从ADAS到无人驾驶 数数那些关键技术

发布者:星尘散落最新更新时间:2015-04-28 来源: 电子发烧友网关键字:那些 手机看文章 扫描二维码
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    李彦宏宣布百度将在今年内推出无人驾驶汽车,而特斯拉CEO前不久也放话说“无人驾驶汽车并不是个事儿”,言下之意,无人驾驶时代即将到来。但事实上,无人驾驶目前仍处在梦想的初级阶段,Google的无人驾驶汽车早已上路实测,至今仍没商用,即可见一斑。不过,在实现无人驾驶的梦想前,高级驾驶员辅助系统(ADAS)确实可以让驾驶员获得实实在在的受益。ADAS能够在复杂的车辆操控过程中为驾驶员提供辅助和补充,并在未来最终实现无人驾驶。

从ADAS到无人驾驶 愿景即将实现

    先进驾驶员辅助系统(Advanced Driver AssistantSystem),简称ADAS,是利用安装于车上的各式各样的传感器, 在第一时间收集车内外的环境数据, 进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理, 从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险, 以引起注意和提高安全性的主动安全技术。ADAS 采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等,可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量, 通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。早期的ADAS 技术主要以被动式报警为主,当车辆检测到潜在危险时,会发出警报提醒驾车者注意异常的车辆或道路情况。对于最新的ADAS技术来说,主动式干预也很常见。

ADAS系统关键技术及应用

    ADAS的两个关键技术是处理器和传感器,虽然ADAS应用系统越来越复杂,但随着器件性能升高成本降低,ADAS的应用正在从豪华高档汽车向中低档汽车中普及。例如,自适应巡航控制、盲点监测、车道偏离警告、夜视、车道保持辅助和碰撞警告系统,具有自动转向和制动干预功能的主动ADAS系统也已开始在更广阔的市场上得以应用。

从ADAS到无人驾驶 愿景即将实现

系统:车道偏离报警 传感器:摄像机

    当车辆离开其车道,或者接近道路边缘时,系统发出声音报警或者动作报警(通过轻微的振动方向盘或者座椅来实现)。当车辆速度超过一定阈值(例如,大于55英里),车辆没有打开转向信号灯时,这些系统会开始发挥作用。当车辆行驶,其相对于车道标志线的位置表明车辆有可能偏离车道时,需要通过摄像机系统来观察车道标志。虽然对于所有车辆制造商而言这些应用需求是相似的,但是每一厂商都采用了不同的方法,使用一台前视摄像机,一台后视摄像机,或者双路/立体前视摄像机。出于这一原因,很难采用一种硬件体系结构来满足各种不同类型的摄像机要求。需要采用灵活的硬件体系结构来提供不同的实现选择。

从ADAS到无人驾驶 愿景即将实现

系统:自适应巡航控制 传感器:雷达

    过去十年中,豪华汽车采用了ACC(自适应巡航控制)技术,这一技术目前也在更广泛的市场上得到了应用。传统的巡航控制技术设计用于保持车辆以恒定的车速行驶,与此不同,ACC技术使车速与交通状况相适应,如果与前车距离太近,则会降速,在路况允许时,会加速到上限。这些系统通过使用安装在车辆前部的雷达来实现。但是,由于雷达系统不能识别某一目标的大小和形状,而且其视场也相对较窄,因此,应用时要结合摄像机。难点在于,目前所使用的摄像机和雷达传感器还没有标准配置。因此,需要灵活的硬件平台。

从ADAS到无人驾驶 愿景即将实现

系统:交通标志识别 传感器:摄像机

    正如其名称所示,交通标志识别(TSR)功能使用前向摄像机结合模式识别软件,可以识别常见的交通标志(限速、停车、掉头等)。这一功能会提醒驾驶员注意前面的交通标志,以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能降低了驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能,避免了违法左转或者无意的其他交通违法行为,从而提高了安全性。这些系统需要灵活的软件平台来增强探测算法,根据不同地区的交通标志来进行调整。

系统:夜视 传感器:IR或者热成像摄像机

    夜视(NV)系统帮助驾驶员在很暗的条件下识别物体。这些物体一般超出了车辆大灯的视场范围,因此,NV系统针对在前方道路上行驶的车辆提前发出报警,帮助驾驶员避免撞车事件的发生。NV系统使用各种摄像机传感器和显示器,具体与生产商有关,但一般都属于两种基本类型:主动式和被动式。

    •主动系统,也称为近IR系统,带电耦合器件(CCD)摄像机和IR灯源相结合,在显示器上呈现黑白图像。这些系统的分辨率很高,图像质量也非常好。其典型的可视范围是150米。这些系统能够看清楚摄像机视场范围内的所有物体(包括没有热辐射的物体),但是,在雨雪环境下,效率要大打折扣。

    •被动系统不使用外部光源,而是依靠热成像摄像机,利用物体自然热辐射来采集图像。这些系统不会受到对面来车大灯的影响,也不会受到恶劣天气状况的影响,其探测范围达到300米至1000米。这些系统的缺点在于图像是颗粒状的,功能受限于较温暖的气候状况。而且,被动式系统只能探测有热辐射的物体。被动式系统结合视频分析技术,可以清楚的显示车辆前方道路上的物体,例如,行人等。 在NV系统中,有多种体系结构选择,每一种方法都有其优缺点。为提高竞争力,汽车生产商应支持多种摄像机传感器,在通用、灵活的硬件平台上实现这些传感器。

从ADAS到无人驾驶 愿景即将实现

系统:自适应远光控制 传感器:摄像机

    自适应远光控制(AHBC)是一种智能大灯控制系统,使用了摄像机来探测交通状况(对面来车以及同向交通状况),根据这些状况,调亮或者调暗远光灯。AHBC系统支持驾驶员尽可能在最大照亮距离上使用远光,而不必在其他车辆出现时手动调暗大灯,不会分散驾驶员注意力,从而提高了车辆的安全性。在某些系统中,甚至可以分别控制大灯,调暗一个大灯,而同时另一个大灯正常点亮。AHBC与LDW和TSR等前视摄像机系统是相辅相成的。这些系统不需要高分辨率摄像机,某一款车辆如果已经在ADAS应用中采用了前视摄像机,那么这一特性的性价比会非常高。

系统:行人/障碍物/车辆探测(PD) 传感器:摄像机、雷达、IR

    行人(以及障碍物和车辆)探测(PD)系统完全依靠摄像机传感器来深入感知周围环境,例如,采用一台摄像机,或者在更复杂的系统中采用立体摄像机。“类别变量”(衣着、灯光、大小和距离)的差异会很大,背景复杂而且不断变化,以及传感器置于移动平台(车辆)上等因素,导致很难确定移动中行人的视觉特征,因此,采用IR传感器能够增强PD系统。雷达也可以增强车辆探测系统,它提供很好的距离测量功能,在恶劣的天气条件下,性能表现出众,能够测量车辆的行驶速度。这一复杂的系统需要使用同时来自多个传感器的数据。

系统:驾驶员困倦报警 传感器:车内IR摄像机

    困倦报警系统监视驾驶员的面部,测量其头部位置、眼睛(张开/闭上)以及其他类似的报警指示。如果确定驾驶员有进入睡眠的迹象,或者看起来意识不清,该系统会发出报警。有些系统还监视心率和呼吸。设想但是还没有实现的功能包括使车辆靠近路边行驶,最终靠边停下来。

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