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自動駕駛的鐵三角是什么?

MEMS ? 來源:未知 ? 作者:工程師李察 ? 2018-07-21 08:46 ? 次閱讀
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不久前,全球管理咨詢公司麥肯錫發(fā)布了一份研究報告,估算自動駕駛技術(shù)如能實現(xiàn),將提升個人安全系數(shù),可減少90%以上的事故。不過,報告作者之一表示認(rèn),自動駕駛行業(yè)整體還處在“誕生期”,90%的數(shù)字僅是預(yù)測,有很大的不確定性,而且是在所有人都采取自動駕駛的前提下得出的。

就安全系數(shù)而言,傳感和決策對其意義重大,所以解讀傳感器信息為當(dāng)前高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)的核心,以及未來全自動駕駛汽車所需要的基本要素,同時也是我們當(dāng)前面臨的一大挑戰(zhàn)。

想象您在開車時一輛迎面而來的汽車不知不覺進(jìn)入了您的車道,與此同時有一個人在人行道上遛狗。您會剎車以期將碰撞降至最低程度?還是猛打方向盤,撞上行人和狗?抑或猛然轉(zhuǎn)向另一車道,撞上迎面而來的車流?無論如何選擇,也不大可能逃過一劫而不造成實質(zhì)性損害或傷害。即使有能力在一瞬間作出三項決策,對我們所有人來說,這仍會變成一個沒有贏家的困境,除非我們能避免其發(fā)生。這正是自動駕駛的主要目標(biāo)之一:車輛中的傳感器、通信能力、執(zhí)行器和人工智能(AI)協(xié)同工作,收集并分析信息,從而比最好的人類司機(jī)更快、更及時地做出決策。

我們在開車時獲得的大部分信息來自于眼睛。這會受到很多因素的限制和影響,例如天氣、距離和干擾。因此,我們在開車時作出的很多決策都是反應(yīng)性的。自動駕駛車輛有望實現(xiàn)預(yù)測性駕駛。為此,車輛必須具備遠(yuǎn)超我們?nèi)祟惖臋z測感知能力,我們需要檢測自動駕駛車輛外部環(huán)境的三種關(guān)鍵技術(shù):雷達(dá)、激光雷達(dá)和高性能慣性MEMS IMU。

雷達(dá)目前大量用在高級駕駛員輔助系統(tǒng)中,例如碰撞預(yù)警和緩沖剎車、盲點檢測、車道變換輔助等,然而高性能雷達(dá)技術(shù)對傳統(tǒng)的微波信號鏈技術(shù)能力有極高的要求。有意思的是,根據(jù) ADI 官方數(shù)據(jù),新近生產(chǎn)的全部雷達(dá)模塊中大約 50% 含有 ADI 公司技術(shù)。這家在四年前將微波射頻領(lǐng)頭羊公司訊泰(Hittite)成功納入囊中的模擬半導(dǎo)體技術(shù)巨頭,在汽車?yán)走_(dá)領(lǐng)域有 15 年的記錄,現(xiàn)正在開發(fā)打造創(chuàng)新的以“Drive360”命名的雷達(dá)技術(shù)平臺,以提供最高水平的性能和距離分辨率。除了成熟的 24GHz 微波雷達(dá)技術(shù),還支持 76 GHz 至 81 GHz 的完整頻段,使其長期可用。

Drive360 雷達(dá)圍繞 28nm CMOS技術(shù)構(gòu)建,這是目前 ADI 在業(yè)界率先強(qiáng)調(diào)的工藝技術(shù)節(jié)點,據(jù)稱這使雷達(dá)平臺能提供最高程度的數(shù)字信號處理集成靈活性,同時 ADI 豐富的RF IP支持實現(xiàn)高度差異化的波形和算法。按 ADI 公開的資料表示,采用 Drive360 雷達(dá)的產(chǎn)品將能可靠地檢測形狀更小、移動速度更快、距離更遠(yuǎn)的物體(如摩托車、行人、動物等),以在關(guān)鍵時刻避免傷亡。

雷達(dá)、激光雷達(dá)和慣性MEMS IMU組成未來自動駕駛技術(shù)的“鐵三角”

雷達(dá)在未來的全天候自動駕駛應(yīng)用中居于支配地位,但它只是瞬間決策解決方案的一部分。還需要其他傳感器,例如攝像頭和激光雷達(dá)(LiDAR,激光探測與測距)。與成熟的微波雷達(dá)技術(shù)相比,雷達(dá)所占成本只是激光雷達(dá)當(dāng)前的成本很小一部分。

業(yè)界公認(rèn)的最先成熟將激光雷達(dá)應(yīng)用在汽車上的是美國Velodyne公司,其第一臺激光雷達(dá)直徑達(dá)到 30 英寸、重量接近 100 磅。2007 年其開發(fā)的激光雷達(dá)系統(tǒng)收費還高達(dá) 8 萬美元。2010 年谷歌推出無人駕駛汽車項目的“車頂花盆”據(jù)稱采用了 Velodyne 生產(chǎn)的 64 線激光雷達(dá)傳感器,成本約為 7.5 萬美元,其成本占到一輛谷歌無人車近一半。

