這些系統的數量將會隨著新法案的通過而不斷增加,例如在美國,就有強制要求安裝後視攝影機的法案。此外,諸如車險打折優惠和美國公路交通安全管理局(NHTSA)、歐洲新車 安全評鑒協會(Euro-NCAP)等機構做出的汽車安全評級正在使某些系統成為汽車的強制功能;另一方面,這也助長了消費者對它們的需求。

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圖1 現今汽車已配備由許多感測器組成的ADAS。



諸如自動停車、公路巡航控制和自動緊急剎車的自動駕駛汽車功能也在很大程度上依靠感測器來實現。重要的不僅僅是感測器的數量或種類,它們的使用方式也同樣重要。目前,大多數路面上行駛車輛內的ADAS都是獨立工作的,這意味著它們彼此之間幾乎不交換資訊。(沒錯,某些高階車輛具有非常先進的自動駕駛功能,不過這些功能還未普及)。後視攝影機、環視系統、雷達和前方攝影機都有它們各自的用途。透過將這些獨立的系統添加到車輛當中,可以為駕駛員提供更多資訊,並且實現自動駕駛功能。不過,你還可以突破限制,實現更多功能(圖2)。

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圖2 ADAS以汽車內單個、獨立的功能存在。



感測器融合(Sensor Fusion)

僅僅透過多次使用相同種類的感測器無法克服每種感測器的缺點,反之,我們需要組合來自不同種類感測器的資訊。工作在可見光譜範圍內的攝影機CMOS晶片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩;而雷達缺少目前影像感測器所具有的高解析度。我們可以在每種感測器中找到諸如此類的優缺點。

感測器融合這一想法的偉大之處在於獲得不同感測器和感測器種類的輸入內容,並且使用組合在一起的資訊來更加準確地感知周圍的環境。相對於獨立系統,這樣可以做出更好、更安全的決策。雷達也許不具有光感測器所具有的解析度,不過它在測距和穿透雨、雪和濃霧方面具有很大優勢。這些天氣條件或光照不足的惡劣情況不利於攝影機發揮作用,不過攝影機能夠分辨顏色(可以想一想街道指示牌和路標),並且具有很高的解析度。目前路面上影像感測器的解析度已經達到100萬畫素。在未來幾年內,影像感測器的發展趨勢將是200萬,甚至400萬畫素。

雷達和攝影機是兩項感測器技術完美融合、互為補充的典範;採用這種方法的融合系統所實現的功能要遠超這些獨立系統能夠實現的功能總和。使用不同的感測器種類可以在某一種感測器全都出現故障的環境條件下,額外提供一定冗餘度。這種錯誤或故障可能是由自然原因(諸如一團濃霧)或是人為現象(例如對攝影機或雷達的電子干擾或人為干擾)導致。即使是在一個感測器失效的情況下,這樣的感測器融合系統也可以保持某些基本或緊急的功能。完全借助警報功能,或者讓駕駛員時刻做好準備,從而接管對車輛的控制,系統故障也許就不那麼嚴重了。然而,高度和完全自動駕駛功能必須提供充足的時間讓駕駛員重新獲得對車輛的控制,在這段駕駛員接管車輛控制之前的時間範圍內,控制系統需要保持對車輛最低限度的控制。

感測器融合系統示例

感測器融合的複雜程度有所不同,並且資料的類型也不一樣。兩個基本的感測器融合示例是:a.後視攝影機加上超音波測距;b.前方攝影機加上多模式前置雷達(圖3)。現在,我們可以透過對現有系統進行輕微更改和/或透過增加一個單獨的感測器融合控制單元來對其進行實現。

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圖3 將前方雷達與前方攝影機融合在一起,以實現自我調整巡航控制加車道保持輔助,或者將後視攝影機與超音波測距警報組合在一起來實現自動停車。



後視攝影機+超音波測距

超音波停車輔助技術在汽車市場內被廣泛接受,並且已十分成熟;這項技術在停車時能對鄰近物體發出聽得見或看得見的警報。正如之前提到的那樣,到2018年,美國所有新出廠的車輛都必須安裝後視攝影機。將來自二者的資訊結合在一起,才能實現先進的停車協助工具。而其靠單一系統是無法實現的,後視攝影機使駕駛能很清楚地看到車輛後方的情況,而機器視覺演算法可以探測物體,以及路肩和街道上的標記。透過超音波提供的補充功能,可以準確判定識別物體的距離,並且在低光照或完全黑暗的情況下,也能確保基本的接近警報。

