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五大車載傳感器(毫米波雷達/激光雷達/超聲波雷達/紅外傳感器/攝像頭)橫評

2019-07-26 15:03:52 來源:EEFOCUS
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“這路真堵啊,如果車子能夠自己開多好啊!”

 

相信幾乎所有開車的人在遇到嚴重堵車的時候都想過這個問題,如果車子能夠自動駕駛,那車子將成為養精蓄銳的好地方,而這也是很多車廠宣傳智能駕駛的典型場景之一。好的事情就怕出現“但是”、“然而”之類的轉折詞。對于完全自動駕駛而言,愿景是美好的,然而現狀是車廠大呼“臣妾做不到啊”。不能做到的最大問題在于車載傳感器達不到要求。

 

 

很多人對于發生在2016年的特斯拉撞車事故可能都沒有印象了。2016年1月,23歲特斯拉車主高先生駕駛著自己的特斯拉在京港澳高速河北邯鄲段行駛過程中,因為沒能及時躲避前方道路清掃車發生追尾事故,不幸身亡。事故發生一年后,特斯拉承認當時汽車處于自動駕駛狀態。雖然近幾年特斯拉的自動駕駛已經升級,但是事故還是偶有發生,先后撞上了拖掛車、水泥墩、消防車……

 

要知道,就算是第一代Autopolit也有多顆攝像頭毫米波雷達超聲波雷達,但也并不能100%保證零事故,對于強調“完全自動駕駛”的特斯拉來說,這更像是一個過度營銷。

 

除了上述三種傳感器,和自動駕駛聯系在一起的還有紅外傳感器激光雷達,五大傳感器的發展速度和高度決定了未來自動駕駛的進展快慢。當前的局勢來看,只能說五大傳感器是各有優劣。

 

毫米波雷達
可以肯定地說,毫米波雷達在未來真正的自動駕駛汽車里面必有一席之地,原因就在于它具備全天候的能力。不管是霧、煙、雨、雪、陽光等等,毫米波雷達都能從容應對。

 

除了全天候和全天時,毫米波雷達還有另一個其他四大傳感器不能匹敵的就是測試距離遠,最遠能夠達到1000米以上。

 

 

目前市場主流使用的車載毫米波雷達按照其頻率的不同,主要可分為兩種:24GHz毫米波雷達和77GHz毫米波雷達(歐洲是79GHz)。通常24GHz雷達檢測范圍為中短距離,用作實現BSD(BlindSpotDectection,盲點探測系統),而77GHz長程雷達用作實現ACC(AdaptiveCruiseControl,自適應巡航系統)。

 

77GHz的出現也讓毫米波雷達在器件尺寸上處于領先,由于波長更短,因此器件上的天線尺寸銳減,但需要更先進的封裝方式,成本也就更高。

 

毫米波雷達的缺點在于其靜止測距太過于復雜,同時對于切向運動判斷很差。從成本上看,毫米波雷達價格僅次于激光雷達,屬于較貴的器件。

 

從產業角度而言,毫米波雷達的主動權還是掌握在國際巨頭手里,博世、大陸、奧托立夫、德爾福等傳統零部件巨頭基本上完成了從研發到應用的壟斷,所提到的這四家也就是汽車界知名的“ABCD”。除了他們幾家,電裝和 Hella 的出貨量同樣讓國內企業望其項背。

 

對于國產毫米波雷達廠商而言,24GHz和77GHz均有所涉及。這其中,行易道的發展進展值得一提,自2014年成立以后,行易道在第二年就完成了77GHz的樣品,并在第三年完成了77GHz的商用,是我國第一家和整車廠合作的毫米波雷達企業。

 

77GHz毫米波雷達的難點在于工藝規格高,同時射頻芯片要求高,能夠攻克這兩大難題,足見行易道的真功夫。

 

除了行易道以外,國產毫米波雷達廠商還包括智波科技、森思泰克、卓泰達、隼眼科技等,也都有24GHz和77GHz的布局,但在在精度、距離等方面和國際廠商的產品差距仍然明顯。

 

超聲波雷達

在車載傳感器中,超聲波雷達是目前最常見的品種之一,短距離測量中,超聲波測距傳感器具有非常大的優勢。多用在倒車雷達上。

 

超聲波雷達的原理很簡單,就是通過超聲波發射裝置向外發出超聲波,然后通過接收器接收到發送過來超聲波時的時間差來測算距離。

 

