【导读】在智能驾驶汽车中，传感器融合是一项对车辆安保性和效率至关关键的技术，它未来自多个传感器的数据相联合，并发生对车辆环境更准确、更牢靠和更片面的消息。例如，摄像头、雷达和激光雷达等传感器协同上班，相互补救可提供车辆周围360°的全景视图。与此同时，ADAS和智能驾驶技术的运行和遍及进一步抚慰了对传感器史无前例的需求。
智能驾驶的发生不只仅是汽车技术的飞跃，更是人们对汽车移动性的感知和互动形式的一场反派。这一转变的外围就是传感器融合。在智能驾驶汽车中，传感器融合是一项对车辆安保性和效率至关关键的技术，它未来自多个传感器的数据相联合，并发生对车辆环境更准确、更牢靠和更片面的消息。例如，摄像头、雷达和激光雷达等传感器协同上班，相互补救可提供车辆周围360°的全景视图。与此同时，ADAS和智能驾驶技术的运行和遍及进一步抚慰了对传感器史无前例的需求。来自TE Connectivity的数据显示，驳回最新ADAS/AV技术的车辆，即使是典型的非电动汽车，均须要装备60到100个车载传感器，其中的15到30个专门用于治理发起机。商用卡车装备的传感器更是多达400个，用于发起机治理的传感器约有70个。估量未来几代电动汽车，特意是那些装备了智能或半智能驾驶配置的电动汽车，其传感器数量很或者是其余车型的两到三倍。智能驾驶技术的发生迅速扭转了现有的交通格式，为车辆提供了史无前例的安保性和牢靠性。在智能驾驶汽车的外围技术中，传感器融协作为一种改革力气占据了关键位置。经过无缝集成来自多种先进传感器的数据，包含相机、雷达、激光雷达和超声波传感器，传感器融合能够从不同的位置感知环境，取得了比任何单个起源更准确、更牢靠的车辆及周边消息。智能驾驶中的传感器传感器在汽车中的早期运行关键以带有后视摄像头的基本初级驾驶员辅佐系统（ADAS）为主，随着智能驾驶等级的升高，车辆智能化水平大幅优化，所需传感器的种类和数量也越来越多。目前，用于智能驾驶技术的传感器关键有以下几种：相机（摄像头）这是最凑近人类视觉的一种传感器，可以用来检测车辆周边的视觉消息，如交通标记、车道标线、行人、骑自行车的人和其余车辆等。前置摄像头能让汽车“看到”它要去的中央，倒车摄像头可以协助停车和倒车。一些新车型还配有360°摄像头，经过这些搁置在车身周边的微型摄像头可以失掉周围环境的仰视图。市场上此类摄像头种类很多，基本都能满足车用需求。以安森美AR0820AT为例，这是一个1/2英寸CMOS数字图像传感器，具备3848 H x 2168 V有源像素阵列，这种先进的车用传感器可在线性或高灵活范围内捕捉图像，同时还领有卷帘快门读出配置。此外，AR0820AT还针对微光和严苛条件的高灵活范围场景性能启动了优化，驳回2.1 µm DR-Pix BSI像素和片上140dB HDR捕捉才干，十分无利于失掉车辆周边的图像消息。雷达为确保车辆的安保驾驶，能否及时失掉车辆周围环境的高分辨率图像甚至4D成像数据对智能驾驶而言是一个严重应战。此时，在ADAS配置中施展关键作用的毫米波雷达走向前台，由于它比相机更能“看清”东西，具备更高的分辨率和性能，以及良好的指向性，同时不易遭到环境搅扰或天气影响。须要留意的是，毫米波雷达不能用于识别非金属物体。由TI公司提供的实用于汽车4D成像雷达需求的TIDA-020047双器件毫米波级联雷达参考设计，经过联合经常使用两个76GHz 至81GHz 雷达收发器、一个雷达处置器、两个 CAN-FD PHY、一个以太网 PHY 和一个低噪声电源，完美地处置了ADAS配置中“看清”的疑问。参考设计中的AWR2243 器件是一款能够在 76GHz 至 81GHz 频带内运转的集成式单芯片 FMCW 收发器，以极小的封装到达超高的集成度，成功了一个具备内置 PLL 和 ADC 转换器的单片3TX、4RX 系统。方便的编程模型更改即可允许各种传感器部署，包含近距离、中距离和远距离，构成多形式传感器打算。承当雷达处置器义务的AM273x 是基于 Arm Cortex-R5F 和 C66x 浮点 DSP 内核的高度集成、高性能微控制器，外部集成的配件安保模块 (HSM)确保了车辆的配置安保。
图1：实用于汽车 4D 成像雷达的双器件毫米波级联参考设计TIDA-020047 （图源：TI）
LiDAR光探测和测距（LiDAR）激光雷达经常使用光脉冲来测量车辆与其余物体的距离，借助该消息车辆可创立基于环境的具体3D地图。LiDAR用于智能驾驶汽车传感器有颇多好处：首先，它具备出色的距离、角度和速度分辨率，抗搅扰才干强；其次，激光雷达可以失掉少量有益于智能驾驶的数据和消息，包含距离、角度、速度和物体的反射强度，以生成物体的多维图像。目前，高昂的多少钱在必定水平上影响了LiDAR在汽车行业的大规模运行。OSRAM SPL SxL90A LiDAR是高性价比的产品，合乎AEC-Q102规范，它可让智能驾驶汽车“看”得更远，驾驶更安保更高效。产品有单通道和四通道两大系列，均具备每通道40A的电流和125W的性能，效率高达33％，且热阻十分低，即使在大电流下运转也不容易发热。单通道器件SPL S1L90A_3 A01的尺寸十分小巧，仅为2.0mm x 2.3mm x 0.65mm。四通道器件SPL S4L90A_3 A01有四个发射区，可在480W功率下提供出色的光功率，尺寸只管略大于单通道器件，但能成功更大的检测范围。