前視攝影機+多模前置雷達

另一種強大的組合是組合前視攝影機的功能與前置雷達。前置雷達能夠在任何天氣條件下測量高達150公尺的物體的速度和距離。攝影機在探測和區分物體方面(包括讀取街道指示牌和路標)十分出色。透過使用具有不同視場角(FoV)和不同光學元件的多個攝影機感測器,系統可以識別車前通過的行人和自行車,以及150公尺甚至更遠範圍內的物體,同時,其還可以可靠實現自動緊急剎車和城市啟停巡航控制等功能。

許多情況下,在特定的已知外部條件下,僅透過一種感測器或單個系統,就能執行ADAS功能。然而,考慮到路面上有很多不可預計的情況,這還不足以實現可靠運行。感測器融合除了能實現更複雜和自主的功能外,還可以在現有功能中實現更少的誤報和漏報,說服消費者和立法者,使他們相信汽車可以由「一台機器」自主駕駛,將會十分關鍵。

感測器融合系統分割

與汽車內每個系統單獨執行各自的警報或控制功能不同,在一個融合系統中,最終採取哪種操作是由單個元件集中決定的。現在的關鍵問題就是在哪裡完成資料處理,以及如何將感測器的資料發送到中央電子控制單元(ECU)。當對不是集中在一起而是遍佈車身的多個感測器進行融合時,就需要專門考慮感測器和中央融合ECU之間的連接和電纜;對於資料處理的位置也是如此,因為它也會影響整個系統的實現。來看一看可能的系統分割中的兩種極端情況。

集中式處理

集中式處理的極端情況是,所有的資料處理和決策制定都是在同一個位置完成,資料是來自不同感測器的「原始資料」(圖4)。

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圖4 具有「傳統」衛星式感測器模組的集中處理。



優點:

˙感測器模組

感測器模組體積小巧,成本低,功耗也低,這是因為其只需要執行檢測和資料傳輸任務,感測器的安裝位置也很靈活,並且所需安裝空間很小、替換成本低。通常情況下,由於無需處理或做決策,感測器模組具有較低的功能安全要求。

˙處理ECU

中央處理ECU可以獲取全部資料,這是因為資料不會因為感測器模組內的預處理或壓縮而丟失。由於感測器成本較低,並且外形尺寸較小,因此可以部署更多的感測器。

缺點:

˙感測器模組

即時處理感測器資料需要提供寬頻通訊(高達數Gb/s),因此可能出現較高電磁干擾(EMI)。

˙中央ECU需要有高處理ECU

處理能力和速度來處理所有輸入資料。對於很多高頻寬I/O和高端應用處理器來說,這意味著更高的電能需求和更大的散熱量,感測器數量增加將大幅增加對中央ECU性能的需求。透過使用FPD-Link III等介面,在一根同軸電纜上傳送感測器及功耗、控制和配置等多種資料(雙向反向通道),有些缺點可以被克服。這樣便可極大降低系統的接線要求。

全分散式系統

另一種截然不同的極端情況是全分散式系統。這種情況是由本地感測器模組進行高階資料處理,並在一定程度上進行決策制定。全分散式系統只將物件資料或中繼資料(描述物件特徵和/或識別物件的資料)發回到中央融合ECU,ECU將資料組合在一起,並最終決定如何執行或做出反應(圖5)。

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圖5 感測器資料由感測器模組處理、決策由中央ECU制定的分散式系統。



全分散式系統既有優點又有缺點。

優點:

˙感測器模組

感測器模組與中央ECU之間可以使用更低頻寬、更加簡單且更加便宜的介面。在很多情況下,小於1Mb/s的CAN匯流排就足夠用了。

˙處理ECU

中央ECU只將物件資料融合在一起,因此其所需處理能力更低。對於某些系統來說,用一個高階安全微控制器就足夠了,模組更小,所需功耗也就更低。由於很多處理都是在感測器內部完成,感測器數量增加不會大幅增加對中央ECU的效能需求。

缺點:

˙感測器模組

感測器模組需要有應用處理器,這樣的話體積就會變得更大、價格更高且功耗更大。由於本地處理和決策制定,感測器模組的功能安全要求也就更高,當然,增加更多的感測器,成本也會大幅上升。

˙中央決策制定ECU處理ECU

只能獲取物件資料,而無法接取實際的感測器資料。因此,想要「放大」感興趣的區域很難實現。

尋找黃金分割

根據系統中所使用感測器的數量與種類,以及針對不同車型和升級選項的可擴展性要求,將兩個拓撲混合在一起就可獲得一個優化解決方案。目前很多融合系統使用帶本地處理的感測器,並用於雷達和光達系統,使用前置攝影機用於機器視覺。一個全分散式系統可以使用現有的感測器模組與物件資料融合ECU組合在一起。諸如環視和後視攝影機的系統中的「傳統」感測器模組可以讓駕駛看到周圍的環境情況(圖6)。可以將更多的ADAS功能整合進駕駛監測或攝影機監控系統等融合系統中,但是感測器融合的原理還是一樣。

