0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

2018年無人駕駛汽車傳感器創(chuàng)新技術展望(毫米波雷達,mems和融合技術)

kus1_iawbs2016 ? 2018-01-20 17:13 ? 次閱讀

無人駕駛汽車看到路面、閱讀交通標志、檢測物體、分類、感知速度/軌跡和其他車輛并不容易——更重要的是,將它定位在地圖上,以便其確切知道必須去哪里。 對于高度自動化的汽車來說,它們必須依靠很多傳感器,包括攝像頭、雷達、超聲波、GPS天線和利用光脈沖測距的激光雷達。 每種傳感器都有其自身的弱點和優(yōu)勢。

安裝在汽車上的一系列傳感器技術

我們首先應弄清楚,如何最好地填補傳感器固有的缺陷。第二步可能更為重要,即制定最好的策略,將不同的數據流結合起來,而不會丟失關鍵信息。每種傳感器以其自身的幀速率傳送數據就相當有問題。傳感器融合則變得更加復雜——因為一些傳感器提供原始數據,而其他傳感器則提供它們自己的對象數據答案。

2017年,我們看到了感知技術方面的一系列進步。“感知是自動駕駛汽車軟件棧的一個主要領域,而且這里還有很多創(chuàng)新?!盫SI Labs創(chuàng)始人兼負責人Phil Magney表示。

科技公司、一級供應商和OEM廠商一直在忙于搶奪它們沒有或無法自主開發(fā)的傳感器技術。與此同時,僅在過去兩年就出現(xiàn)了許多感知傳感器創(chuàng)業(yè)公司,它們中有許多都在關注尚處于萌芽階段的自動駕駛汽車市場。

英特爾收購Mobileye

2017年最大的汽車行業(yè)交易是英特爾以153億美元收購Mobileye。

考慮到Mobileye已經在ADAS和自動駕駛汽車的汽車視覺中占據了明顯的領先地位,Mobileye的收購使英特爾在自動駕駛汽車的競爭中穩(wěn)穩(wěn)地站在了有利地位。 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,這個交易非常重要。英特爾表示,其正在將Mobileye的“計算機視覺、傳感、融合、地圖構建和驅動策略”與英特爾的“開放式計算平臺”相結合。 Magney將攝像頭描述為“必備的傳感器”,他解釋說,能夠以高分辨率捕捉圖像,將能使攝像頭更好地分類物體。攝像頭也增加了顏色。那它們的弱點是什么?“攝像頭的深度不如激光雷達?!盡agney補充說。

激光雷達:“最熱門的領域”

在所有傳感器技術中,激光雷達是2017年交易量最大的市場。“例如,去年福特收購了普林斯頓光波;通用汽車收購了激光雷達公司Strobe;大陸公司收購了Advanced Scientific Concepts(ASC)的激光雷達業(yè)務?!盜HS Markit的汽車電子半導體高級分析師Akhilesh Kona解釋說。 VSI Labs的Magney稱激光雷達“仍然是最熱門的領域”。部分原因是激光雷達在自動駕駛中有相當多的用途?!案叨茸詣踊钠囆枰粋€具有定位資產的基本地圖,對此沒有任何東西能夠取代激光雷達?!彼硎?,“這是高端產品競爭的地方?!? 新的激光技術的出現(xiàn)也可以追溯到熱門的激光雷達市場。據IHS Markit的Kona表示,業(yè)界正在出現(xiàn)一種新的激光發(fā)射器技術——波長大于1400nm。這種新的波長在激光雷達上會有更高的分辨率和更長的射程。普林斯頓光波、大陸(通過收購ASC)和Luminar Technologies三家公司都在研究新的激光器,他補充說。

不同類型激光雷達的比較(來源:IHS Markit) 與此同時,供應商通過開發(fā)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。這些技術既有機械也有MEMS和全固態(tài)。 據Magney所述,機械激光雷達(例如Velodyne 128通道產品)由于可以產生360度的點云,非常適合地圖構建。 但是對于量產汽車的部署,基于固態(tài)器件(MEMS或OPA(光學相控陣))的激光雷達非常好使,Magney說。它們也可以在自己的視野內產生一個點云。 成本更低Flash器件也在出現(xiàn)。它們中有一些被設計成接近探測器,成本低于100美元,Magney表示。缺點是分辨率有限,無法對物體進行分類,他解釋說。

