自動(dòng)駕駛需要多少個(gè)傳感器？

在自動(dòng)駕駛中，傳感器用于收集周?chē)h(huán)境的數據，它們包括圖像、激光雷達、雷達、超聲波和熱傳感器。一種類(lèi)型的傳感器是不夠的，因為每種傳感器都有其局限性。這是傳感器融合背后的一個(gè)關(guān)鍵驅動(dòng)力，它結合了多種類(lèi)型的傳感器來(lái)實(shí)現安全的自主駕駛。

所有 2 級或更高等級的車(chē)輛都依賴(lài)傳感器來(lái) "看到 "其周?chē)h(huán)境，并執行諸如車(chē)道居中、自適應巡航控制、緊急制動(dòng)和盲點(diǎn)警告等任務(wù)。到目前為止，原始設備制造商正在采取非常不同的設計和部署方法。

2022 年 5 月，梅賽德斯-奔馳在德國推出了第一輛能夠實(shí)現三級自動(dòng)駕駛的汽車(chē)。3 級自動(dòng)駕駛是 S 級和 EQS 的一個(gè)選項，美國計劃于 2024 年引進(jìn)。據該公司稱(chēng)，在駕駛輔助包（雷達和攝像頭）的基礎上，DRIVE PILOT 增加了新的傳感器，包括激光雷達、前窗的先進(jìn)立體攝像頭和后窗的多功能攝像頭。還增加了麥克風(fēng)（特別是用于探測緊急車(chē)輛）和前輪艙的濕度傳感器?？偣舶惭b了 30 個(gè)傳感器，以獲取安全自主駕駛的必要數據。

特斯拉正在走一條不同的道路。2021 年，特斯拉宣布在 Model 3 和 Model Y 中實(shí)施僅有 Tesla Vision 攝像頭的自動(dòng)駕駛技術(shù)戰略，隨后在 2022 年實(shí)施 Model S 和 Model X。該公司還決定取消超聲波傳感器。

傳感器的局限性

目前自主駕駛設計面臨的挑戰之一是不同傳感器的局限性。為了實(shí)現安全的自動(dòng)駕駛，可能需要傳感器的融合。關(guān)鍵問(wèn)題不僅是有多少個(gè)傳感器，什么類(lèi)型，以及在哪里部署，還包括人工智能/ML 技術(shù)應如何與傳感器互動(dòng)，以分析數據，從而做出最佳的駕駛決策。

為了克服傳感器的限制，可能需要傳感器融合，將多個(gè)傳感器結合起來(lái)用于自動(dòng)駕駛，以實(shí)現最佳性能和安全。來(lái)源：Cadence

安全 IP 技術(shù)產(chǎn)品經(jīng)理 Thierry Kouthon 說(shuō)：「自動(dòng)駕駛廣泛使用 AI 技術(shù)。自動(dòng)駕駛，甚至是入門(mén)級的 ADAS 功能，都需要車(chē)輛表現出與人類(lèi)駕駛員相當或更高的環(huán)境意識水平。首先，車(chē)輛必須識別其他汽車(chē)、行人和路邊的基礎設施，并確定它們的正確位置。這需要人工智能深度學(xué)習技術(shù)能夠很好地解決的模式識別能力。視覺(jué)模式識別是一個(gè)先進(jìn)的深度學(xué)習領(lǐng)域，車(chē)輛會(huì )大量使用。此外，車(chē)輛必須能夠隨時(shí)計算其最佳軌跡和速度。這需要路線(xiàn)規劃能力，人工智能也能很好地解決這個(gè)問(wèn)題。有了這些，激光雷達和雷達提供了正確重建車(chē)輛環(huán)境所必需的距離信息」。

傳感器融合，即結合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)?！刚障鄼C在物體識別方面非常出色，但提供的距離信息很差，而且圖像處理需要大量的計算資源。相比之下，激光雷達和雷達提供出色的距離信息，但清晰度差。此外，激光雷達在惡劣的天氣條件下不能很好地工作」。

我們到底需要多少個(gè)傳感器？

對于自動(dòng)駕駛系統需要多少個(gè)傳感器的問(wèn)題，沒(méi)有簡(jiǎn)單的答案。OEM 目前正在試圖弄清楚這個(gè)問(wèn)題。這里的其他考慮包括：例如，在開(kāi)放道路上航行的卡車(chē)和城市的機器人出租車(chē)有非常不同的需求。

