浅谈自动驾驶三大核心传感器技术

浅谈自动驾驶三大核心传感器技术

据麦姆斯咨询介绍，汽车市场对视觉、雷达和LiDAR（激光雷达）传感器的需求不断增长，因为这些传感器能够实现先进辅助驾驶（ADAS）和自动/无人驾驶功能，不仅如此，汽车制造商还对传感器供应商提出了更加苛刻的新要求。

LiDAR、雷达以及图像传感器是未来自动驾驶汽车的核心支柱，图片引自《汽车MEMS和传感器市场及技术趋势-2017版》

汽车市场对供应商的要求一直很高。OEM厂商为了实现ADAS和自动驾驶技术，希望相关传感器在提升安全性的同时，尺寸能够更小、速度更快且成本更低。通常，ADAS包括多种安全功能，例如自动紧急制动、车道监测以及障碍物警示等。

雷达，是一种障碍物探测技术，用于汽车盲点探测及其它安全功能。“近年来，雷达模组的尺寸获得了大幅缩小，其散热要求也越来越高，”NXP（恩智浦）产品线经理Thomas Wilson说，“市场对雷达性能的要求越来越高，而尺寸要求不断缩小，因此成本压力越来越大。”

目前，汽车中应用的雷达模组是相对比较笨拙的系统，包含了多个基于不同工艺的芯片。因此，为了追求更小的尺寸和更低的成本，Infineon（英飞凌）、NXP（恩智浦）、Renesas （瑞萨）以及TI（德州仪器）正在开发在同一个器件上整合多个元件的集成雷达芯片组。

尽管这些雷达芯片组可以针对多种不同的ADAS应用，但是，它们也代表了一种新的设计趋势。IC制造商将不再采用多种不同的工艺来制造各种芯片，而是采用45nm和28nm的标准CMOS工艺来集成雷达器件。当然，其它可选工艺还包括22nm体硅工艺和FD-SOI（全耗尽型绝缘硅）工艺。

实现ADAS和自动驾驶的另一种核心技术，激光雷达（LiDAR），是一种利用脉冲激光来测量目标距离的技术，也正从笨重的机械旋转扫描系统，向集成更多元件、尺寸更小的固态单元发展，以降低高昂的制造成本。

雷达业界正在开发下一代高分辨率雷达，以期替代昂贵的LiDAR，不过，LiDAR开发商也并没有闲着。

事实上，目前并没有任何一种技术能够满足所有ADAS或自动/无人驾驶要求。如今，有些汽车已经集成了先进的视觉系统和雷达系统。接下来，它们或许还会装配LiDAR，这意味着视觉系统、雷达和LiDAR技术将在一定时期内和谐共存，共同实现汽车ADAS及未来的自动驾驶功能。

每一种技术都有其优势和短板。“LiDAR相比视觉和雷达，是一种昂贵得多的传感器系统，

但是，它在目标识别方面精度更高。不过，LiDAR在雪、雨、雾等恶劣的气候条件下也有其局限性。” Semico Research公司总裁Jim Feldhan说，“雷达似乎不太会受到天气条件的影响，但是雷达无法像LiDAR那样精确的确定目标物体的尺寸和形状。”

共同的目标：安全性更高的汽车

为了制造安全性更高的汽车，汽车制造商急需这些专门针对车辆安全性的环境感知技术。据美国国家高速公路交通安全管理局统计，94%的严重车辆事故都是由于驾驶员的操作失误而造成的。

为此，近年来汽车产业为车辆配备了越来越多的主被动安全功能。据NXP的Wilson介绍，目前产业正朝着两条殊途同归的路径发展，即新车评价规程（NCAP）和自动驾驶技术。

近年来，亚洲、欧洲和美国推出了各自的NCAP指南。在这些新车评价规程中，汽车经过相应测试，基于车辆安全性给予星级评价。五星评价为最高等级，一星则最低。

“这种五星评价体系对车辆销售产生了巨大影响。越来越多的消费者倾向购买拥有五星评价的车辆，因为这类车辆的安全性更高，并且，保险费用也更低，”Wilson称。

每个主要地区都有自己的NCAP标准。但简单来说，基本的NCAP标准都包含了多种ADAS技术，例如自适应巡航控制、自动紧急制动、并线辅助、车道保持等。

NCAP及自动驾驶趋势

自适应巡航控制，能够帮助汽车在车流中，自动调整车速、保证与前车的安全距离，进行自动巡航。自动紧急制动功能，能够在车辆感知到有可能发生碰撞事故前，自动进行车辆制动。

车道保持功能，能够帮助车辆保持在一个车道中巡航行驶，避免不安全的车道变更。而并线辅助功能，能够在车辆转弯或变换车道时，探测后方或侧方是否有车辆等障碍物，向驾驶员发出警示或制动车辆。

NCAP发展路径图推动了在汽车中集成更多的传感器。“例如，自动紧急制动功能，即需要摄像头，也需要雷达传感器，” GlobalFoundries（格罗方德）汽车事业部副总裁Mark Granger 说，“这种技术已经开始从超豪华汽车，下放到更多的中端车型中。”

除了NCAP之外，汽车制造商还朝着包括自动驾驶汽车在内的另一条道路发展，自动驾驶技术也在推动摄像头、LiDAR和雷达的需求增长。尽管，十年或更久之内，全自动驾驶汽车并不会成为市场主流。

L3/L4级自动驾驶架构

任何一种ADAS技术或自动驾驶技术都仅是实现自动驾驶架构的一部分，它们必须能够无缝衔接地协同工作。

“例如，应用日益增长的V2V（车辆与车辆的互联）以及V2X（车辆与万物的互联），意味着需要更多的车载雷达系统，”UMC市场部副总裁Steven Liu说，“这些系统还需要其它技术提供支持，包括汽车防碰撞雷达，全球定位系统，与交通信号灯及车辆调度进行识别和交互的传感器等。这些系统都需要与车辆现有系统相结合，如驾乘舒适及娱乐控制系统，以及控制温度、胎压及燃油的引擎监控子系统等。”

你是我的眼

据麦姆斯咨询报道，汽车制造商同时采用多种方案来实现ADAS。例如，Tesla（特斯拉）生产的车型搭载了8个摄像头，12个超声波传感器和雷达。超声波传感器利用声波来测量车辆与物体之间的距离。

Tesla目前还没有采用LiDAR，是因为LiDAR技术成本太高昂。其它正在开发自动驾驶汽车的厂商，或将在其车辆中同时应用摄像头、雷达和LiDAR。

不管在那种方案中，先进的视觉系统都是实现自动驾驶的核心部件。“近年来，基于摄像头的传感器已经能够提供广泛的测距功能，例如路标探测、车道偏离预警、远近光控制、泊车辅助以及驾驶员状态监测等，”TowerJazz公司CMOS图像传感器业务部高级副总裁兼总经理Avi Strum说。

但是，摄像头仍无法提供所有的安全功能。“事实上，Mobileye等厂商坚信，仅凭基于摄像头的传感器便能提供完整的ADAS解决方案，”Strum说，“虽然基于摄像头的传感器能够在光照良好的条件下，以卓越的分辨率感知周围环境，但是在黑暗、雨、雾、雪等恶劣环境下，这类传感器的性能便会大幅下滑。”

这意味着基于摄像头的传感器还有很大的改善空间，尤其在动态范围和近红外灵敏度等方面，Strum补充道。