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自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析

發(fā)布時間:2017-02-07 來源:Hannes Estl 責任編輯:wenwei

【導讀】僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之,我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜范圍內的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優(yōu)缺點。
 
現在路面上的很多汽車,甚至是展廳內的很多新車,內部都配備有基于攝像頭、雷達、超聲波或LIDAR等不同傳感器的先進駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)。
 
這些系統(tǒng)的數量將會隨著新法案的通過而不斷增加,例如在美國,就有強制要求安裝后視攝像頭的法案。此外,諸如車險打折優(yōu)惠和美國公路交通安全管理局(NHTSA)、歐洲新車安全評鑒協(xié)會(Euro-NCAP)等機構做出的汽車安全評級正在使某些系統(tǒng)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。
 
諸如自動泊車、公路巡航控制和自動緊急制動的自動駕駛汽車功能也在很大程度上依靠傳感器來實現。重要的不僅僅是傳感器的數量或種類,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信息。(沒錯,某些高端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)。后視攝像頭、環(huán)視系統(tǒng)、雷達和前方攝像頭都有它們各自的用途。通過將這些獨立的系統(tǒng)添加到車輛當中,可以為駕駛員提供更多信息,并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——參見圖1。
 
自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析
圖1:ADAS以汽車內單個、獨立的功能存在。
 
傳感器融合
 
僅僅通過多次使用相同種類的傳感器無法克服每種傳感器的缺點。反之,我們需要將來自不同種類傳感器的信息組合在一起。工作在可見光譜范圍內的攝像頭CMOS芯片在濃霧、下雨、刺眼陽光和光照不足的情況下會遇到麻煩。而雷達缺少目前成像傳感器所具有的高分辨率。我們可以在每種傳感器中找到諸如此類的優(yōu)缺點。
 
傳感器融合這一想法的偉大之處在于獲得不同傳感器和傳感器種類的輸入內容,并且使用組合在一起的信息來更加準確地感知周圍的環(huán)境。相對于獨立系統(tǒng),這樣可以做出更好、更安全的決策。雷達也許不具有光傳感器所具有的分辨率,不過它在測距和穿透雨、雪和濃霧方面具有很大優(yōu)勢。這些天氣條件或光照不足的惡劣情況不利于攝像頭發(fā)揮作用,不過攝像頭能夠分辨顏色(可以想一想街道指示牌和路標),并且具有很高的分辨率。目前路面上圖像傳感器的分辨率已經達到1百萬像素。在未來幾年內,圖像傳感器的發(fā)展趨勢將是2百萬,甚至4百萬像素。
 
雷達和攝像頭是兩項傳感器技術完美融合、互為補充的典范。采用這種方法的融合系統(tǒng)所實現的功能要遠超這些獨立系統(tǒng)能夠實現的功能總和。使用不同的傳感器種類可以在某一種傳感器全都出現故障的環(huán)境條件下,額外提供一定冗余度。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(例如對攝像頭或雷達的電子干擾或人為干擾)導致。即使是在一個傳感器失效的情況下,這樣的傳感器融合系統(tǒng)也可以保持某些基本或緊急的功能。完全借助報警功能,或者讓駕駛員時刻做好準備,從而接管對車輛的控制,系統(tǒng)故障也許就不那么嚴重了。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范圍內,控制系統(tǒng)需要保持對車輛最低限度的控制。
 
傳感器融合系統(tǒng)示例
 
傳感器融合的復雜程度有所不同,并且數據的類型也不一樣。兩個基本的傳感器融合示例是:a)后視攝像頭加上超聲波測距;b)前方攝像頭加上多模式前置雷達——參見圖2?,F在,我們可以通過對現有系統(tǒng)進行輕微更改和/或通過增加一個單獨的傳感器融合控制單元來對其進行實現。
 
自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析
圖2:將前方雷達與前方攝像頭融合在一起,以實現自適應巡航控制加車道保持輔助,或者將后視攝像頭與超聲波測距報警組合在一起來實現自動泊車。
 
• 后視攝像頭+超聲波測距
 
超聲波泊車輔助技術在汽車市場內被廣泛接受,并且已十分成熟;這項技術在泊車時能對鄰近物體給出聽得見或看得見的報警。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后視攝像頭。將來自二者的信息結合在一起,才能實現先進的泊車輔助功能,而其靠單一系統(tǒng)是無法實現的。后視攝像頭使駕駛員能很清楚地看到車輛后方的情況,而機器視覺算法可以探測物體,以及路肩石和街道上的標記。通過超聲波提供的補充功能,可以準確確定識別物體的距離,并且在低光照或完全黑暗的情況下,也能確?;镜慕咏鼒缶?。
 
