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如何提升未來的車輛自主認(rèn)知能力?

MEMS ? 來源:MEMS ? 2020-06-01 11:01 ? 次閱讀
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隨著近兩年來智慧汽車、車聯(lián)網(wǎng)等等概念的興起,汽車自動駕駛的各種科技進(jìn)展不斷占據(jù)媒體版面,引起了全球的關(guān)注和各國政府的支持。對于大部分人來說, “吃著火鍋唱著歌”輕輕松松地直達(dá)目的地絕對是美好的愿望,而徹底改變越來越擁堵的交通和幾乎完美的安全保障也將解決政府的心頭大患。

在這個大背景下,美國SAE(SAE International,Society of Automotive Engineers 國際自動機(jī)工程師學(xué)會,原譯為美國汽車工程師學(xué)會)早在2014年就發(fā)布了一版自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn),將自動駕駛技術(shù)分為了L0~L5共六個等級。作為連續(xù)10年全球最大的汽車生產(chǎn)國和第一大新車市場,近日,我國工信部正式發(fā)布《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)報批公示,意味著中國將建立自己的自動駕駛汽車分級標(biāo)準(zhǔn),可謂為未來各類自動駕駛汽車的量產(chǎn)注入了一針強(qiáng)心劑。

《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)報批公式


如何提升未來的車輛自主認(rèn)知能力?


車輛的智能化程度通常用自動駕駛級別來表示。L1和L2主要是預(yù)警系統(tǒng),而L3或更高級別的車輛被授權(quán)控制以避免事故。隨著車輛發(fā)展到L5,方向盤將被取消,車輛完全自動駕駛。

為了確保自動駕駛車輛的安全,必須充分探測當(dāng)前和歷史狀態(tài)、環(huán)境特性以及車輛自身狀態(tài)(位置、速度、軌跡和機(jī)械狀況)


在最初的幾代系統(tǒng)中,隨著車輛開始具備L2功能,各個傳感器系統(tǒng)獨(dú)立工作。這些預(yù)警系統(tǒng)誤報率較高,帶來了不少麻煩,因此經(jīng)常被關(guān)閉。為了實(shí)現(xiàn)具有認(rèn)知能力的全自動駕駛車輛,傳感器的數(shù)量將顯著增加。此外,性能和響應(yīng)速度也必須大幅提升。

自動駕駛等級和傳感器要求


將更多傳感器安裝在車輛上后,還可以更好地監(jiān)控和分析當(dāng)前機(jī)械狀況,如胎壓、重量變化(例如,負(fù)載和無負(fù)載、一名乘客或五名乘客),以及可能影響制動和操控的其他磨損因素。有了更多的外部傳感方式,車輛可以更充分地感知其行駛狀況和周圍環(huán)境。這些數(shù)據(jù)經(jīng)過編譯、分析和融合,使車輛能夠利用這些數(shù)據(jù)對其行駛環(huán)境作出預(yù)判。這使車輛能夠成為一臺有學(xué)習(xí)能力的機(jī)器,有望做出比人類更好、更安全的決策。

可以說,雷達(dá)、激光雷達(dá)、慣性MEMS/IMU、攝像頭和超聲傳感器等不同子系統(tǒng)組合,為成功實(shí)現(xiàn)自動駕駛和未來高度安全和可靠的高級駕駛員輔助系統(tǒng)構(gòu)建了框架。而其中半導(dǎo)體企業(yè)發(fā)揮了關(guān)鍵作用,以高性能模擬技術(shù)提供商ADI為例,其25年來一直是交通運(yùn)輸市場和汽車系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域高性能感知系統(tǒng)的開拓者之一,憑借其創(chuàng)新的傳感器融合概念,為自動駕駛技術(shù)的演進(jìn)提供高性能和全方位的傳感解決方案。

實(shí)現(xiàn)自動駕駛,這幾種典型傳感器不可或缺

成像雷達(dá)是指多個毫米波雷達(dá)級聯(lián)在一起,作為一個單元同步運(yùn)行,特性通常是具備較高的角分辨率。傳統(tǒng)24GHz/77GHz雙方案通過半導(dǎo)體工藝技術(shù)來看,主流的芯片工藝是GaAs;現(xiàn)在的發(fā)展方向,是通過SiGe技術(shù)來降低成本,增強(qiáng)可集成度的特性。SiGe也能更好地與傳統(tǒng)硅工藝技術(shù)做整合,有更多的數(shù)字電路能夠集成到這樣的芯片上。

