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■行業(yè)資訊-----美國(guó)傳力Transcell BSA-50MT2稱(chēng)重傳感器

自動(dòng)駕駛?cè)遮呁晟频牡膫鞲衅髦?/span>

　　裝配在車(chē)輛中使用時(shí)，LiDAR系統(tǒng)可以從車(chē)輛周?chē)潭ê鸵苿?dòng)的物體捕捉密集的3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)。而發(fā)射和接收無(wú)線(xiàn)電波而非激光的雷達(dá)系統(tǒng)，可以與LiDAR系統(tǒng)互補(bǔ)，因?yàn)樗鼈兛梢杂糜谔峁┑头瓷渎饰矬w的速度和方位數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程雷達(dá)傳感器可以跟蹤高速物體(例如迎面駛來(lái)的車(chē)輛)，而短程雷達(dá)傳感器則可以提供車(chē)輛附近的移動(dòng)物體的豐富信息。另一方面，攝像頭則可以測(cè)量物體反射或發(fā)射的光，進(jìn)一步增強(qiáng)車(chē)輛周?chē)矬w本身的細(xì)節(jié)。

　　自動(dòng)駕駛車(chē)輛如果包含所有上述類(lèi)型的傳感，可以確保其中一種傳感器的固有技術(shù)局限，能夠被一個(gè)或多個(gè)其他傳感器的優(yōu)勢(shì)所補(bǔ)償。然而，如果采用這種方案，那么問(wèn)題就在于必須開(kāi)發(fā)一種車(chē)載處理模型，來(lái)處理由各種傳感器捕獲的大量數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)融合

　　處理這一難題的一種方案，是將來(lái)自車(chē)輛上的多個(gè)傳感器源的數(shù)據(jù)，在處理之前在空間上、幾何上和時(shí)間上進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)融合，這會(huì)帶來(lái)一個(gè)龐大的單個(gè)傳感系統(tǒng)。這種方案可以使一個(gè)或多個(gè)車(chē)載處理器，在某個(gè)傳感器探測(cè)不夠準(zhǔn)確時(shí)，估算自動(dòng)駕駛車(chē)輛的狀態(tài)。另一種方案，是設(shè)計(jì)多個(gè)獨(dú)立的傳感器處理系統(tǒng)，每個(gè)系統(tǒng)都可以自行支持*自動(dòng)駕駛。然而，無(wú)論采用哪種方案，都需要具備多功能、冗余和失效運(yùn)行的系統(tǒng)架構(gòu)，來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

博世的工程師正在開(kāi)發(fā)一種自動(dòng)駕駛車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以將來(lái)自車(chē)輛中所有傳感器的數(shù)據(jù)在一種被稱(chēng)為“傳感器融合”的過(guò)程中進(jìn)行整合。這些傳感器數(shù)據(jù)由車(chē)輛中的電子控制單元評(píng)估，以規(guī)劃車(chē)輛的行駛路徑。為了實(shí)現(xiàn)安全性和可靠性大化，必要的計(jì)算工作由許多并行工作的處理器共同完成。

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SB-15T傳感器SB-20T SBT-500KG SBT-1T SBT-2T

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SBTL-2TSS ESH SBTL-3TSS ESH傳感器 SBSB-500kg SBSB-1T SBSB-2T SBSB-2.5T SBSB-5T SBSB-500KGSS ESH SBSB-1TSS ESH SBSB-2TSS ESH SBSB-2.5TSS ESH SBSB-5TSS ESH DBSL-500kg DBSL-1T DBSL-2T DBSL-3T DBSL-5T DBSL-10T

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　　不過(guò)，Intel(英特爾)/Mobileye的工程師則正在開(kāi)發(fā)一種不同的方案，來(lái)努力攻克他們認(rèn)為不能擴(kuò)展，因而成本很高的一種自動(dòng)駕駛車(chē)輛控制系統(tǒng)。

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　　英特爾/Mobileye提出了一種完整的數(shù)學(xué)模型，以確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)以安全的方式運(yùn)行。這種被稱(chēng)為“Responsibility-Sensitive Safety(RSS)”的模型，為人類(lèi)的責(zé)任和謹(jǐn)慎概念提供了具體且可衡量的參數(shù)，并定義了一種“安全狀態(tài)”，旨在無(wú)論其他車(chē)輛采取何種反應(yīng)和行為，防止自動(dòng)駕駛車(chē)輛成為事故的誘因。

　　多傳感系統(tǒng)

　　他們已經(jīng)展示了一種僅配備攝像頭的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，作為其策略的一部分，將包括在公司構(gòu)建的所謂的“真正冗余”的系統(tǒng)中。現(xiàn)在，他們打算構(gòu)建一個(gè)由多個(gè)獨(dú)立設(shè)計(jì)的傳感系統(tǒng)組成的傳感系統(tǒng)，以補(bǔ)充基于攝像頭的系統(tǒng)，其中也包括了雷達(dá)和LiDAR。來(lái)自攝像頭的數(shù)據(jù)融合將用于定位車(chē)輛，來(lái)自雷達(dá)和LiDAR的數(shù)據(jù)融合將在規(guī)劃車(chē)輛軌跡的后期使用。與初融合來(lái)自攝像頭、雷達(dá)/LiDAR的原始數(shù)據(jù)相比，每個(gè)系統(tǒng)都能夠自行支持*自動(dòng)駕駛。