Cadence 負責 Tensilica 視覺(jué)、雷達和激光雷達 DSP 的產(chǎn)品管理和營(yíng)銷(xiāo)總監 Amit Kumar 說(shuō)：「這是一個(gè)艱難的計算，因為每個(gè)汽車(chē) OEM 都有自己的架構，通過(guò)提供更好的空間定位、更遠的距離與高能見(jiàn)度，以及識別和分類(lèi)物體的能力，然后區分各種物體，來(lái)保障車(chē)輛的安全。這也取決于汽車(chē)制造商決定啟用什么級別的自主權（例如，提供廣度）。簡(jiǎn)而言之，為了實(shí)現部分自主性，傳感器的最低數量可以是 4 到 8 個(gè)各種類(lèi)型的傳感器。對于完全自主性，今天使用 12 個(gè)以上的傳感器」。

Kumar 指出，在特斯拉的例子中，有 20 個(gè)傳感器（8 個(gè)攝像頭傳感器加上 12 個(gè)超聲波傳感器，用于 3 級或以下），沒(méi)有激光雷達或雷達?！冈摴緢孕庞嬎銠C視覺(jué)，其傳感器套件對 L3 自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)效果很好。媒體報道說(shuō)，「特斯拉可能會(huì )引入雷達來(lái)改善自動(dòng)駕駛」。

Zoox 已經(jīng)實(shí)現了四個(gè)激光雷達傳感器，外加一個(gè)攝像頭和雷達傳感器的組合。這是一輛完全自主的車(chē)輛，車(chē)內沒(méi)有司機，目標是在規劃好的、被充分理解的路線(xiàn)上運行。商業(yè)部署還沒(méi)有開(kāi)始，但它很快就會(huì )在有限的使用情況下（不像乘用車(chē)那樣廣泛）進(jìn)行。

Nuro 公司的自動(dòng)駕駛送貨車(chē)，審美并不那么重要，它使用了一個(gè)有四個(gè)傳感器的 360 度攝像系統，外加一個(gè) 360 度激光雷達傳感器，四個(gè)雷達傳感器，外加超聲波傳感器。

實(shí)施這些系統沒(méi)有簡(jiǎn)單的公式。

「你所需要的傳感器數量是企業(yè)可接受的風(fēng)險水平，同時(shí)也取決于應用，」Synopsys 公司汽車(chē)軟件與安全部高級經(jīng)理 Chris Clark 說(shuō)?！溉绻阏陂_(kāi)發(fā)機器人出租車(chē)，他們不僅需要傳感器來(lái)保證道路安全，而且還需要車(chē)內的傳感器來(lái)監測乘客在車(chē)內做什么，以保證乘客安全。在這種情況下，我們將在一個(gè)高人口和高城市密度的地區測試，與用于公路駕駛的車(chē)輛相比，有相當獨特的特點(diǎn)，在那里你有更長(cháng)的距離和更多的反應空間。在高速公路上，闖入路面的可能性較小。我不認為有一個(gè)固定的規則，比如說(shuō)你必須有三種不同類(lèi)型的傳感器和三個(gè)不同的攝像頭來(lái)覆蓋所有自主車(chē)輛的不同角度?！?/span>

不過(guò)，有多少傳感器將取決于該車(chē)輛要解決的使用情況。

「在機器人出租車(chē)的例子中，激光雷達和普通相機，以及超聲波或雷達，將不得不使用，因為有太多的密度需要處理，"ClarK 說(shuō)?！复送?，我們還需要包括一個(gè)用于 V2X 的傳感器，流向車(chē)輛的數據將與車(chē)輛在周?chē)h(huán)境中看到的情況相一致。在高速公路的卡車(chē)運輸解決方案中，將使用不同類(lèi)型的傳感器。超聲波在高速上并不那么有利，除非我們正在做類(lèi)似于組隊的事情，但那不會(huì )是一個(gè)前瞻性的傳感器。相反，這將是潛在的前視和后視傳感器，這樣我們就能與所有的團隊資產(chǎn)連接。但是激光雷達和雷達變得更加重要，因為卡車(chē)在高速行駛時(shí)必須考慮到距離和范圍?！?/span>

另一個(gè)考慮是所需的分析水平。他說(shuō)：「有這么多數據需要處理，我們必須決定這些數據中有多少是重要的，這就是關(guān)于傳感器的類(lèi)型和能力變得有趣的地方。例如，如果激光雷達傳感器可以在周期的早期進(jìn)行局部分析，這就減少了流回傳感器融合的額外分析的數據量。減少數據量反過(guò)來(lái)又降低了系統設計的整體計算能力和成本。否則，就需要在車(chē)輛中進(jìn)行額外的處理，其形式可以是綜合計算環(huán)境或專(zhuān)注于傳感器網(wǎng)格化和分析的專(zhuān)用 ECU?！?/span>

