車(chē)輛完全自動(dòng)駕駛需要多少傳感器

由于傳感器的成本從15美元到1美元不等，汽車(chē)制造商想知道車(chē)輛完全自動(dòng)駕駛需要多少傳感器。

這些傳感器用于收集有關(guān)周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)，它們包括圖像、激光雷達(dá)、雷達(dá)、超聲波和熱傳感器。一種類(lèi)型的傳感器是不夠的，因?yàn)槊糠N傳感器都有其局限性。這是傳感器融合背后的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，它結(jié)合了多種類(lèi)型的傳感器以實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛。

所有 L2 級(jí)或更高級(jí)別的車(chē)輛都依靠傳感器來(lái)“看到”周?chē)h(huán)境并執(zhí)行車(chē)道居中、自適應(yīng)巡航控制、緊急制動(dòng)和盲點(diǎn)警告等任務(wù)。到目前為止，原始設(shè)備制造商正在采用非常不同的設(shè)計(jì)和部署方法。

2022年5月，梅賽德斯奔馳在德國(guó)推出了首款能夠?qū)崿F(xiàn)L3級(jí)自動(dòng)駕駛的車(chē)輛。L3 級(jí)自動(dòng)駕駛是S級(jí)和EQS的一個(gè)選項(xiàng)，計(jì)劃于2024年在美國(guó)推出。

據(jù)該公司稱(chēng)，基于駕駛輔助套件（雷達(dá)和攝像頭）的DRIVE PILOT增加了新的傳感器，包括激光雷達(dá)，前窗的高級(jí)立體攝像頭和后窗的多功能攝像頭。還增加了麥克風(fēng)（特別是用于檢測(cè)緊急車(chē)輛）和前駕駛室中的濕度傳感器?？偣舶惭b了 30 個(gè)傳感器，以捕獲安全自動(dòng)駕駛所需的數(shù)據(jù)。

特斯拉正在走一條不同的道路。2021年，特斯拉宣布，Model 3和Model Y將實(shí)施特斯拉視覺(jué)攝像頭自動(dòng)駕駛技術(shù)戰(zhàn)略，2022年將實(shí)施于Model S和Model X。該公司還決定拆除超聲波傳感器。

01傳感器局限性

當(dāng)今自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)之一是不同傳感器的局限性。為了實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛，可能需要傳感器融合。關(guān)鍵問(wèn)題不僅是傳感器的數(shù)量、類(lèi)型和部署位置，還在于 AI/ML 技術(shù)應(yīng)如何與傳感器交互以分析數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)最佳駕駛決策。

為了克服傳感器的限制，可能需要傳感器融合，將多個(gè)傳感器組合在一起用于自動(dòng)駕駛，以實(shí)現(xiàn)最佳性能和安全性。

“自動(dòng)駕駛廣泛使用人工智能技術(shù)，”Rambus安全I(xiàn)P技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理Thierry Kouthon說(shuō)?！白詣?dòng)駕駛，甚至是入門(mén)級(jí)的ADAS功能，都要求車(chē)輛表現(xiàn)出與人類(lèi)駕駛員相當(dāng)或更好的環(huán)境意識(shí)水平。首先，車(chē)輛必須識(shí)別其他車(chē)輛、行人和路邊基礎(chǔ)設(shè)施，并確定它們的正確位置。這需要AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠很好地解決模式識(shí)別能力。視覺(jué)模式識(shí)別是車(chē)輛大量使用的高級(jí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。此外，車(chē)輛必須能夠始終計(jì)算其最佳軌跡和速度。這需要人工智能也能很好地解決路線規(guī)劃能力。這樣，激光雷達(dá)和雷達(dá)就可以提供距離信息，這些信息對(duì)于正確重建車(chē)輛環(huán)境至關(guān)重要?！?/p>

傳感器融合結(jié)合了來(lái)自不同傳感器的信息以更好地了解車(chē)輛環(huán)境，仍然是一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。

“每種類(lèi)型的傳感器都有局限性，”Kouthon說(shuō)。“相機(jī)非常適合物體識(shí)別，但提供的距離信息很差，圖像處理需要大量的計(jì)算資源。相比之下，激光雷達(dá)和雷達(dá)提供了出色的距離信息，但清晰度較差。此外，激光雷達(dá)在惡劣的天氣條件下不能很好地工作?！?/p>

