现在的位置: 首页资讯>正文
展望2018年自动驾驶汽车传感器
2018年03月05日 作者: 暂无评论 232+ 0

car让自动驾驶汽车注意路况、看懂交通标志、检测对象并为其分类、感知速度/轨迹以及其他车辆并不容易——更重要的是,它必须能自行在地图上定位,才能确切地知道驾驶的目的地。

高度自动化的车辆在追踪周围环境时,必须依靠很多传感器,包括摄像头、雷达、超声波、GPS天线,以及利用光脉冲测距的光达(Lidar)组件。每一种传感器都有其优缺点。car

图1:安装在车辆上的一系列传感器技术(来源:Yole Développement)

视觉摄像头 盲点检测、侧视(无后照镜车)、行车记录仪、倒车辅助 立体摄像头:识别LDWS与标志的方向/距离 3D摄像头 手势识别 现场检测、驾驶监测 夜视摄像头 检测行人/动物 LIDAR 3D周围地图 超声波 停车、行人&障碍物检测 航位推算传感器 测距 短距离雷达 前&后煞车 长距离雷达 自动巡航控制

我们首先应弄清楚如何最有效地填补传感器固有的缺陷。第二步可能更为重要,即开发最佳策略,将不同的数据流结合起来,使关键信息不至于遗失。每一种传感器都以自身的画面更新速率传送数据已经是个问题,传感器融合就更复杂了——因为有些传感器提供原始数据,而其他传感器则提供自己的对象数据答案。

2017年,我们看到了感知技术方面的一连串进展。VSI Labs创办人兼负责人Phil Magney表示:“感知是自动驾驶汽车(AV)软件堆栈的一个主要领域,而且在这方面还有很多创新。”

科技公司、一级供货商和OEM一直急于取得自家公司缺乏或无法自主开发的传感器技术。同时,过去两年来已经出现了多家感知传感器新创公司,其中有许多都关注尚处于萌芽阶段的自动驾驶汽车市场。

英特尔收购Mobileye

2017年汽车行业最大的收购交易是英特尔(Intel)以153亿美元买下Mobileye。

由于Mobileye已经在高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶汽车的汽车视觉领域占据明显的领先地位,收购Mobileye之举使得英特尔在自动驾驶汽车竞赛中稳居有利地位。

尤其是考虑到视觉是自动驾驶汽车中唯一不可或缺的传感器技术,这项收购案显得更重要。英特尔表示打算将Mobileye的“计算机视觉、传感、融合、地图建构和驾驶策略”与英特尔的“开放计算平台”相结合。

Magney将摄像头形容为“必备的传感器”,他解释说,具有以高分辨率采集图像的能力,才能让摄像头更有效地分类对象。现在的摄像头还支持彩色显示。那么弱点呢?Magney补充说:“摄像头的深度不如光达。”

光达:最热门的领域

在所有的传感器技术中,光达是2017年交易量最大的市场。IHS Markit的汽车电子和半导体资深分析师Akhilesh Kona列举去年的收购案,如福特(Ford)收购了Princeton Lightwave、通用汽车(General Motors;GM)收购光达公司Strobe,以及Continental买下Advanced Scientific Concepts (ASC)的光达业务。

Magney则称光达“仍然是最热门的领域”,部分原因是光达在自动驾驶中有相当多用途。他解释,“高度自动化的车辆需要一个具有定位资产的基本地图,对此没有任何东西能够取代光达。这是高端产品得以竞争之处。”

光达市场之所以如此热门也由于新的激光技术出现。据Kona表示,一种波长高于1,400nm的新雷射发射技术正兴起中。这种新的波长可望为光达带来更高分辨率和更远射程。他补充说,Princeton Lightwave、Continental 和Luminar Technologies三家公司都在开发这种新的激光技术。car

图2:不同类型的光达技术比较(来源:IHS Markit)

同时,供货商也通过开发各种光束控制技术,不断改善光达的耐用性、尺寸和成本。这些技术既有机械式也有MEMS和固态光达。

据Magney介绍,机械式光达(如Velodyne 128信道的产品)由于能产生360度点云,非常适合建构地图。但是,对于部署量产车辆,基于固态组件——MEMS或光相位矩阵(OPA)的光达非常适合,它们也可以在其视野内产生点云。

成本更低的闪存(flash)组件也开始崛起。Magney指出,有些被设计成距离探测器,且成本低于100美元,但缺点是分辨率有限,无法对对象进行分类。

毫米波雷达

当光达大步前进时,雷达也并未停下脚步。继恩智浦半导体(NXP Semiconductors)在2016年首次推出采用CMOS工艺技术的77GHz微型雷达芯片后,德州仪器(Texas Instruments;TI)也在去年进军毫米波(mmWave)雷达市场。该公司宣称如今拥有最小尺寸的CMOS传感器产品组合。car

TI汽车毫米波雷达传感器整合RF与模拟功能以及数字控制于单一芯片中

文章分页: 1 2

相关文章

介绍Waymo如何借助机器学习技术减少雪花带来的“信号噪点”

北京时间 5 月 9 号凌晨,谷歌拉开了 I/O 2018 开发者大会的序幕。主题演讲期间,该公司浓墨重彩地介绍了人工智能在各个领域的应用,比如 Waymo 是如何借助机器学习技术减少雪花带来的“信号...

AMD崛起!拿下处理器市场近一半份额:英特尔心塞

从去年开始,最让电脑用户振奋的大事件莫过于AMD的崛起了。去年AMD Ryzen处理器横空出世,打了英特尔一个措手不及。今年,AMD推出了Ryzen二代处理器产品,和一代相比性能有了进一步的提升。

IMC架构推动AI加速器进展,GPU更快1万倍

业界开始重新审视十年前开发的处理器架构,看好速度较GPU更快1万倍的所谓“内存式运算”(In-Memory Computing;IMC),将有助于新一代AI加速器发展。

小米发出新品谜语,澎湃S2芯片来了?

昨日下午,小米突然宣布要推出一个重磅新品,不过只给出了一张带有“S”字母的海报,除此之外并没有其他有用的信息。

想要实现不需要人类介入的完全自动化驾驶,必须具备三个条件!

近期,一辆自动驾驶汽车在公共道路进行测试时意外致死行人的事件引发了业界和公众对自动驾驶安全的广泛关注。虽然恐惧与担忧并存,但整个汽车行业向智能化、电动化、互联化发展的大趋势已不...

给我留言

您必须 [ 登录 ] 才能发表留言!