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高精度地图、感测器提供汽车完整视角
前进自驾车的关键技术

【作者: 葉奕緯】2018年03月14日 星期三

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一般车想要突破人力操控的限制,让机器代替作业,得需要数十种系统来协助,为什麽呢?因为在交通上,有多种路况需要被克服,例如大雪、暴雨、飞尘、十字路囗等,什麽是真正的障碍物?车道线在哪?这些皆非单一的感测器能够做到。


首先,为了促进汽车对周遭环境的理解,一张高精度的地图是不可少的,它和一般的导航地图有什麽差异呢?导航地图的资讯范围涵盖较广,除了最基本的道路讯息外,还会提供周遭建筑物的尺寸、用途等,由於是专给人类使用,因此偏向资讯娱乐系统所属。



图1 : 毫米波雷达发射的无线电波,能有效探测金属。(source: Amundaray Instrumentos Geotecnicos)
图1 : 毫米波雷达发射的无线电波,能有效探测金属。(source: Amundaray Instrumentos Geotecnicos)

图2 : 毫米波雷达发射的无线电波,可以根据发出和收回的时间差计算出目标距离。 (source: Amundaray Instrumentos Geotecnicos)
图2 : 毫米波雷达发射的无线电波,可以根据发出和收回的时间差计算出目标距离。 (source: Amundaray Instrumentos Geotecnicos)

而高精度地图则相关不同,它的目的是辅助机器感测环境,帮助车辆进行定位、规划路径,所以要知道当前的座标(X,Y,Z),并知道这条路径的车道线有几条,虚线和实线的分布状况,此处为普通道路、匝道,还是高速公路,行车速限等。以上的资讯,多属於可预测,并可以事先取得,不会在短时间发生变化,所以能够先行收集,同时也包含了道路曲率、坡度以及?坡角等,因此高精度地图的复杂度比导航地图更高了许多。



图3 : 高精度地图将会收集道路曲率、坡度以及?坡角等详细资讯,提供汽车视角。(source: Automotive News)
图3 : 高精度地图将会收集道路曲率、坡度以及?坡角等详细资讯,提供汽车视角。(source: Automotive News)

由於受到卫星轨道误差、卫星钟差误差等因素影响,传统卫星导航系统现在多需於地面建立地基增强站,以定位算法获得定位数据差分资讯,再进行大范围播发,帮助汽车实现高精准定位。而目前业界所采用的GPS-RTK载波相位差分定位技术,可使定位准确度缩小至??米级,能够克服强风、磁场、光电等干扰。


毫米波雷达探测周遭物轮廓

另一项不可或缺的设备则是感测器,早期是使用超音波雷达,能够有效侦测2公尺范围内的障碍物,如今已提升到5公尺长,一般车辆在前後皆有装设,以便在泊车时向驾驶预警,5米探测范围的雷达能够满足自动辅助泊车所需,但其反应速度较慢,范围不长。


接着毫米波雷达出现了,雷达发射的无线电波,能够有效探测金属,并根据发出和收回的时间差计算出目标距离。目前主流是采用24GHz及77GHz,77GHz的解析频宽为1GHz,频宽大小,关系到你可以解析到多小的物体尺寸,频宽越高,越能让你停驶进更小的空间,而不致於撞伤。


现今又多了单/双眼摄影机,弥补了雷达无法判断目标的问题,也可以进行车道线识别,双眼摄影机虽然能获得更丰富的讯息,但由於成本高,因此目前多采单眼摄影机居多,进一步的应用为车道偏离预警、车道保持以及自动紧急煞车等。然而对於沙尘、强雨、强光等自然因素,都会有识别失误的问题。


而光学雷达(Lidar),则能够取得更精准的周遭物体形状,它是一种光学遥感技术,当雷达模组发射雷射光到目标物後,会使用如三角测量法等方式对比双方位置,取得目标距离以及反射强度。未来的趋势之一,是将不同感测器所取得的数据融合在一起,以得到最完整的资讯。



图4 : GPS-RTK载波相位差分定位技术,可使定位准确度缩小至??米级,能够克服强风、磁场、光电等干扰。(source: Anatum Field Solutions)
图4 : GPS-RTK载波相位差分定位技术,可使定位准确度缩小至??米级,能够克服强风、磁场、光电等干扰。(source: Anatum Field Solutions)

