【導讀】在自動駕駛汽車中，傳感器融合是一項對車輛安全性和效率至關重要的技術，它將來自多個傳感器的數據相結合，并產生對車輛環境更準確、更可靠和更全面的信息。例如，攝像頭、雷達和激光雷達等傳感器協同工作，相互補償可提供車輛周圍360°的全景視圖。與此同時，ADAS和自動駕駛技術的應用和普及進一步刺激了對傳感器前所未有的需求。
自動駕駛的出現不僅僅是汽車技術的飛躍，更是人們對汽車移動性的感知和互動方式的一場革命。這一轉變的核心就是傳感器融合。
在自動駕駛汽車中，傳感器融合是一項對車輛安全性和效率至關重要的技術，它將來自多個傳感器的數據相結合，并產生對車輛環境更準確、更可靠和更全面的信息。例如，攝像頭、雷達和激光雷達等傳感器協同工作，相互補償可提供車輛周圍360°的全景視圖。與此同時，ADAS和自動駕駛技術的應用和普及進一步刺激了對傳感器前所未有的需求。
來自TE Connectivity的數據顯示，采用最新ADAS/AV技術的車輛，即使是典型的非電動汽車，均需要配備60到100個車載傳感器，其中的15到30個專門用于管理發動機。商用卡車配備的傳感器更是多達400個，用于發動機管理的傳感器約有70個。預計未來幾代電動汽車，特別是那些配備了自動或半自動駕駛功能的電動汽車，其傳感器數量很可能是其他車型的兩到三倍。
自動駕駛技術的出現迅速改變了現有的交通格局，為車輛提供了前所未有的安全性和可靠性。在自動駕駛汽車的核心技術中，傳感器融合作為一種變革力量占據了重要地位。通過無縫集成來自多種先進傳感器的數據，包括相機、雷達、激光雷達和超聲波傳感器，傳感器融合能夠從不同的位置感知環境，獲得了比任何單個來源更準確、更可靠的車輛及周邊信息。
自動駕駛中的傳感器
傳感器在汽車中的早期應用主要以帶有后視攝像頭的基本高級駕駛員輔助系統（ADAS）為主，隨著自動駕駛等級的升高，車輛智能化水平大幅提升，所需傳感器的種類和數量也越來越多。目前，用于自動駕駛技術的傳感器主要有以下幾種：
相機（攝像頭）
這是最接近人類視覺的一種傳感器，可以用來檢測車輛周邊的視覺信息，如交通標志、車道標線、行人、騎自行車的人和其他車輛等。前置攝像頭能讓汽車“看到”它要去的地方，倒車攝像頭可以幫助停車和倒車。一些新車型還配有360°攝像頭，通過這些放置在車身周邊的微型攝像頭可以獲取周圍環境的俯視圖。
市場上此類攝像頭品種很多，基本都能滿足車用需求。以安森美AR0820AT為例，這是一個1/2英寸CMOS數字圖像傳感器，具有3848 H x 2168 V有源像素陣列，這種先進的車用傳感器可在線性或高動態范圍內捕獲圖像，同時還擁有卷簾快門讀出功能。此外，AR0820AT還針對微光和嚴苛條件的高動態范圍場景性能進行了優化，采用2.1 μm DR-Pix BSI像素和片上140dB HDR捕獲能力，非常有利于獲取車輛周邊的圖像信息。
雷達
為確保車輛的安全駕駛，能否及時獲取車輛周圍環境的高分辨率圖像甚至4D成像數據對智能駕駛而言是一個重大挑戰。此時，在ADAS功能中發揮關鍵作用的毫米波雷達走向前臺，因為它比相機更能“看清”物品，具有更高的分辨率和性能，以及良好的指向性，同時不易受到環境干擾或天氣影響。需要注意的是，毫米波雷達不能用于識別非金屬物體。
由TI公司提供的適用于汽車4D成像雷達需求的TIDA-020047雙器件毫米波級聯雷達參考設計，通過結合使用兩個76GHz 至81GHz 雷達收發器、一個雷達處理器、兩個 CAN-FD PHY、一個以太網 PHY 和一個低噪聲電源，完美地解決了ADAS功能中“看清”的問題。