• 前視攝像頭+多模前置雷達
 
另一種強大的組合是將前視攝像頭的功能與前置雷達組合在一起。前置雷達能夠在任何天氣條件下測量高達150米的物體的速度和距離。攝像頭在探測和區(qū)分物體方面(包括讀取街道指示牌和路標)十分出色。通過使用具有不同視場角(FoV)和不同光學元件的多個攝像頭傳感器,系統(tǒng)可以識別車前通過的行人和自行車,以及150米甚至更遠范圍內的物體,同時,其還可以可靠實現自動緊急制動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,僅通過一種傳感器或單個系統(tǒng),就能夠執(zhí)行ADAS功能。然而,考慮到路面上有很多不可預計的情況,這還不足實現可靠運行。傳感器融合除了能實現更復雜和自主的功能外,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“一臺機器”自主駕駛,將會十分關鍵。
傳感器融合系統(tǒng)分割
 
與汽車內每個系統(tǒng)單獨執(zhí)行各自的報警或控制功能不同,在一個融合系統(tǒng)中,最終采取哪種操作是由單個器件集中決定的?,F在的關鍵問題就是在哪里完成數據處理,以及如何將傳感器的數據發(fā)送到中央電子控制單元(ECU)。當對不是集中在一起而是遍布車身的多個傳感器進行融合時,我們就需要專門考慮傳感器和中央融合ECU之間的連接和電纜。對于數據處理的位置也是如此,因為它也會影響整個系統(tǒng)的實現。讓我們來看一看可能的系統(tǒng)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,所有的數據處理和決策制定都是在同一個位置完成,數據是來自不同傳感器的“原始數據”——請見圖3。
 
自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析
圖3:具有“傳統(tǒng)”衛(wèi)星式傳感器模塊的集中處理。
 
優(yōu)點:
 
傳感器模塊——傳感器模塊體積小巧,成本低,功耗也低,這是因為其只需要執(zhí)行檢測和數據傳輸任務。傳感器的安裝位置也很靈活,并且所需安裝空間很小。替換成本低。通常情況下,由于無需處理或做決策,傳感器模塊具有較低的功能安全要求。
 
處理ECU——中央處理ECU可以獲取全部數據,這是因為數據不會因為傳感器模塊內的預處理或壓縮而丟失。由于傳感器成本較低,并且外形尺寸較小,因此可以部署更多的傳感器。
 
缺點:
 
傳感器模塊——實時處理傳感器數據需要提供寬帶通信(高達數Gb/s),因此可能出現較高電磁干擾(EMI)。
 
處理ECU——中央ECU需要有高處理能力和速度來處理所有輸入數據。對于很多高帶寬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。傳感器數量增加將大幅增加對中央ECU性能的需要。通過使用FPD-Link III等接口,在一根同軸電纜上傳送傳感器及功耗、控制和配置等多種數據(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(tǒng)的接線要求。
 
全分布式系統(tǒng)
 
另一種截然不同的極端情況是全分布式系統(tǒng)。這種情況是由本地傳感器模塊進行高級數據處理,并在一定程度上進行決策制定的。全分布式系統(tǒng)只將對象數據或元數據(描述對象特征和/或識別對象的數據)發(fā)回到中央融合ECU。ECU將數據組合在一起,并最終決定如何執(zhí)行或做出反應——請見圖4。
 
自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析
圖4:傳感器數據由傳感器模塊處理、決策由中央ECU制定的分布式系統(tǒng)。
 
全分布式系統(tǒng)既有優(yōu)點又有缺點。
 
優(yōu)點:
 
傳感器模塊——傳感器模塊與中央ECU之間可以使用更低帶寬、更加簡單且更加便宜的接口。在很多情況下,小于1Mb/s的CAN總線就足夠用了。
 
處理ECU——中央ECU只將對象數據融合在一起,因此其所需處理能力更低。對于某些系統(tǒng)來說,用一個高級的安全微控制器就足夠了。模塊更小,所需功耗也就更低。由于很多處理都是在傳感器內部完成的,傳感器數量增加不會大幅增加對中央ECU的性能需求。
 
缺點:
 
傳感器模塊——傳感器模塊需要有應用處理器,這樣的話就會變得體積更大、價格更高且功耗更大。由于本地處理和決策制定,傳感器模塊的功能安全要求也就更高。當然,增加更多的傳感器,成本也會大幅上升。
 