毫米波雷達

當激光雷達大步向前進時,雷達也沒有停下腳步。繼恩智浦半導體在2016年首次推出CMOS工藝的77GHz微型雷達芯片后,德州儀器去年也進入毫米波雷達市場。該公司現(xiàn)在宣稱具有最小尺寸的CMOS傳感器產品組合。 在雷達市場,競爭的重點在于尺寸和精度。TI現(xiàn)在宣稱是“分辨率小于4cm的高精度獨立傳感”。

TI的汽車毫米波雷達傳感器將射頻RF)和模擬功能與數字控制功能集成到了一個芯片中

Magney表示:“我們對雷達的進展感到愜意。毫米波雷達很熱?!彼u論道:“雷達的分辨率越來越高,現(xiàn)在也可以分類物體,這是以前做不到的?!?/p>

然而,更好的分辨率需要更多的通道,這意味著更多的數據需要處理?!八院撩撞ɡ走_需要有專門的處理器來處理這些數據,產生物體或者點云,”Magney指出。此外,毫米波雷達需要有開發(fā)工具來搭建應用。否則,這些數據很難被理解。

雷達除了能全天候工作外,往往會受到負面評價。傳統(tǒng)的汽車雷達看不到攝像頭或激光雷達所能看到的物體。更具體地說,雷達看不到遙遠的物體,不能辨別它們看到的東西。它們的處理速度不足以達到高速公路的要求。

模擬波束成形

2017年1月成立的創(chuàng)業(yè)公司Metawave,希望通過開發(fā)模擬波束成形技術來改變這種狀況。

利用PARC將超材料、雷達和天線商業(yè)化的獨家授權,Metawave在本月的CES消費電子展上推出了該公司“全套雷達套件”的原型。該公司的超材料是布置在PCB板上的小型軟件控制工程結構。據稱,這些結構能夠以特殊的方式控制電磁波束,這在以前通常只有在體積大得多、更強大和成本更高的軍用系統(tǒng)中才能實現(xiàn)。

Metawave的模擬雷達技術是基于電子可控天線。它使用一根帶有兩個端口的天線:一個端口連接到Tx或Rx鏈路,另一個連接到MCU。MCU通過查找表來定義和控制天線波束寬度和方向,從而使Metawave的模擬雷達能夠實現(xiàn)微秒級速度的掃描

Metawave的全套雷達套件是雷達芯片不可知的。該公司宣稱其基于超材料的模擬波束成形技術可以精確控制雷達波束,在不犧牲分辨率的情況下實現(xiàn)更快的工作速度和更好的信噪比。

面向機器使用的成像數據

盡管Mobileye仍然是汽車視覺領域的領導者,Magney認為其他公司正在迎頭趕上。“任何人都可以獲得相同的成像器,構建適合于圖像識別的攝像頭。但問題是你需要合適的處理器和緊密集成的算法?!彼a充道。 “但是對此,現(xiàn)在你也可以從幾家芯片公司中的任何一家選擇一款高性能視覺處理器,并應用自己的算法?;蛘?,你也可以用CNN(卷積神經網絡)來完成這項工作。”Magney總結道,“目前,自動駕駛汽車的制造商在攝像頭方面有了選擇。許多公司會將AI應用于圖像來獲得結果?!? 然后是Chronocam。這家總部位于巴黎的創(chuàng)業(yè)公司的傳感器技術不是面向人類使用,而是面向機器傳感和檢測設計;該公司認為,這項技術可以徹底改變當今CMOS圖像傳感器市場。Chronocam的事件驅動傳感器還很新,尚未在任何商用車上使用,但這項技術正受到關注。例如,雷諾集團于2016年底與Chronocam達成了戰(zhàn)略發(fā)展協(xié)議。 正如Chronocam的CEO在接受本刊采訪時表示,英特爾、Nvidia等GPU/CPU領域的大公司仍在試圖找出更準確、更快速處理大量數據的最佳方式。然而,Chronocam專注的是針對機器應用簡化和定制的成像數據采集。事件驅動傳感器的目標是顯著減少數據負載,使汽車幾乎可以做出實時決策。

定位使汽車具有“自我意識”的第一步是地圖構建,而與汽車在預先制作的地圖上看到的內容進行實時匹配。然后,汽車可以對其位置進行三角測量和定位。“汽車必須確切知道它必須去哪里,”Magney說,以便它可以發(fā)展“情境感知”。