02到底需要多少個(gè)傳感器？

對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要多少傳感器的問(wèn)題，沒(méi)有簡(jiǎn)單的答案。原始設(shè)備制造商目前正試圖解決這個(gè)問(wèn)題。這里的其他考慮因素包括，例如，在開(kāi)放道路上行駛的卡車(chē)和城市機(jī)器人出租車(chē)的需求非常不同。

“這是一個(gè)艱難的計(jì)算，因?yàn)槊總€(gè)汽車(chē)OEM都有自己的架構(gòu)，通過(guò)提供更好的空間定位，更長(zhǎng)的距離和高能見(jiàn)度，以及識(shí)別和分類(lèi)物體的能力，然后區(qū)分各種物體，來(lái)保護(hù)車(chē)輛，”Cadence產(chǎn)品管理和營(yíng)銷(xiāo)總監(jiān)Amit Kumar說(shuō)。“這也取決于汽車(chē)制造商決定啟用的自主性水平（對(duì)于 示例，以提供廣度）。簡(jiǎn)而言之，為了實(shí)現(xiàn)部分自主性，傳感器的最小數(shù)量可以是 4 到 8 個(gè)各種類(lèi)型的傳感器。為了實(shí)現(xiàn)完全自主，今天使用了 12+ 個(gè)傳感器?！?/p>

Kumar指出，在特斯拉的案例中，有20個(gè)傳感器（8個(gè)攝像頭傳感器加上12個(gè)3級(jí)或以下的超聲波傳感器），沒(méi)有激光雷達(dá)或雷達(dá)?！霸摴緢?jiān)信計(jì)算機(jī)視覺(jué)，其傳感器套件適用于L3 Autonomy。據(jù)媒體報(bào)道，特斯拉可能會(huì)引入雷達(dá)來(lái)改善自動(dòng)駕駛。

Zoox已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了四個(gè)激光雷達(dá)傳感器，以及攝像頭和雷達(dá)傳感器的組合。這是一款完全自動(dòng)駕駛的車(chē)輛，內(nèi)部沒(méi)有駕駛員，目標(biāo)是在地圖清晰且易于理解的路線上運(yùn)行。商業(yè)部署尚未開(kāi)始，但很快就會(huì)有一個(gè)有限的用例（不像乘用車(chē)那么廣泛）。

Nuro的自動(dòng)駕駛送貨車(chē)，美學(xué)并不那么重要，它使用帶有四個(gè)傳感器的360度攝像頭系統(tǒng)，加上一個(gè)360度激光雷達(dá)傳感器，四個(gè)雷達(dá)傳感器和超聲波傳感器。

實(shí)施這些系統(tǒng)沒(méi)有簡(jiǎn)單的公式。

“需要的傳感器數(shù)量是組織可接受的風(fēng)險(xiǎn)水平的傳感器數(shù)量，并且也取決于應(yīng)用程序，”Synopsys汽車(chē)集團(tuán)汽車(chē)軟件與安全高級(jí)經(jīng)理Chris Clark說(shuō)?！叭绻陂_(kāi)發(fā)機(jī)器人出租車(chē)，他們不僅需要道路安全的傳感器，而且還需要車(chē)內(nèi)的傳感器來(lái)監(jiān)控乘客在車(chē)內(nèi)的行為，以確保乘客安全。在這種情況下，我們將處于一個(gè)人口眾多、城市密度高的地區(qū)，該地區(qū)具有相當(dāng)獨(dú)特的特征，而不是用于高速公路駕駛的車(chē)輛，在那里你有更長(zhǎng)的距離和更大的反應(yīng)空間。在高速公路上，侵入道路的可能性較小。我不認(rèn)為有一個(gè)固定的規(guī)則，必須擁有三種不同類(lèi)型的傳感器和三種不同的攝像頭來(lái)覆蓋所有自動(dòng)駕駛汽車(chē)的不同角度。”