處理ECU——中央決策制定ECU只能獲取對象數據,而無法訪問實際的傳感器數據。因此,想要“放大”感興趣的區(qū)域很難實現。
 
尋找黃金分割
 
根據系統(tǒng)中所使用傳感器的數量與種類,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(yōu)化解決方案。目前很多融合系統(tǒng)使用帶本地處理的傳感器用于雷達和激光雷達(LIDAR),使用前置攝像頭用于機器視覺。一個全分布式系統(tǒng)可以使用現有的傳感器模塊與對象數據融合ECU組合在一起。諸如環(huán)視和后視攝像頭的系統(tǒng)中的“傳統(tǒng)”傳感器模塊可以讓駕駛員看到周圍的環(huán)境情況——請見圖5??梢詫⒏嗟腁DAS功能集成進駕駛員監(jiān)測或攝像頭監(jiān)控系統(tǒng)等融合系統(tǒng)中,但是傳感器融合的原理還是一樣。
 
自動駕駛要這樣突破極限:傳感器融合系統(tǒng)優(yōu)劣分析
圖5:尋找分布式和集中式處理的完美結合。
 
平臺管理、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(tǒng)時發(fā)揮著重要作用。對于任一特定情況,所得系統(tǒng)也許不是最佳設計方案,但是從平臺和車隊的角度看,它卻可能是最佳方案。
 
誰是所有這些傳感器數據的“觀看者”?
 
關于ADAS,我們還有兩個方面沒有討論到:信息ADAS對功能ADAS。前者就是當駕駛員仍然對汽車完全掌控時,擴大和延伸駕駛員的感官范圍(例如環(huán)視和夜視)。第二個是機器視覺,它使汽車能夠感知周圍環(huán)境,并做出自我決策以及執(zhí)行(自動緊急制動、車道保持輔助)。傳感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傳感器應用于不同用途,不過這么做的代價就是在選擇最佳模塊間通信和處理位置方面受到了限制。以環(huán)視為例,這項功能最初的設計目的是,通過將視頻傳入到中央顯示屏上,為駕駛員提供360度視場角。為什么不使用同樣的攝像頭,并將機器視覺應用到其上呢?后視攝像頭可用于實現倒車保護或自動停車,而側視攝像頭可用于實現盲點檢測/報警,也包括自動泊車。
 
單獨使用的機器視覺在傳感器模塊內進行本地處理,然后通過CAN總線等簡單的低帶寬連接將對象數據甚至是命令傳送出去。然而,這種連接不足以傳送完整的視頻流。視頻壓縮當然可以降低所需帶寬,但是還不足以將所需帶寬降到百兆位范圍內,并且它本身也存在一些問題。隨著高動態(tài)范圍(HDR)分辨率、幀速率和曝光數增加,這變得更加困難。高帶寬連接和攝像頭模塊不參與數據處理解決了視頻的問題,但是現在需要將處理添加到中央ECU,以便在其中運行機器視覺。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。
 
雖然在傳感器模塊中進行處理并同時使用高帶寬通信在技術上并不是不可實現,但從總體系統(tǒng)成本、功耗和安裝空間角度來講并不十分有利。
 
傳感器融合配置的可靠運行
 
由于很多融合系統(tǒng)能夠在沒有駕駛員的情況下執(zhí)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(tǒng)能夠安全和可靠運行。一旦做出決策,并隨后采取自主操作,那么對于功能安全的要求將會大幅提升。
 
若采用分布式的方法,每個處理關鍵數據或制定決策的模塊必須符合那些增加的標準。與只搜集和發(fā)送傳感器信息的模塊相比,這會增加物料清單(BOM)成本、尺寸、功耗和軟件。在安裝空間不足的環(huán)境中,器件很難冷卻,并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杠和所有相連的傳感器),這可能抵消具有多個傳感器模塊的分布式系統(tǒng)的優(yōu)勢。
 
如果采用“傳統(tǒng)”傳感器模塊,則需進行自檢和故障報告,以實現整個系統(tǒng)的安全運轉,但是其還未達到智能傳感器模塊的程度。
 
結論
 
雖然純粹的駕駛員信息系統(tǒng)可以在它們的功能受到損害時關閉并將其通報給駕駛員,但是高度自主駕駛功能就沒有那么自由了。想象一下一輛汽車正在執(zhí)行緊急制動操作,然后又突然解除并松開制動器的情況。或者說,汽車在公路上行駛時,整個系統(tǒng)關閉,而此時駕駛員正在汽車“全自動駕駛”狀態(tài)下呼呼大睡(未來可能的一個場景)。在駕駛員能夠安全控制車輛之前,系統(tǒng)需要繼續(xù)保持工作一段時間,而這至少需要有幾秒到半分鐘。系統(tǒng)必須運行到何種程度,以及如何確保在故障情況下運轉,這些問題在業(yè)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余系統(tǒng)。雖然我們一般情況下認為它們是安全的,不過它們造價昂貴并且占用大量空間。
 
傳感器融合將會是邁向自動駕駛及享受旅途時光和駕駛樂趣的關鍵一步。
 
(作者簡介:Hannes Estl,德州儀器(TI)汽車ADAS部門的總經理)
 
 本文來源于電子技術設計。


 
 
 
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