浅谈自动驾驶三大核心传感器技术

2017-10-27 20:29:19来源: 麦姆斯咨询 关键字:传感器  自动驾驶

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。

大陆MFC430TA、采埃孚-天合S-Cam 3和博世MPC2汽车ADAS摄像头对比分析,图片引自《大陆汽车ADAS摄像头:MFC430TA》

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。

“雷达波”带你浪

雷达也是ADAS和自动驾驶的核心技术之一。简而言之,雷达通过发射毫米波范围的电磁波,电磁波遇到障碍物后发生反射,被雷达系统捕获,由此计算便能确定障碍物的距离、速度和角度。

通常,OEM厂商会在车辆中采用短距离和长距离雷达。自适应巡航控制和自动紧急制动功能采用长距离雷达(LRR)。长距离雷达一般装配在车辆前保险杠后方。

雷达和自动驾驶汽车

前向长距离雷达采用77GHz毫米波频率,探测范围覆盖160~200米。通常,前向雷达模组集成了多种不同的组件,例如微控制器(MCU)和RF(射频)收发器。收发器负责将雷达数据通过链接传送给MCU,由MCU进行雷达数据处理。

《英飞凌77 GHz雷达接收器和发射器:RRN7745P和RTN7735P》

MCU的制造往往基于CMOS工艺,正从55nm或40nm工艺向28nm及以下工艺节点转移。同时,单独的RF收发器一般基于高性能SiGe(硅锗)RF工艺。也有采用BiCMOS工艺。两种技术都源自更成熟的工艺节点。

前向长距离雷达仍将保持在77GHz频段,但是器件技术正在发展。以近期的新产品为例,TI推出了一款单芯片雷达产品,在同一个器件上整合了MCU和收发器。这款雷达芯片组基于45nm RF CMOS工艺,实现了不同组件的集成。

“单芯片雷达传感器解决方案相比双芯片解决方案,具有诸多优势,”TI产品经理Kishore Ramaiah说,“因为这是一种RF CMOS解决方案,它具有更低的功耗和更高的集成度,这意味着能够带来更小的尺寸和更优化的BOM。”

不过,至少目前来看,前向长距离雷达或仍将大部分采用分立解决方案。“长距离雷达模组设计还存在很多变数,我认为MCU和收发器还将在一定时间内保持分立设计,”NXP公司的Wilson说,“随着时间的发展,当RF CMOS技术发展到能够支持长距离雷达的RF性能要求时,它相比SiGe技术才会更有竞争力。我预计这两种解决方案将在一段时期内共存。”

而短距离(SRR)雷达模组方面则有了切实的设计革新,目前大多数短距离雷达模组的工作频率为24GHz,探测距离约60~70米。

安装在汽车前后方两角的短距离雷达模组,可用于车道探测、车道保持等相关功能。同时,并线辅助功能也采用安装在前部侧方保险杠的短距离雷达。

为了使车辆获得更先进的ADAS功能,短距离雷

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编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/article_2017102720200.html
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