常見的超聲波雷達有兩種。第一種是安裝在汽車前后保險杠上的,也就是用于測量汽車前后障礙物的倒車雷達,這種雷達業內稱為UPA;第二種是安裝在汽車側面的,用于測量側方障礙物距離的超聲波雷達,業內稱為APA。

 

 

目前,常用探頭的工作頻率有 40kHz, 48kHz 和 58kHz 三種。一般來說,頻率越高,靈敏度越高,但水平與垂直方向的探測角度就越小,故一般采用 40kHz 的探頭。

 

相較于其他四種傳感器,超聲波雷達的最大優勢就是便宜。當然,并不是說超聲波雷達便宜然后性能就不好。超聲波雷達在角度測量方面的能力是最好的,同時數據處理簡單,還有不錯的穿透性。

 

缺點在于超聲波雷達的測距非常短,最大距離也就是15米,通常采用的都是幾米的規格。超聲波雷達對于切向測量很差,使用時容易受到天氣因素干擾。

 

超聲波雷達的技術方案,一般有模擬式、四線式數位、二線式數位、三線式主動數位,后三種在信號干擾的處理效果上依次提升,當然價格和裝備難度也是遞增的。

 

從產業角度而言,博世、法雷奧是產業的巨頭,因為這兩家控制著倒車用超聲波雷達的主要市場,除了這兩家,國際廠商如日本村田、尼塞拉、電裝、三菱、松下等也很有影響力。國內廠商則有臺灣同致電子、深圳航盛電子、深圳豪恩、輝創、上富、奧迪威等,廠商數量很多,但是少有能夠進入汽車前裝市場的。同致電子就是少有的一個,同致電子主要生產有汽車倒車雷達、遙控中控、后視攝像頭、智能車內后視鏡等產品,是國內各大汽車廠(如上海通用、上海大眾、東風日產、上海汽車、神龍汽車、奇瑞汽車、吉利汽車、福特汽車等)的供應商,也是目前亞洲倒車雷達OEM市場第一供應商。

 

激光雷達
激光雷達簡稱LiDAR,是一種集激光、GPS全球定位和慣性測量裝置為一體的系統,用于獲得數據并生成精確的數字模型。激光雷達屬于一個相對較新的領域,但是熱度飛速上升,并且在自動駕駛領域占據了一席之地。根據統計數據顯示,僅中國市場到2021年就將達到6億元的市場規模。

 

在這五種傳感器中,激光雷達的測距僅次于毫米波雷達,最大測距超過了300米。同時,激光雷達能夠生成三維位置模型,因此具有很好的角度測量能力。除了上述所說的,激光雷達的優點還包括測量精度更高,同時響應速度也更靈敏,不受環境光的影響。

 

 

當然,激光雷達也有自己的缺點。第一個要提的就是價格高,雖然固態激光雷達出現后有效地控制了成本,但是相較于其他傳感器而言,激光雷達的價格依然是昂貴的。

 

激光雷達也可以以線束來劃分,分為單線束和多線束激光雷達。單線束雷達掃描一次只產生一條掃描線,因此其生成的還是平面信息,但是測量速度快,多倍用于地形測繪等方面;多線束激光雷達掃描視角更大,數據也更為精確,因此目前市面上的激光雷達產品有4線束、8線束、16線束、32線束、64線束以及128線束。

 

在汽車領域,激光雷達可用于自動泊車、ACC主動巡航、自動剎車、無人自駕等多個方面。

 

目前,國內外做激光雷達的廠商都很多,不過應用于自動駕駛領域的就數量有限了,主要原因還是在于價格貴,市面上很難見到低于10000元的激光雷達車用模組。

 

國外的代表廠商是以Velodyne、Quanergy為代表。

 

近年來,Velodyne的3D激光雷達業務發展迅猛,谷歌在其最早的自動駕駛原型汽車中所使用的LiDAR傳感器就是由該公司開發的,其產品的測量精度在全行業領域內處于標桿地位,性能優越。Velodyne自動駕駛激光雷達產品的價格在38000-700000元之間。

 

Quanergy成立于2012年。2014年9月,Quanergy和奔馳達成戰略合作,為奔馳研發車內傳感系統和無人車。2015年10月,Quanergy公司宣布與Delphi公司合作,為無人駕駛汽車開發一種新型的激光雷達系統。目前,Quanergy共推出了兩款3D激光雷達產品,一款是安裝在奔馳智能駕駛測試車上的TheMarkVIII,另一款就是第一款專為智能駕駛汽車設計的全固態激光雷達S3。