作為傳統(tǒng)微波技術(shù)的領(lǐng)頭羊,ADI 也將激光雷達(dá)作為其整體 Drive360自主駕駛解決方案戰(zhàn)略的關(guān)鍵支柱。激光雷達(dá)利用光脈沖將物理世界以高的置信水平實時轉(zhuǎn)化為 3D 數(shù)字圖像。傳統(tǒng)激光雷達(dá)系統(tǒng)(現(xiàn)今主要用于測試車輛)非常昂貴。除此之外,它們外觀很難看,并且由機(jī)械組件構(gòu)成,可能導(dǎo)致系統(tǒng)停機(jī)。ADI 正在大量投資開發(fā)經(jīng)濟(jì)高效的真正純固態(tài)激光雷達(dá)技術(shù)以促進(jìn)汽車激光雷達(dá)系統(tǒng)的主流采用,并讓汽車供應(yīng)商和 OEM 能夠在客運車輛中部署基于激光雷達(dá)的 ADAS 和自主駕駛應(yīng)用。

激光雷達(dá)是一個飛速發(fā)展的領(lǐng)域,其探測范圍和精度對于解決一些最困難的 ADAS 挑戰(zhàn)至關(guān)重要。ADI 公司目前聚焦于固態(tài)激光雷達(dá)設(shè)計,據(jù)稱其材料與計算機(jī)顯示器中掃描光線所用的材料相同,將經(jīng)濟(jì)有效的設(shè)計消除常規(guī)產(chǎn)品中的活動部件,克服當(dāng)前激光雷達(dá)系統(tǒng)成本高昂的問題,并提高可靠性。在范圍、分辨率、幀速率和功耗等關(guān)鍵性能指標(biāo)方面,它也將有改善。

全球主流的導(dǎo)航采用GPS或者中國發(fā)展北斗衛(wèi)星定位系統(tǒng),但這些衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)也有它本身劣勢,比如信號差、有誤差、更新頻率低等問題,所以僅靠GPS無法滿足自動駕駛的定位需求,需要一種更好的設(shè)備來彌補(bǔ)GPS的不足。而MEMS慣性測量單元(IMU)擁有更高的更新頻率,而且不受信號影響,可以很好與GPS形成互補(bǔ)。

慣性測量單元,通常由陀螺儀、加速度計和算法處理單元組成,通過對加速度和旋轉(zhuǎn)角度的測量得出自體的運動軌跡,在導(dǎo)航中有著很重要的應(yīng)用價值。我們把傳統(tǒng)的IMU和與車身、GPS等信息融合的算法組合在一起的系統(tǒng)稱為廣義的、針對自動駕駛的 IMU。

除了檢測周圍環(huán)境之外,自動駕駛車輛還需要能在各種氣候條件下感受路況并做出響應(yīng)。ADI公司的慣性MEMS將多軸加速度計和陀螺儀與處理和校準(zhǔn)功能集成在單個封裝中。IMU連同板載ADAS和衛(wèi)星定位輸入,提供精確的車輛位置和航向畫面,同時抑制正常駕駛產(chǎn)生的沖擊和振動。

目前的GPS有很多時候是精度不夠準(zhǔn)確或者無效的,例如在隧道中經(jīng)常因為信號不好無法使用,或者在市中心的高樓里GPS信號容易被折射反射。這個時候IMU就可以增強(qiáng)GPS的導(dǎo)航能力。例如,在車道線識別模塊失效時,利用失效之前感知到的道路信息和IMU對汽車航跡的推演,仍然能夠讓汽車?yán)^續(xù)在車道內(nèi)行駛。

此外,GPS更新頻率過低(僅有10Hz)不足以提供足夠?qū)崟r的位置更新,IMU的更新頻率可以達(dá)到100Hz或者更高完全能彌補(bǔ)GPS所欠缺的實時性,GPS/IMU組合系統(tǒng)通過高達(dá)100Hz頻率的全球定位和慣性更新數(shù)據(jù),可以幫助自動駕駛完成定位。通過整合GPS與IMU,汽車可以實現(xiàn)既準(zhǔn)確又足夠?qū)崟r的位置更新。

就像雷達(dá)、激光雷達(dá)和高性能MEMS IMU可以擴(kuò)展自動駕駛車輛的檢測能力,使其超越人眼所及一樣,全球汽車半導(dǎo)體技術(shù)廠商都在探索當(dāng)今所用這些技術(shù)的未來形態(tài)。想象一下手機(jī)發(fā)展的進(jìn)程您會對未來自主駕駛的技術(shù)進(jìn)步感到憧憬,1990 年代當(dāng)新型手機(jī)推出時它可能有更好的電池或更薄的外形,其后智能手機(jī)降臨徹底永久地變革并改善了人類的生活。雷達(dá)、激光雷達(dá)和高性能MEMS IMU的演進(jìn),這些變革性技術(shù)將是未來高級安全與自動駕駛應(yīng)用快速推進(jìn)的強(qiáng)大基礎(chǔ)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:為自動駕駛保駕護(hù)航,雷達(dá)、激光雷達(dá)和慣性MEMS是鐵三角!

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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