換句話說,如果希望高度自動化的車輛能準確定位,它們需要激光雷達。它們需要一個具有定位資產的基本地圖,對此沒有任何東西可以替代激光雷達,Magney指出。

但是,還有其他方法可以做到這一點。例如,Nvidia的DriveWorks SDK可以實現(xiàn)基于圖像的定位。DriveWorks的庫包括地圖定位、高清地圖接口以及自我運動。

實時動態(tài)定位(RTK)是另一種選擇,Magney補充說。RTK可增強來自全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)(如GPS、GLONASS、伽利略和北斗)的位置數據的精度?!澳憧赡苓\氣不錯,但是在城市地區(qū),由于RTK需要高度依賴衛(wèi)星,我們認為它不會那么好地工作?!盡agney表示。

與此同時,英特爾/Mobileye正在推廣其面向定位的道路體驗管理(REM)技術。Mobileye希望通過利用基于攝像頭的ADAS系統(tǒng)的涌現(xiàn),利用人群的力量來準實時地建立和維護一個精確的環(huán)境地圖。

初創(chuàng)企業(yè)在定位方面也有發(fā)揮的空間。據悉,初創(chuàng)公司DeepMap正在為第4/第5級自動駕駛汽車解決高清地圖構建和定位以及大數據管理方面的挑戰(zhàn)。Magney指出,DeepMap正在通過使用攝像頭圖像和激光雷達數據來改進當前的數字地圖。該公司計劃打包一個服務,而不是一個產品,他補充說。

傳感器融合

隨著自動駕駛汽車收集到所有的傳感數據,最重要的就是傳感器融合的質量。傳感器融合的結果決定了自動駕駛汽車的決策和行為,也即安全問題。

自動駕駛汽車僅采用一個傳感器不可能實現(xiàn)可靠駕駛,因此必須進行傳感器融合。但Magney補充說:“因為你必須同步所有傳感器信號,所以融合是很難的。”

關于是融合“對象”數據還是“原始”數據,業(yè)界的爭論才剛剛開始。目前沒有明確的答案。

與對象數據相比,由于原始數據在轉換中沒有任何東西丟失,AI的大多數支持者更喜歡融合這種數據,Magney表示。但他補充說,與原始數據融合有關的問題包括:你將需要大量的處理;你還需要有GB大小的網絡來將這些信號傳送到整個車輛中。

DeepScale公司開發(fā)了一種感知技術,可以采集原始數據,而不是對象數據,可以在嵌入式處理器上加速傳感器融合。DeepScale正在利用自己的深度神經網絡(DNN)白手起家——其不僅使用了圖像傳感器的原始數據,還使用了雷達和激光雷達的原始數據。

DeepScale開發(fā)用于早期傳感器融合的深度神經網絡(來源:DeepSacle)

DeepScale在后期融合中遇到了一個固有問題。創(chuàng)建對象時,與其他傳感數據相關的原始數據可能會丟失。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • mems
    +關注

    關注

    129

    文章

    3934

    瀏覽量

    190687
  • 無人駕駛
    +關注

    關注

    98

    文章

    4062

    瀏覽量

    120551
  • 毫米波雷達
    +關注

    關注

    107

    文章

    1044

    瀏覽量

    64388

原文標題:2018年無人駕駛汽車傳感器展望

文章出處:【微信號:iawbs2016,微信公眾號:寬禁帶半導體技術創(chuàng)新聯(lián)盟】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    測速雷達無人駕駛技術的結合 測速雷達故障排除技巧

    、速度等信息。這種技術無人駕駛汽車提供了關鍵的環(huán)境感知能力,使其能夠做出準確的決策和規(guī)劃。 在無人駕駛汽車中,測速
    的頭像 發(fā)表于 12-05 17:18 ?365次閱讀

    毫米波雷達的基頻和調制技術 毫米波雷達在機器人導航中的應用

    毫米波雷達的基頻和調制技術 毫米波雷達的基頻通常指的是其工作頻段,一般在30GHz至300GHz之間。在這個頻段內,
    的頭像 發(fā)表于 12-03 17:50 ?515次閱讀

    毫米波雷達與超聲波雷達的區(qū)別

    毫米波雷達與超聲波雷達的區(qū)別 在現(xiàn)代科技領域,傳感器技術扮演著至關重要的角色,尤其是在自動駕駛、
    的頭像 發(fā)表于 12-03 17:37 ?920次閱讀