　　除了感測(cè)車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境之外，安裝在自動(dòng)駕駛車(chē)輛上的傳感器套件還將負(fù)責(zé)周?chē)h(huán)境的測(cè)繪，使車(chē)輛能夠在任何時(shí)間確定其所在的位置。目前已經(jīng)采用的一種方案，是記錄由LiDAR先前捕獲的3D點(diǎn)云以創(chuàng)建地圖，然后通過(guò)將車(chē)輛LiDAR行駛中獲得的3D點(diǎn)云與地圖上的3D點(diǎn)進(jìn)行比較，來(lái)定位車(chē)輛的位置。

　　另一種方案，也就是英特爾/Mobileye所支持的方案，是充分利用已配備攝像頭和特定軟件的大量車(chē)輛，其軟件可以檢測(cè)車(chē)輛周?chē)幸饬x的物體。這種方案將帶來(lái)基于眾包的地圖創(chuàng)建，然后將其上傳到云端。然后，所有自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)有通信平臺(tái)接收這些地圖數(shù)據(jù)。

　　由眾多傳感捕獲的如此大量的數(shù)據(jù)，將需要新的車(chē)載計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，來(lái)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的車(chē)輛內(nèi)傳輸。

　　據(jù)ABI Research自動(dòng)駕駛高級(jí)分析師James Hodgson稱(chēng)，由攝像頭、雷達(dá)、LiDAR以及超聲波傳感系統(tǒng)等多種傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，每8小時(shí)可達(dá)到32TB。為了定義可以處理如此高數(shù)據(jù)速率的基礎(chǔ)設(shè)施，Aquantia、博世、大陸、NVIDIA(英偉達(dá))和大眾汽車(chē)建立了自動(dòng)駕駛汽車(chē)網(wǎng)絡(luò)(Networking for Autonomous Vehicles， NAV)聯(lián)盟。通過(guò)合作，這些公司計(jì)劃在自動(dòng)駕駛汽車(chē)內(nèi)部搭建數(shù)千兆位的以太網(wǎng)，同時(shí)解決與噪音和抗擾、功耗、可靠性以及安全標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)的挑戰(zhàn)。

　　車(chē)載數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

　　后，為了安全進(jìn)行驗(yàn)證和認(rèn)證，車(chē)輛計(jì)算架構(gòu)中的車(chē)載系統(tǒng)，存在如何處理來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)，以使車(chē)輛能夠在各種駕駛場(chǎng)景下恰當(dāng)運(yùn)行的問(wèn)題。車(chē)輛僅能夠感知其環(huán)境并實(shí)現(xiàn)定位是不夠的，它還必須能夠基于所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑規(guī)劃并執(zhí)行。

　　不用說(shuō)，在這方面人工智能(AI)系統(tǒng)的作用將變得越來(lái)越普遍，人工智能將使車(chē)輛能夠獲得可能發(fā)生的眾多潛在交通狀況的完整認(rèn)知。這種在交通狀況中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)過(guò)程被稱(chēng)為“深度學(xué)習(xí)”，并從中得出自己的推論，從而提供一系列行動(dòng)方案。然而，由于這種人工智能系統(tǒng)的運(yùn)行概率問(wèn)題，因此業(yè)界擔(dān)心它們的可靠性可能不夠。

　　為此，Mobileye等公司正在人工智能決策解決方案之上，增加一個(gè)單獨(dú)的、確定性的軟件層。Mobileye的RSS模型將人類(lèi)安全駕駛的理念，形式化為具有邏輯上可證明的可驗(yàn)證模型，定義恰當(dāng)?shù)捻憫?yīng)，并確保自動(dòng)駕駛車(chē)輛僅做出安全的決策。其模型本身負(fù)責(zé)基于來(lái)自路徑規(guī)劃系統(tǒng)的結(jié)果來(lái)驗(yàn)證車(chē)輛的軌跡，路徑規(guī)劃系統(tǒng)則基于車(chē)輛傳感器獲取的數(shù)據(jù)創(chuàng)建行動(dòng)計(jì)劃。

　　安全驗(yàn)證和認(rèn)證

　　顯然，無(wú)論在自動(dòng)駕駛車(chē)輛中使用何種軟件，都需要進(jìn)行驗(yàn)證和認(rèn)證，以確保自動(dòng)駕駛車(chē)輛做出的決策是安全的。事實(shí)上，自動(dòng)駕駛車(chē)輛可能會(huì)遇到各種各樣的潛在行駛狀況，在這種車(chē)輛中驗(yàn)證所使用的軟件采用何種適當(dāng)?shù)陌踩燃?jí)所涉及的挑戰(zhàn)，可能是工程師面臨的大挑戰(zhàn)之一。特別是考慮到所使用的許多人工智能軟件系統(tǒng)本質(zhì)上是非確定性的，因此測(cè)試很困難。

因此，雖然一些供應(yīng)商可能會(huì)認(rèn)為創(chuàng)造真正的自動(dòng)駕駛汽車(chē)的技術(shù)挑戰(zhàn)已經(jīng)解決，但自動(dòng)駕駛功能仍然依賴(lài)于廣泛的軟件驗(yàn)證，更不用說(shuō)監(jiān)管部門(mén)的批準(zhǔn)了。直到這些問(wèn)題也被解決，*自動(dòng)駕駛車(chē)輛本身，可能還需要幾年時(shí)間。

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