不過(guò)，有多少傳感器將取決于該車(chē)輛將要解決的用例。

“在機(jī)器人出租車(chē)的例子中，必須使用激光雷達(dá)和常規(guī)相機(jī)，以及超聲波或雷達(dá)，因?yàn)橛刑嗟拿芏刃枰幚恚笨死苏f(shuō)。“此外，我們需要包括一個(gè)用于V2X的傳感器，其中流入車(chē)輛的數(shù)據(jù)將與車(chē)輛在周?chē)h(huán)境中看到的內(nèi)容保持一致。在公路卡車(chē)運(yùn)輸解決方案中，將使用不同類(lèi)型的傳感器。超聲波在高速公路上沒(méi)有那么有益，除非我們正在做類(lèi)似組隊(duì)的事情，但這不是一個(gè)前瞻性的傳感器。相反，它可能是前視和后視傳感器，以便我們可以連接到所有團(tuán)隊(duì)資產(chǎn)。但是激光雷達(dá)和雷達(dá)變得更加重要，因?yàn)榭ㄜ?chē)在高速公路上行駛時(shí)必須考慮的距離和范圍。

另一個(gè)考慮因素是所需的分析水平?！坝羞@么多數(shù)據(jù)需要處理，我們必須決定其中有多少數(shù)據(jù)是重要的，”他說(shuō)。“這就是傳感器類(lèi)型和功能變得有趣的地方。例如，如果激光雷達(dá)傳感器可以在周期的早期進(jìn)行局部分析，這將減少流回傳感器融合以進(jìn)行其他分析的數(shù)據(jù)量。減少數(shù)據(jù)量反過(guò)來(lái)又會(huì)降低整體計(jì)算能力和系統(tǒng)設(shè)計(jì)成本。否則，車(chē)輛將需要以整合計(jì)算環(huán)境或?qū)Ｗ⒂趥鞲衅骶W(wǎng)格劃分和分析的專(zhuān)用ECU的形式進(jìn)行額外的處理。

03成本始終是一個(gè)問(wèn)題

傳感器融合可能很昂貴。在早期，由多個(gè)單元組成的激光雷達(dá)系統(tǒng)的成本可能高達(dá)80000美元。高成本來(lái)自裝置中的機(jī)械部件。今天，成本要低得多，一些制造商預(yù)計(jì)在未來(lái)的某個(gè)時(shí)候，它可能低至每單位200至300美元。新興的熱傳感器技術(shù)將在幾千美元左右。

總體而言，OEM廠商將繼續(xù)面臨降低傳感器總部署成本的壓力。使用更多的相機(jī)而不是激光雷達(dá)系統(tǒng)將有助于OEM降低制造成本。

“在城市環(huán)境中，安全的基本定義是消除所有可避免的碰撞，”西門(mén)子數(shù)字工業(yè)軟件混合和虛擬系統(tǒng)副總裁David Fritz說(shuō)。所需的最小傳感器數(shù)量取決于用例。一些人認(rèn)為，未來(lái)，智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施將變得復(fù)雜且無(wú)處不在，從而減少城市環(huán)境中對(duì)車(chē)載傳感的需求。

車(chē)對(duì)車(chē)通信也可能對(duì)傳感器產(chǎn)生影響。

“在這里，機(jī)載傳感器的數(shù)量可能會(huì)減少，但我們還沒(méi)有，”Fritz觀察到?！按送?，總會(huì)有一些情況，AV將不得不假設(shè)由于電源故障或其他停電而無(wú)法獲得所有外部信息。因此，車(chē)輛上總是需要安裝一些傳感器——不僅適用于城市地區(qū)，也適用于農(nóng)村地區(qū)。我們一直在研究的許多設(shè)計(jì)都需要車(chē)輛外部的八個(gè)攝像頭和內(nèi)部的幾個(gè)攝像頭。通過(guò)前面的兩個(gè)攝像頭，經(jīng)過(guò)適當(dāng)校準(zhǔn)，我們可以實(shí)現(xiàn)低延遲、高分辨率的立體視覺(jué)，提供物體的深度范圍，從而減少對(duì)雷達(dá)的需求。我們?cè)谲?chē)輛的前部、后部和兩側(cè)都這樣做，以獲得完整的 360° 視角。”

隨著所有相機(jī)執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)和分類(lèi)，關(guān)鍵信息將被傳遞到中央計(jì)算系統(tǒng)以做出控制決策。