    毫米波雷達技術優(yōu)勢分析 毫米波雷達在安防監(jiān)控中的應用

    毫米波雷達技術優(yōu)勢分析 毫米波雷達作為一種先進的傳感器技術
    的頭像 發(fā)表于 12-03 17:30 ?491次閱讀

    毫米波雷達與激光雷達比較 毫米波雷達在自動駕駛中的作用

    毫米波雷達與激光雷達的比較 毫米波雷達與激光雷達是自動駕駛
    的頭像 發(fā)表于 12-03 17:27 ?473次閱讀

    康謀技術 | 高效環(huán)境感知:毫米波雷達數據采集、可視化及存儲方案

    自動駕駛技術飛速發(fā)展,毫米波雷達因其出色性能已成為自動駕駛傳感器套件的關鍵!本文以4D
    的頭像 發(fā)表于 11-06 09:35 ?3207次閱讀
    康謀<b class='flag-5'>技術</b> | 高效環(huán)境感知:<b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b>數據采集、可視化及存儲方案

    康謀技術 | 毫米波雷達技術解析

    自動駕駛技術飛速發(fā)展,毫米波雷達已成為自動駕駛傳感器套件的關鍵。為此,康謀為您深度解析
    的頭像 發(fā)表于 10-15 10:07 ?3155次閱讀
    康謀<b class='flag-5'>技術</b> | <b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b><b class='flag-5'>技術</b>解析

    什么是毫米波雷達?毫米波雷達模組選型

    一、什么是毫米波雷達毫米波雷達是一種非接觸型的傳感器,其工作頻率范圍涵蓋10毫米(30GHz)至
    的頭像 發(fā)表于 09-06 17:38 ?1215次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b>?<b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b>模組選型

    2024加特蘭日 |加特蘭毫米波雷達新方案驚艷亮相,以創(chuàng)新技術加速毫米波雷達普及

    發(fā)展的當下,毫米波雷達行業(yè)如何以創(chuàng)新技術滿足日新月異的感知需求,助力智能汽車、智能家居等創(chuàng)新應用普及,共赴智能化新未來。 ? ? 加特蘭創(chuàng)始
    發(fā)表于 06-07 11:39 ?349次閱讀
    2024加特蘭日 |加特蘭<b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b>新方案驚艷亮相,以<b class='flag-5'>創(chuàng)新技術</b>加速<b class='flag-5'>毫米波</b><b class='flag-5'>雷達</b>普及

    基于毫米波雷達的手勢識別算法

    都能準確識別,而且由于距離和車內物品的干擾,模型的準確性會很低[2]。此外,還開發(fā)了一種對手部精細動態(tài)運動敏感的近距離緊湊型60GHz毫米波雷達傳感器。但這個模型只能在有限的輻射中使用[3]。因此
    發(fā)表于 06-05 19:09

    未來已來,多傳感器融合感知是自動駕駛破局的關鍵

    模態(tài)精準感知信息,使自動駕駛系統(tǒng)可以實時精準地感知道路上的各種狀況。 昱感微融合感知產品方案創(chuàng)新性地 將可見光攝像頭、紅外攝像頭以及4D毫米波雷達
    發(fā)表于 04-11 10:26

    毫米波雷達在智能網聯(lián)汽車中的應用

    毫米波雷達(MMW)是一種新型的雷達技術,逐漸在智能網聯(lián)汽車中得到廣泛應用。它利用毫米波頻段的電
    的頭像 發(fā)表于 01-31 10:41 ?3066次閱讀

    毫米波雷達的作用 毫米波雷達與超聲波雷達的區(qū)別

    超聲波進行物體探測和距離測量的技術。本文將詳細介紹毫米波雷達的作用以及與超聲波雷達的區(qū)別。 一、毫米波
    的頭像 發(fā)表于 01-19 11:14 ?6734次閱讀

    毫米波雷達與超聲波雷達的區(qū)別聯(lián)系

    毫米波雷達(Millimeter-wave Radar)和超聲波雷達(Ultrasonic Radar)是兩種常用于測距和探測的技術,在原理、應用、優(yōu)缺點等方面存在著一些明顯的區(qū)別。
    的頭像 發(fā)表于 01-17 09:25 ?7842次閱讀

    毫米波雷達技術參數和類型

    毫米波雷達是一種利用毫米波頻段進行探測和測距的技術。它具有高分辨率、寬帶寬、較高的距離精度和強大的穿透能力等特點,因此在軍事、航空、安防、無人駕駛
    的頭像 發(fā)表于 01-09 16:08 ?2432次閱讀