ADI高性能成像雷達(dá)方案


未來的發(fā)展方向,77GHz或79GHz更高頻率將基于硅技術(shù)從而實(shí)現(xiàn)更高的集成度。而現(xiàn)在工藝革新CMOS技術(shù)已經(jīng)非常完善,讓這種做法成為了可能。以ADI推出的創(chuàng)新型高度集成式28nm CMOS RADAR解決方案為例,其優(yōu)勢主要包括超快速線性調(diào)頻以支持很高的模糊速度區(qū)間,低相位噪聲特性允許在較大物體存在時仍能看到較小的目標(biāo)物,基于CMOS技術(shù)提供高輸出功率和低回?fù)p噪聲系數(shù),并且能夠級聯(lián)多達(dá)4個此類芯片,無需添加額外硬件就能創(chuàng)造超高的角分辨率圖像。

ADI在CES上展出的CMOS RADAR解決方案


光有成像雷達(dá)當(dāng)然不夠。譬如在行人比較多的時候,自動駕駛車輛往往寸步難行。這時如果有一個LIDAR激光雷達(dá),就可以把障礙物區(qū)分出來,車輛就可以選擇繼續(xù)行駛還是需要做一些避讓。

ADI的高性能固態(tài)激光雷達(dá)方案


對于汽車來說,激光雷達(dá)最好是固態(tài)的激光雷達(dá)。所謂的固態(tài)即沒有旋轉(zhuǎn)部件,完全通過半導(dǎo)體的方案來制造不同的探測角度。這對于面對抵抗震動等環(huán)境的穩(wěn)定性會更好,也是ADI注重的一個發(fā)展方向(ADI曾成功收購一家領(lǐng)先的固態(tài)激光波束轉(zhuǎn)向技術(shù)企業(yè))。

而在中短距離上,ADI則會提供ToF攝像頭技術(shù),即所謂的景深攝像頭,其背后也是激光技術(shù),會有主動光源,按照主動光源反射的時間來計算出障礙物景深信息。以ADI開發(fā)的AD-96TOF1-EBZ深度感知硬件平臺為例,該解決方案能夠?qū)崿F(xiàn)非常小巧和低功耗的特點(diǎn),測量長達(dá)6米的深度,并具有出色的室外和室內(nèi)性能以及VGA分辨率。

AD-96TOF1-EBZ深度感知硬件平臺


此外,慣性導(dǎo)航MEMS方案在自動駕駛方面同樣是非常重要的。這類方案應(yīng)用于GPS信號不佳,比如隧道這種可能長時間沒有GPS信號的場景,這種場景下還是會需要相應(yīng)的導(dǎo)航信息,慣性導(dǎo)航此時作為補(bǔ)充用于描摹行駛軌跡。這種導(dǎo)航信息就需要來自慣性導(dǎo)航的芯片持續(xù)給基于車的轉(zhuǎn)向或者車的加速度、減速度,來知道車的具體位置。

ADI的汽車級慣性導(dǎo)航MEMS方案


在這方面,ADI慣性導(dǎo)航相應(yīng)的芯片是基于原來在民航飛行器中的很多經(jīng)驗(yàn),進(jìn)而轉(zhuǎn)化成汽車應(yīng)用的,與傳統(tǒng)地從手機(jī)消費(fèi)類提升到汽車應(yīng)用的方案不同,可靠度和精度都會更高。目前來看,哪怕是長里程(超過十公里)的行駛過程中,也能通過慣導(dǎo)相應(yīng)的算法和技術(shù)把車的位置信息更新在車道里,給到基于高清地圖的自動駕駛場景下慣導(dǎo)位置的導(dǎo)航支持。

ADI在live worx19上展示的慣性導(dǎo)航方案


ADI在live worx19上展示了一款精密慣性MEMS自主導(dǎo)航和監(jiān)控方案,其使用的ADIS16495 6自由度慣性測量單元是一款高精度戰(zhàn)術(shù)級和近戰(zhàn)術(shù)級慣性測量單元。它由慣性傳感器組成,包括3個線性加速軸,3個額定輸出軸,以及一個陀螺儀,其可以根據(jù)現(xiàn)場信息以及車輛自主信息來確定車輛本身的行駛軌跡(哪怕是當(dāng)車輛的其他傳感器出現(xiàn)故障時,依然不影響車輛導(dǎo)航)。

總結(jié)

傳感器的重要性對于自動駕駛的發(fā)展已經(jīng)不言而喻,然而跟傳感技術(shù)一樣重要的則是它們的可靠性。如果傳感器本身不可靠,輸出的信號沒有被準(zhǔn)確捕獲以作為高精度數(shù)據(jù)提供給上游,那么這些關(guān)鍵的傳感器將變得毫無意義。ADI公司圍繞慣性導(dǎo)航、高性能雷達(dá)和激光雷達(dá)等領(lǐng)域長達(dá)數(shù)十年的深厚積累可以使數(shù)據(jù)質(zhì)量得到可靠保證,力求各種傳感器融合方法和人工智能算法做出最佳響應(yīng),從而加快我們邁向自動駕駛的步伐。

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原文標(biāo)題:自動駕駛的實(shí)現(xiàn)之路——幾大關(guān)鍵傳感器應(yīng)用解析

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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