“如果基礎(chǔ)設(shè)施或其他車(chē)輛信息可用，它將與來(lái)自車(chē)載傳感器的信息融合，以生成更全面的3D視圖，從而實(shí)現(xiàn)更好的決策，”Fritz說(shuō)?！霸趦?nèi)部，額外的攝像頭用于駕駛員監(jiān)控，并檢測(cè)留下的物體等占用條件?？赡茉黾右粋€(gè)低成本的雷達(dá)來(lái)處理惡劣天氣情況，如大霧或下雨，是傳感器套件的一個(gè)高級(jí)補(bǔ)充。我們最近沒(méi)有看到大量使用激光雷達(dá)。在某些情況下，激光雷達(dá)性能會(huì)受到回波和反射的影響。最初，自動(dòng)駕駛原型嚴(yán)重依賴激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的GPU處理，但最近更智能的架構(gòu)更傾向于高分辨率、高FPS攝像頭，其分布式架構(gòu)可以更好地優(yōu)化整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流。”

優(yōu)化傳感器融合可能很復(fù)雜。如何知道哪種組合能提供最佳性能？除了進(jìn)行功能測(cè)試外，OEM還依靠Ansys和西門(mén)子等公司提供建模和仿真解決方案來(lái)測(cè)試各種傳感器組合的結(jié)果，以實(shí)現(xiàn)最佳性能。

04增強(qiáng)技術(shù)影響未來(lái)的傳感器設(shè)計(jì)

智能基礎(chǔ)設(shè)施中的V2X、5G、高級(jí)數(shù)字地圖和GPS等增強(qiáng)技術(shù)將使車(chē)載傳感器更少的自動(dòng)駕駛成為可能。但要改進(jìn)這些技術(shù)，自動(dòng)駕駛將需要整個(gè)汽車(chē)行業(yè)的支持，以及智慧城市的發(fā)展。

“各種增強(qiáng)技術(shù)服務(wù)于不同的目的，”Arteris IP解決方案和業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)副總裁Frank Schirrmeister指出?！伴_(kāi)發(fā)人員經(jīng)常將兩者結(jié)合起來(lái)，以創(chuàng)建安全便捷的用戶體驗(yàn)。例如，用于路徑規(guī)劃的地圖信息數(shù)字孿生可以在能見(jiàn)度有限的條件下創(chuàng)造更安全的體驗(yàn)，以增強(qiáng)基于傳感器信息的車(chē)內(nèi)本地決策。V2V和V2X信息可以補(bǔ)充車(chē)內(nèi)本地可用的信息，以做出安全決策，增加冗余并創(chuàng)建更多數(shù)據(jù)點(diǎn)作為安全決策的基礎(chǔ)?！?/p>

此外，車(chē)聯(lián)網(wǎng)有望在車(chē)輛和路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作，這需要超可靠低延遲通信（URLLC）等技術(shù)。

“這些要求導(dǎo)致了各種人工智能技術(shù)在交通預(yù)測(cè)、5G資源分配、擁堵控制等方面的應(yīng)用，”Kouthon說(shuō)?！皳Q句話說(shuō)，人工智能可以優(yōu)化和減少自動(dòng)駕駛對(duì)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的沉重影響。我們預(yù)計(jì)原始設(shè)備制造商將使用軟件定義的汽車(chē)架構(gòu)來(lái)構(gòu)建自動(dòng)駕駛汽車(chē)，其中ECU是虛擬化的，并通過(guò)無(wú)線方式進(jìn)行更新。數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)于在非常接近真實(shí)車(chē)輛的車(chē)輛云模擬上測(cè)試軟件和更新至關(guān)重要。”

05結(jié)論

最終實(shí)施時(shí)，L3 級(jí)自動(dòng)駕駛可能需要30+個(gè)傳感器，或十幾個(gè)攝像頭，具體取決于OEM的架構(gòu)。但是，關(guān)于哪種更安全，或者自動(dòng)駕駛傳感器系統(tǒng)是否會(huì)在城市環(huán)境中提供與在高速公路上駕駛相同水平的安全駕駛，目前還沒(méi)有定論。

隨著傳感器成本在未來(lái)幾年的下降，它可能會(huì)為新傳感器打開(kāi)大門(mén)，這些傳感器可以添加到組合中以提高惡劣天氣下的安全性。但是，OEM廠商可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能對(duì)一定數(shù)量的傳感器進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，這些傳感器被認(rèn)為足以確保所有條件和極端情況下的安全性。

編輯：黃飛

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