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自动驾驶的实现之路——几大关键传感器应用解析


  来源: MEMS 时间:2020-05-26 编辑:仪器仪表WXF
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随着近两年来智慧汽车、车联网等等概念的兴起,汽车自动驾驶的各种科技进展不断占据媒体版面,引起了全球的关注和各国政府的支持。对于大部分人来说, “吃着火锅唱着歌”轻轻松松地直达目的地绝对是美好的愿望,而彻底改变越来越拥堵的交通和几乎完美的安全保障也将解决政府的心头大患。


在这个大背景下,美国SAE(SAE International,Society of Automotive Engineers 国际自动机工程师学会,原译为美国汽车工程师学会)早在2014年就发布了一版自动驾驶分级标准,将自动驾驶技术分为了L0~L5共六个等级。作为连续10年全球最大的汽车生产国和第一大新车市场,近日,我国工信部正式发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示,意味着中国将建立自己的自动驾驶汽车分级标准,可谓为未来各类自动驾驶汽车的量产注入了一针强心剂。


如何提升未来的车辆自主认知能力?


车辆的智能化程度通常用自动驾驶级别来表示。L1和L2主要是预警系统,而L3或更高级别的车辆被授权控制以避免事故。随着车辆发展到L5,方向盘将被取消,车辆完全自动驾驶。


为了确保自动驾驶车辆的安全,必须充分探测当前和历史状态、环境特性以及车辆自身状态(位置、速度、轨迹和机械状况)


在最初的几代系统中,随着车辆开始具备L2功能,各个传感器系统独立工作。这些预警系统误报率较高,带来了不少麻烦,因此经常被关闭。为了实现具有认知能力的全自动驾驶车辆,传感器的数量将显著增加。此外,性能和响应速度也必须大幅提升。


自动驾驶等级和传感器要求

自动驾驶等级和传感器要求


将更多传感器安装在车辆上后,还可以更好地监控和分析当前机械状况,如胎压、重量变化(例如,负载和无负载、一名乘客或五名乘客),以及可能影响制动和操控的其他磨损因素。有了更多的外部传感方式,车辆可以更充分地感知其行驶状况和周围环境。这些数据经过编译、分析和融合,使车辆能够利用这些数据对其行驶环境作出预判。这使车辆能够成为一台有学习能力的机器,有望做出比人类更好、更安全的决策。


可以说,雷达、激光雷达、惯性MEMS/IMU、摄像头和超声传感器等不同子系统组合,为成功实现自动驾驶和未来高度安全和可靠的高级驾驶员辅助系统构建了框架。而其中半导体企业发挥了关键作用,以高性能模拟技术提供商ADI为例,其25年来一直是交通运输市场和汽车系统技术领域高性能感知系统的开拓者之一,凭借其创新的传感器融合概念,为自动驾驶技术的演进提供高性能和全方位的传感解决方案。


实现自动驾驶,这几种典型传感器不可或缺


成像雷达是指多个毫米波雷达级联在一起,作为一个单元同步运行,特性通常是具备较高的角分辨率。传统24GHz/77GHz双方案通过半导体工艺技术来看,主流的芯片工艺是GaAs;现在的发展方向,是通过SiGe技术来降低成本,增强可集成度的特性。SiGe也能更好地与传统硅工艺技术做整合,有更多的数字电路能够集成到这样的芯片上。


ADI高性能成像雷达方案

ADI高性能成像雷达方案


未来的发展方向,77GHz或79GHz更高频率将基于硅技术从而实现更高的集成度。而现在工艺革新CMOS技术已经非常完善,让这种做法成为了可能。以ADI推出的创新型高度集成式28nm CMOS RADAR解决方案为例,其优势主要包括超快速线性调频以支持很高的模糊速度区间,低相位噪声特性允许在较大物体存在时仍能看到较小的目标物,基于CMOS技术提供高输出功率和低回损噪声系数,并且能够级联多达4个此类芯片,无需添加额外硬件就能创造超高的角分辨率图像。


ADI在CES上展出的CMOS RADAR解决方案

ADI在CES上展出的CMOS RADAR解决方案


光有成像雷达当然不够。譬如在行人比较多的时候,自动驾驶车辆往往寸步难行。这时如果有一个LIDAR激光雷达,就可以把障碍物区分出来,车辆就可以选择继续行驶还是需要做一些避让。


ADI的高性能固态激光雷达方案

关键词:自动驾驶 传感器 应用解析    浏览量:870

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