 

國內也有做車載激光雷達的廠商,速騰聚創、北醒光子、北科天繪等都有推出相關的產品。

 

車載攝像頭
未來的汽車需要實現的就是“耳聽六路、眼觀八方”,而汽車的“眼”就是這些車載攝像頭。

 

 

當自動駕駛概念還沒有熱起來的時候,汽車上已經開始出現攝像頭裝置,功能是實現行車記錄以及倒車影像等,而隨著ADAS和自動駕駛越來越熱之后,車載攝像頭的功能也開始變得更加豐富。裝配數量的激增也讓車載攝像頭成為新的產業藍海,要知道實現ADAS就需要6個攝像頭,而特斯拉實現的L3級別的自動駕駛更是用到了8顆攝像頭。市場研究機構HIS預測稱,2020年車載攝像頭的出貨量將達到8700萬顆。因此,不管是前裝市場還是后裝市場,車載攝像頭的市場規模都不會小。

 

如此被看好,車載攝像頭在自動駕駛領域確實具備很多獨特的優勢。其是唯一能夠清楚分辨和識別道路目標的傳感器,在復雜的運動路況環境下都都能保證采集到穩定的數據,且對于像素要求并不高,30萬-120萬像素就能夠滿足,因此價格方面有很大優勢。

 

當然,車載攝像頭也有自己的劣勢,其中受光線干擾是最大的問題,且對于速度和距離沒有能力準確把控,必須要和其他傳感器一起協同作戰。

 

目前,車載攝像頭不管是主流的CMOS市場還是全市場,巨頭效應都很明顯,Sony、OmniVision和三星占據了超過70%的市場。如果單論CMOS市場的話,Aptina和OmniVision是市占率最高的企業。

 

除了中資背景的OmniVision,國內還有格科微、思比科等CMOS設計公司在快速崛起。

 

紅外傳感器
當前,如果要評述這五種傳感器的名氣,那么紅外傳感器確實是名氣最低的。我們看過很多自動駕駛的傳感器組合,有毫米波雷達+超聲波雷達+攝像頭的,有激光雷達+超聲波雷達+攝像頭的,關于紅外攝像頭確實少有提及。然而,Uber的自動駕駛車輛在亞利桑那州發生備受關注的致命事故之后,行業確實要重新審視打造安全的自動駕駛汽車是否要安裝紅外傳感器。

 

 

目前產業的現狀是攝像頭在低照度以及光照情況下作用大打折扣,毫米波雷達對于障礙物識別能力還是零,超聲波雷達又鞭長莫及,激光雷達確實有這個能力,但是天氣對于激光雷達的影響太大了。當前,研究機構已經確認,基于紅外夜視系統利用紅外光波檢測物體自然發射的熱量差異,可以檢測到可見光攝像頭、雷達和激光雷達不能識別的物體。

 

單純從性能上來說,紅外傳感器的優勢在于能夠很好地辨別切向運動,并且能夠較為準確的識別到生物。此外,還有一個優勢就是價格低廉。不過,紅外傳感器的缺點也很多。首先是對于徑向運動的辨別能力很差,沒有角度測量能力,不能完成靜止測距。

 

從當前的形式來看,未來的完全自動駕駛離不開紅外傳感器的幫助。紅外傳感器能夠在任何環境或天氣條件下實現車輛周邊環境分類、識別及探查的唯一技術。自動駕駛汽車的研發人員預計到,未來的車輛將會搭載數個遠紅外線攝像頭,旨在擴展其探查范圍并更好地提供車輛的周邊環境圖像。

 

當然,目前車載紅外傳感器還僅僅是被認可,在研發階段,鮮少有公司正式推出產品。

 

總結
研發自動駕駛汽車的公司除了傳統車廠之外還有很多科技公司,當然也有初創公司,每一個公司的體量不同、站位不同,因此對于自動駕駛的理解也就有了差異化,所采用的產品組合和產品數量千差萬別。但是,無論通過怎樣的方式去融合這些傳感器,駕乘安全都是共同的目標,特斯拉和Uber的致命車禍已經給我們警醒,激進地開放測試甚至是公開使用自動駕駛是不負責任的,硬件的功夫都不到位,再智慧的算法也會有“疏忽大意”的時候。

 

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作者簡介
吳子鵬
吳子鵬

與非網副主編,網名:吳生,電子信息工程專業出身。在知識理論的探尋之路深耕躬行,力求用客觀公正的數據給出產品、技術和產業最精準的描述。

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