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圖 6 尋找分散式和集中式處理的完美結合。



平台管理、目標汽車細分、靈活性和可擴展性是重要的經濟因素;這些因素也在分割和設計融合系統時發揮著重要作用。對於任一特定情況,所得系統也許不是最佳設計方案,但是從平台和車隊的角度看,它卻可能是最佳方案。

誰是所有這些感測器資料的「觀看者」?

關於ADAS,我們還有兩個方面沒有討論到:資訊ADAS對功能ADAS。前者就是當駕駛仍然對汽車完全掌控時,擴大和延伸駕駛的感官範圍(例如環視和夜視)。第二個是機器視覺,它使汽車能夠感知周圍環境,並做出自我決策以及執行(自動緊急剎車、車道保持輔助系統)。感測器融合自然而然地將這兩個世界合而為一。

正因如此,我們才有可能將同一感測器應用於不同用途,不過這麼做的代價就是在選擇最佳模組間通訊和處理位置方面受到了限制。以環視為例,這項功能最初的設計目的是,透過將視訊傳到中央顯示螢幕上,為駕駛提供360度視場角。為什麼不使用同樣的攝影機,並將機器視覺應用到其上呢?後視攝影機可用於實現倒車保護或自動停車,而側視攝影機可用於實現盲點檢測/警報,也包括自動停車。

單獨使用的機器視覺在感測器模組內進行本地處理,然後透過CAN匯流排等簡單的低頻寬連接將物件資料甚至是命令傳送出去。然而,這種連接不足以傳送完整的視訊串流,視訊壓縮當然可以降低所需頻寬,但是還不足以將所需頻寬降到百萬位元範圍內,並且它本身也存在一些問題。

隨著高動態範圍(HDR)解析度、畫面播放速率和曝光數增加,這變得更加困難,高頻寬連接和攝影機模組不參與資料處理解決視訊的問題,但是現在需要將處理添加到中央ECU,以便在其中運作機器視,缺少中央處理能力或散熱控制會成為這種解決方案的瓶頸。

雖然在感測器模組中進行處理並同時使用高頻寬通訊在技術上並不是不可實現,但從總體系統成本、功耗和安裝空間角度來講並不十分有利。

感測器融合配置的可靠運作

由於很多融合系統能夠在沒有駕駛的情況下執行特定汽車功能(例如轉向、制動和加速)的自主控制,我們需要對功能安全進行認真考慮,以確保在不同條件下和汽車的使用壽命內系統能夠安全和可靠運作。一旦做出決策,並隨後採取自主操作,那麼對於功能安全的要求將會大幅提升。

若採用分散式的方法,每個處理關鍵資料或制定決策的模組必須符合那些增加的標準。與只搜集和發送感測器資訊的模組相比,這會增加物料清單(BOM)成本、尺寸、功耗和軟體。在安裝空間不足的環境中,元件很難冷卻,且其損壞的風險和所需的更換也很高(一次簡單的小事故有可能需要更換保險絲和所有相連的感測器),這可能抵消具有多個感測器模組的分散式系統的優勢。

如果採用「傳統」感測器模組,則需進行自檢和故障報告,以實現整個系統的安全運轉,但是其還未達到智慧感測器模組的程度。

結論

雖然純粹的駕駛資訊系統可以在它們的功能受到損害時關閉,並將其通報給駕駛,但是高度自主駕駛功能就沒有那麼自由了。想像一下,一輛汽車正在執行緊急剎車操作,然後又突然解除並鬆開剎車的情況;或者說,汽車在公路上行駛時,整個系統關閉,而此時駕駛正在汽車「全自動駕駛」狀態下呼呼大睡(未來可能的一個場景)。在駕駛能夠安全控制車輛之前,系統需要繼續保持工作一段時間,而這至少需要有幾秒到半分鐘,系統必須運作到何種程度,以及如何確保在故障情況下運轉,這些問題在產業內似乎還未達成明確共識。具有自動駕駛功能的飛機通常情況下使用冗餘系統,雖然一般情況下認為它們是安全的,不過其造價昂貴並且佔用大量空間。

感測器融合將是邁向自動駕駛及享受旅途時光和駕駛樂趣的關鍵。