2018年自動駕駛汽車傳感器展望

自動駕駛汽車要注意路況、了解交通標志、檢測和分類物體、感知速度/軌跡和其他車輛并不容易。更重要的是，它必須能夠在地圖上定位自己，才能準確地知道駕駛目的地。在跟蹤周圍環境時，高度自動化的車輛必須依賴許多傳感器，包括相機、雷達、超聲波、GPS天線和使用光脈沖進行測距的激光雷達組件。每個傳感器都有其優點和缺點。

圖1：安裝在車輛上的一系列傳感器技術（來源：Yole Dévelopment）、視覺攝像頭盲點檢測、側視（無后視鏡的汽車）、行車記錄儀、倒車輔助立體攝像頭：LDWS和標志的方向/距離識別、3D攝像頭手勢識別的現場檢測、駕駛監控，行人/動物的夜視攝像頭檢測，激光雷達3D周圍地圖的超聲波停車，行人障礙物檢測，近程雷達前方的航位推算傳感器&；帶后制動器的遠程雷達的自動巡航控制我們首先應該弄清楚如何最有效地填補傳感器的固有缺陷。第二步可能更重要，即制定最佳策略來組合不同的數據流，從而使關鍵信息不會丟失。每個傳感器都以自己的圖像更新率傳輸數據，這已經是一個問題，而傳感器融合更為復雜——一些傳感器提供原始數據，而另一些傳感器則提供自己對對象數據的答案。2017年，我們看到了傳感技術的一系列進步。VSI實驗室創始人兼負責人Phil Magney表示：“感知是自動駕駛汽車軟件棧的一個主要領域，在這一領域有很多創新。”科技公司、一流供應商和原始設備制造商一直渴望獲得自己公司缺乏或無法獨立開發的傳感器技術。與此同時，在過去的兩年里，有許多傳感器初創公司，其中許多公司關注的是仍處于起步階段的自動駕駛汽車市場。英特爾收購Mobileye 2017年汽車行業最大的一筆收購是英特爾以153億美元收購了Mobileye。由于Mobileye在自動駕駛汽車的高級駕駛輔助系統（ADAS）和汽車視覺領域占據了明顯的領先地位，收購Mobileye使英特爾在自動駕駛車競爭中牢牢占據有利地位。特別是考慮到視覺是自動駕駛汽車中唯一不可或缺的傳感器技術，這次收購更為重要。英特爾表示有意將Mobileye的“計算機視覺、傳感、融合、地圖構建和駕駛戰略”與英特爾的“開放計算平臺”相結合。Magney將攝像頭描述為“必要的傳感器”。他解釋說，收集高分辨率圖像的能力可以使相機更有效地對物體進行分類。如今的相機也支持彩色顯示。弱點呢？Magney補充道：“相機的深度不如光線的深度。”廣達：在所有傳感器技術中，廣達是2017年交易量最大的市場。IHS Markit汽車電子和半導體高級分析師Akhilesh Kona列舉了去年的收購，如福特收購普林斯頓光波和通用汽車

; 通用汽車（GM）收購了廣達的Strobe公司，大陸集團收購了先進科學概念公司（ASC）的廣達業務。Magney表示，激光雷達“仍然是最熱門的領域”，部分原因是它在自動駕駛中有很多用途。他解釋說，“高度自動化的汽車需要一個有定位資產的基本地圖，沒有什么能取代廣達。這是高端產品可以競爭的地方。”廣達市場之所以如此受歡迎，也是因為新激光技術的出現。Kona表示，一種波長高于1400nm的新型激光發射技術正在出現。預計這種新波長將為光學到達帶來更高的分辨率和更長的范圍。他補充說，普林斯頓光波公司、大陸集團和燈具技術公司都在開發這種新的激光技術。

圖2：不同類型激光雷達技術的比較（來源：IHS Markit）與此同時，供應商通過開發各種光束控制技術，不斷提高激光雷達的耐用性、尺寸和成本。這些技術包括機械、MEMS和固態光。Magney表示，機械激光雷達（如Velodyne 128通道產品）非常適合構建地圖，因為它可以生成360度的點云。然而，對于量產車的部署，基于固態組件MEMS或光學相位矩陣（OPA）的激光雷達非常適合，它們也可以在視野中生成點云。成本較低的閃存組件也在出現。Magney指出，其中一些被設計為距離探測器，成本不到100美元，但缺點是分辨率有限，無法對物體進行分類。毫米波雷達當激光雷達大步向前時，雷達不會停止。2016年恩智浦半導體首次推出采用CMOS技術的77GHz微型雷達芯片后，德州儀器

標簽：福特

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