參考設計中的AWR2243 器件是一款能夠在 76GHz 至 81GHz 頻帶內運行的集成式單芯片 FMCW 收發器，以極小的封裝達到超高的集成度，實現了一個具有內置 PLL 和 ADC 轉換器的單片3TX、4RX 系統。
簡單的編程模型更改即可支持各種傳感器部署，包括近距離、中距離和遠距離，形成多模式傳感器方案。承擔雷達處理器任務的AM273x 是基于 Arm Cortex-R5F 和 C66x 浮點 DSP 內核的高度集成、高性能微控制器，內部集成的硬件安全模塊 (HSM)確保了車輛的功能安全。
圖1：適用于汽車 4D 成像雷達的雙器件毫米波級聯參考設計TIDA-020047 （圖源：TI）
LiDAR
光探測和測距（LiDAR）激光雷達使用光脈沖來測量車輛與其他物體的距離，借助該信息車輛可創建基于環境的詳細3D地圖。LiDAR用于自動駕駛汽車傳感器有頗多優點：首先，它具有卓越的距離、角度和速度分辨率，抗干擾能力強；其次，激光雷達可以獲取大量有益于自動駕駛的數據和信息，包括距離、角度、速度和物體的反射強度，以生成物體的多維圖像。目前，高昂的價格在一定程度上影響了LiDAR在汽車行業的大規模應用。
OSRAM SPL SxL90A LiDAR是高性價比的產品，符合AEC-Q102標準，它可讓自動駕駛汽車“看”得更遠，駕駛更安全更高效。產品有單通道和四通道兩大系列，均具有每通道40A的電流和125W的性能，效率高達33％，且熱阻非常低，即使在大電流下運行也不容易發熱。單通道器件SPL S1L90A_3 A01的尺寸非常小巧，僅為2.0mm x 2.3mm x 0.65mm。四通道器件SPL S4L90A_3 A01有四個發射區，可在480W功率下提供出色的光功率，尺寸雖然略大于單通道器件，但能實現更大的檢測范圍。
圖2：四通道LiDAR SPL S4L90A_3 A01（圖源：AMS OSRAM）
3D ToF激光雷達
飛行時間（ToF）是一種適用于短距離汽車用例的激光雷達，無需掃描即可獲取更多細節。這是一種越來越受歡迎的激光雷達，在智能手機應用中已有大量應用。在汽車環境中，高分辨率ToF攝像頭使用3D感應技術掃描汽車周圍和地面區域，無論光照條件如何，都能檢測到路緣石、墻壁或其他障礙物，支持手勢識別并在車外建立360°視圖以幫助自助泊車。
IRS2877A是英飛凌REAL3 ToF激光雷達系列中主要面向汽車應用的一款產品，采用9 x 9 mm2塑料BGA封裝，利用4 mm的微型感光區，實現了640 x 480像素的VGA系統分辨率，僅需一個ToF攝像頭，即可打造出3D面部識別的駕駛員狀態監測系統。基于IRS2877A生成的3D車身模型，還可以準確估算出乘員的體型、體重，得出高度精確的乘員和座椅位置數據，為智能安全氣囊的展開和約束系統提供關鍵信息。除安全應用之外， 3D ToF傳感器還可用于車內手勢控制等功能的實現。
圖3：IRS2877A 3D ToF激光雷達應用框圖（圖源：Infineon）
感器融合的力量
傳感器融合是將來自多種傳感器的數據源合并，以創建比單獨從任何單個來源獲得的信息更準確、更可靠的信息的過程。通常，單個傳感器不可能獨立工作并向自動駕駛系統提供所有必要的信息供其做出決定或采取任何行動。自動駕駛汽車感知世界的第一步是通過其傳感器陣列，包括相機、LiDAR和雷達等捕捉周圍環境的廣泛數據，才能最終做出準確的行動指令。圖4以圖形方式展示了自動駕駛汽車使用傳感器融合來感知環境的過程。