图2：四通道LiDAR SPL S4L90A_3 A01（图源：AMS OSRAM）
3D ToF激光雷达航行期间（ToF）是一种实用于短距离汽车用例的激光雷达，无需扫描即可失掉更多。这是一种越来越受欢迎的激光雷达，在智能手机运行中已有少量运行。在汽车环境中，高分辨率ToF摄像头经常使用3D感应技术扫描汽车周围和低空区域，无论光照条件如何，都能检测到路缘石、墙壁或其余阻碍物，允许手势识别并在车外建设360°视图以协助自助泊车。IRS2877A是英飞凌REAL3 ToF激光雷达系列中关键面向汽车运行的一款产品，驳回9 x 9 mm²塑料BGA封装，应用4 mm的微型感光区，成功了640 x 480像素的VGA系统分辨率，仅需一个ToF摄像头，即可打造出3D面部识别的驾驶员形态监测系统。基于IRS2877A生成的3D车身模型，还可以准确预算出乘员的体型、体重，得出高度准确的乘员和座椅位置数据，为智能安保气囊的开展和解放系统提供关键消息。除安保运行之外， 3D ToF传感器还可用于车内手势控制等配置的成功。
图3：IRS2877A 3D ToF激光雷达运行框图（图源：Infineon）
感器融合的力气传感器融合是未来自多种传感器的数据源兼并，以创立比独自从任何单个起源取得的消息更准确、更牢靠的消息的环节。理论，单个传感器无法能独立上班并向智能驾驶系统提供一切必要的消息供其做出选择或采取任何执行。智能驾驶汽车感知环球的第一步是经过其传感器阵列，包含相机、LiDAR和雷达等捕捉周围环境的宽泛数据，才干最终做出准确的执行指令。图4以图形形式展现了智能驾驶汽车经常使用传感器融合来感知环境的环节。
图4：由相机、LiDAR和雷达等构成的传感器融共打算可360度感知车辆周边环境（图源：TE）
这些传感器中的每一个都有其共同的好处。激光雷达可提供准确的距离测量，在选用环节中，距离是选择短距离、中距离或长距离激光雷达架构能否最佳的起因，其中不只仅是指车外的智能驾驶配置，也包含车内的许多配置。雷达或毫米波雷达更长于在各种天气条件下检测物体的速度和位置。相机或摄像头则可以捕捉到丰盛的视觉图像。这些传感器输入的融合消息创立了车内和车外片面的和高分辨率的数据表白，为智能驾驶汽车提供了无可比较的态势感知水平。
图5：智能驾驶汽车中所需的传感器融共打算（图源：Aptiv）
无论智能驾驶处于何种等级，允许其更弱小的“看”的才干的汽车传感器技术是一切配置成功的基础。如今，传感器融合已成为智能驾驶安保牢靠的关键支柱。随着汽车驾驶舱越来越数字化，除了“看”周边，摄像头、雷达和激光雷达在车内也开局施展它们的作用。比如短距离激光雷达可以监测驾驶员和乘客的形态，以允许更先进的智能座舱配置，包含经过检测头部位置来调整安保气囊开展力度和优化平视显示器（HUD）、经过面部识别来识别特定的驾驶员和乘客以调整预约义的偏好等。车传感器融合的未来依据Market Research的剖析，汽车传感器融合市场估量将从2023年的3亿美元增长到2030年的33亿美元，复合年增长率为42.4%。在此环节中，对智能驾驶和半智能驾驶汽车的需求始终参与，以及ADAS系统在各种汽车中的运行，推进了市场的开展。随着纯电动汽车市场的增长，进一步推高了对ADAS或AD配置的需求。来自Marklines的数据显示，截至2022年，市场上有150多款L2 ADAS纯电动汽车，许多纯电动汽车装备了相应的传感器融合系统。比如福特的F-150 Lightning就配有福特的Blue Cruise ADAS/AD系统，该系统关键提供传感器融合配置。通用汽车在2023年3月推出的凯迪拉克Celestiq，装备了经常使用传感器融合的超巡航ADAS/AD系统。传感器融合是未来汽车的关键技术，它们不只能疏导车辆智能安保的行驶，还成功了一系列日益数字化的驾驶舱内配置。传感器融合的未来看起来十分有宿愿，但是车辆制作商的应战也将接二连三。首先，实时治理和解释来自多个传感器的数据所需的处置才干就是一个渺小的考验，它象征着未来的车辆须要有更弱小的机载算力。找到一个既有正当的多少钱又能提供高算力的打算不是一件容易的事。其次，一辆车的智能化越高所需的传感器数量越多，当然，这些传感器占用的空间越大，整车的老本也会越来越高。因此，小尺寸、高性能、高集成度、低多少钱的传感器融共打算将赢得更多市场。再就是，传感器融合技术的跨平台规范化是智能驾驶系统开发中的关键环节，还有很多互联互通的上班要做。智能驾驶汽车传感器融合技术的提高标记着人类向更安保、更高效、更牢靠的交通形式迈出了关键一步。多种传感器的集成提供了一个远超人类才干的多视角车辆环境，提高了阻碍物实时检测和决策的准确性，有效缓解了单个传感器技术在复杂车辆驾驶环境下固有的局限性。在向全智能驾驶汽车迈进的环节中，作为其中的技术支柱，传感器融合的继续研发不只能增强智能驾驶汽车的才干，还将为智能出行畛域的更多翻新运行铺平路线。
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