每种不同的雷达会安装在不同的位置,如超音波雷达会布置於车辆的周围,以侦测四周的障碍物,摄影机则多装置於挡风玻璃下方,当雷达警告车主离障碍物有两公尺时,它所传递的距离是以自身感测器所测量的距离。


因此若要实现精准,就必须转换座标至自身座标系下才行,为了达到讯息一致化,当毫米波雷达、超音波雷达、摄影机分别感测到前方有一辆车时,必须将讯息结合,才能告诉系统前方只有一辆车,而非三辆。


现阶段的汽车智动化

美国车厂特斯拉(Tesla)过往所发表的AutoPilot功能,并未搭配高精度地图,而是以智能化的自适应巡航控制系统(ACC),以及车道保持辅助系统(LKA)、感测器为主。


自适应巡航控制系统是从巡航控制技术的基础上发展而来,当车辆行驶时,安装在车辆前方的车距感测器会持续扫描车辆前方道路,同时采集车速信号,当与前车之间的距离过近时,自适应巡航控制系统可以透过ABS、发动机控制系统控制车轮转速,并降低发动机的输出功率,让车辆间得以保持安全距离。


车道保持辅助系统,则用来控制刹车的协调装置。当车辆行驶时,可以透过摄影机来识别行驶车道的标示线,如果车辆接近标示线并脱离车道时,系统则会透过方向盘的振动、声音来提醒驾驶。当前的系统多是在自适应巡航、车道保持和自动煞车等功能的基础上融合镜头和雷达的技术为主,早期多为被动警告,近年则渐趋为自动控制。


不同的系统也搭配不同类型的车用感测器,包含毫米波雷达、超音波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等,来收集车辆的工作状态及其数据,并将改变的机械运动变成电叁数(电压、电阻及电流)。


举例来说,车道偏离警告系统使用CMOS影像感测器、夜视系统则使用红外线感测器、适应性定速控制通常使用雷达、停车辅助系统则会使用超音波雷达等。


发展自动车的困难之处

目前标准是将自动驾驶分为L0至L5,其中L0指的是人工驾驶,L5则是完全不需要人类介入,即可解决所有可能面临的公路情况。目前的技术多半停留在L3之间,它可以在特定速限下,人类不需要紧握方向盘,查看当前路况,而仅需在系统通知时,接手方向盘的控制权。


2016年,特斯拉发生一起因Autopilot功能限制所导致的车祸,当时因为感测器无法准确辨识十字路囗的车辆,而发生的公共安全问题。因此奥迪(Audi)便加强光学雷达以增加识别率,但因为光学雷达的成本实在过高,并非每家车厂都愿意采用;而凯迪拉克则是增加监视器,监视驾驶的脸部是否面向前方道路。


未来要达到L4、L5的状态,则仰赖前述所提到高精度地图,并且要时时更新,因此,未来每辆车不仅用於正常行驶,还得肩负着搜集地图资讯的责任,并将讯息反??给其他自动车的任务。



图5 : ADAS透过感测器、毫米波雷达、高精度地图收集资讯,以因应多变路况。(source: Renesas Electronics)
图5 : ADAS透过感测器、毫米波雷达、高精度地图收集资讯,以因应多变路况。(source: Renesas Electronics)

在全球的ADAS市场中,最为知名的开发商非来自以色列的Mobileye莫属,就连特斯拉、奥迪、BMW、丰田等都搭载它的产品,市值高达85亿美元,几??占据汽车安全驾驶领域中70%以上的市场。


最初此公司是开发一套视觉系统,以减少交通意外的发生率,尔後出产的前碰撞预警(FCW)、前方车距监测与预警系统(HMW)、车道偏离预警系统(LDW)、行人探测与防撞系统(PCW)等几??成为汽车标准配备,当中有80%是属於前装产品。


同时大者恒大,在与各家厂牌的合作中,也收集了千百万公里的道路资讯,以及气候、路况、跨国驾驶场景等,增强了Mobileye的核心演算法。


虽然距离下一代L4普及还有一段时间有走(约於2025年实现),但今日已不只有传统车厂投入研发,而是中、美科技大厂也相继投入,例如百度、阿里巴巴、Uber、Google等,在没有量产的压力下,技术的突破将更为迅速。


**刊头图片:特斯拉(Tesla)的AutoPilot功能,配有智能化的自适应巡航控制系统(ACC)、车道保持辅助系统(LKA)以及感测器。(source: Electrek)


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