圖4：由相機、LiDAR和雷達等構成的傳感器融合方案可360度感知車輛周邊環境（圖源：TE）
這些傳感器中的每一個都有其獨特的優勢。激光雷達可提供精確的距離測量，在選擇過程中，距離是決定短距離、中距離或長距離激光雷達架構是否最佳的因素，其中不僅僅是指車外的自動駕駛功能，也包括車內的許多功能。雷達或毫米波雷達更擅長在各種天氣條件下檢測物體的速度和位置。相機或攝像頭則可以捕捉到豐富的視覺圖像。這些傳感器輸入的融合信息創建了車內和車外全面的和高分辨率的數據表達，為自動駕駛汽車提供了無與倫比的態勢感知水平。
圖5：自動駕駛汽車中所需的傳感器融合方案（圖源：Aptiv）
無論自動駕駛處于何種等級，支持其更強大的“看”的能力的汽車傳感器技術是所有功能實現的基礎。現在，傳感器融合已成為自動駕駛安全可靠的重要支柱。隨著汽車駕駛艙越來越數字化，除了“看”周邊，攝像頭、雷達和激光雷達在車內也開始發揮它們的作用。比如短距離激光雷達可以監測駕駛員和乘客的狀態，以支持更先進的智能座艙功能，包括通過檢測頭部位置來調整安全氣囊展開力度和優化平視顯示器（HUD）、通過面部識別來識別特定的駕駛員和乘客以調整預定義的偏好等。
車傳感器融合的未來
根據Market Research的分析，汽車傳感器融合市場預計將從2023年的3億美元增長到2030年的33億美元，復合年增長率為42.4%。在此過程中，對自動駕駛和半自動駕駛汽車的需求不斷增加，以及ADAS系統在各種汽車中的應用，推動了市場的發展。隨著純電動汽車市場的增長，進一步推高了對ADAS或AD功能的需求。
來自Marklines的數據顯示，截至2022年，市場上有150多款L2 ADAS純電動汽車，許多純電動汽車配備了相應的傳感器融合系統。比如福特的F-150 Lightning就配有福特的Blue Cruise ADAS/AD系統，該系統主要提供傳感器融合功能。通用汽車在2023年3月推出的凱迪拉克Celestiq，配備了使用傳感器融合的超巡航ADAS/AD系統。
傳感器融合是未來汽車的關鍵技術，它們不僅能引導車輛自動安全的行駛，還實現了一系列日益數字化的駕駛艙內功能。傳感器融合的未來看起來非常有希望，然而車輛制造商的挑戰也將接踵而至。
首先，實時管理和解釋來自多個傳感器的數據所需的處理能力就是一個巨大的考驗，它意味著未來的車輛需要有更強大的機載算力。找到一個既有合理的價格又能提供高算力的方案不是一件容易的事。其次，一輛車的智能化越高所需的傳感器數量越多，當然，這些傳感器占用的空間越大，整車的成本也會越來越高。因此，小尺寸、高性能、高集成度、低價格的傳感器融合方案將贏得更多市場。再就是，傳感器融合技術的跨平臺標準化是自動駕駛系統開發中的重要環節，還有很多互聯互通的工作要做。
自動駕駛汽車傳感器融合技術的進步標志著人類向更安全、更高效、更可靠的交通方式邁出了關鍵一步。多種傳感器的集成提供了一個遠超人類能力的多視角車輛環境，提高了障礙物實時檢測和決策的準確性，有效緩解了單個傳感器技術在復雜車輛駕駛環境下固有的局限性。在向全自動駕駛汽車邁進的過程中，作為其中的技術支柱，傳感器融合的持續研發不僅能增強自動駕駛汽車的能力，還將為智能出行領域的更多創新應用鋪平道路。
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