高的功能集成。這些可實現更緊湊的系統設計，如恩智浦半導體和德州儀器最近推出的汽車雷達片上系統(SoC)解決方案。

 

　　處理器

 

　　自動駕駛系統開發的很大一部分集中在“虛擬駕駛員”或車輛大腦的優化上。虛擬驅動系統包括機器學習算法和連接到車輛的傳感，制動和通信子系統的中間件。該技術是自動駕駛功能的核心;實際上，一個可能的未來場景將讓領先的自動駕駛開發人員將他們的虛擬驅動程序軟件堆棧授權給傳感器，執行器和數據通信協議的標準接口，從而將其集成到車輛制造商的平臺上。然而，這需要開發可以與控制系統分離的工業標準和更成熟的傳感技術。

 

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