成本總是一個(gè)問(wèn)題

傳感器的融合可能是昂貴的。在早期，一個(gè)由多個(gè)單元組成的激光雷達系統的成本可能高達 80,000 美元。高成本來(lái)自于單元中的機械部件。今天，成本要低得多，一些制造商預計，在未來(lái)的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，成本可能低至每臺 200 至 300 美元。新興的熱傳感器技術(shù)將在幾千美元的范圍內?？偟膩?lái)說(shuō)，OEM 將繼續面臨降低傳感器總部署成本的壓力。使用更多的相機而不是激光雷達系統將有助于 OEM 廠(chǎng)商降低制造成本。

「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)子數字工業(yè)軟件公司混合和虛擬系統副總裁 David Fritz 說(shuō)?！杆璧淖畹蛿盗康膫鞲衅魅Q于使用情況。一些人認為，在未來(lái)，智能城市基礎設施將是復雜和無(wú)處不在的，從而減少城市環(huán)境中對車(chē)載傳感的需求」。

車(chē)對車(chē)的通信也可能對傳感器產(chǎn)生影響。

「在這里，機載傳感器的數量可能會(huì )減少，但我們還沒(méi)有到那一步，」Fritz 觀(guān)察到?！复送?，總是會(huì )有這樣的情況，AV 將不得不假設所有的外部信息由于停電或其他的故障而變得不可用。因此，車(chē)輛上總是需要有一些傳感器--不僅適用于城市地區，也適用于農村地區。我們所做的很多設計都需要在車(chē)輛外部安裝八個(gè)攝像頭，并在內部安裝幾個(gè)攝像頭。有了前面的兩個(gè)攝像頭，經(jīng)過(guò)適當的校準，我們可以實(shí)現低延遲、高分辨率的立體視覺(jué)，提供物體的深度范圍，從而減少對雷達的需求。我們在車(chē)輛的前部、后部和兩側都這樣做，以獲得一個(gè)完整的 360°視角?！?/span>

「隨著(zhù)所有攝像機進(jìn)行物體檢測和分類(lèi)，關(guān)鍵信息將被傳入中央計算系統，以做出控制決策?！?/span>

「Fritz 說(shuō)：「如果有基礎設施或其他車(chē)輛信息，它將與來(lái)自車(chē)載傳感器的信息相融合，以產(chǎn)生一個(gè)更全面的三維視圖，從而能夠做出更好的決策。在車(chē)內，額外的攝像頭起到了監控駕駛員的作用，同時(shí)也檢測到了遺留物品等占用情況。有可能增加一個(gè)低成本的雷達來(lái)處理惡劣的天氣情況，如霧天或雨天的情況，是對傳感器套件的一種優(yōu)質(zhì)補充。我們最近沒(méi)有看到大量的激光雷達被使用。在某些情況下，激光雷達的性能會(huì )受到回聲和反射的影響。最初，自動(dòng)駕駛原型在很大程度上依賴(lài)于激光雷達數據的 GPU 處理，但最近更智能的架構已經(jīng)趨向于高分辨率、高 FPS 的相機，并采用分布式架構，更好地優(yōu)化整個(gè)系統的數據流?！?/span>

優(yōu)化傳感器融合可能很復雜。你怎么知道哪種組合能給你最好的性能？除了做功能測試外，OEM 依靠安世公司和西門(mén)子等公司提供建模和仿真解決方案，測試各種傳感器組合的結果，以達到最佳性能。

增強型技術(shù)影響未來(lái)的傳感器設計

諸如 V2X、5G、先進(jìn)的數字地圖和智能基礎設施中的 GPS 等增強技術(shù)將使自動(dòng)駕駛在車(chē)上的傳感器數量減少。但為了使這些技術(shù)得到改進(jìn)，自動(dòng)駕駛將需要整個(gè)汽車(chē)行業(yè)的支持，以及智能城市的發(fā)展。

Arteris IP 的解決方案和業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁 Frank Schirrmeister 指出：「各種增強技術(shù)有不同的目的。開(kāi)發(fā)人員經(jīng)常將幾種技術(shù)結合起來(lái)，創(chuàng )造安全和方便的用戶(hù)體驗。例如，用于路徑規劃的地圖信息的數字雙胞胎可以在能見(jiàn)度有限的情況下創(chuàng )造更安全的體驗，以增強基于傳感器信息的車(chē)內、本地決策。V2V 和 V2X 信息可以補充車(chē)內本地可用的信息，以做出安全決策，增加冗余度，創(chuàng )造更多的數據點(diǎn)，作為安全決策的依據?！?/span>

此外，「車(chē)輛到一切」允許在車(chē)輛和路邊基礎設施之間進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作，這需要超可靠低延時(shí)通信（URLLC）等技術(shù)。

「這些要求導致了各種人工智能技術(shù)在交通預測、5G 資源分配、擁堵控制等方面的應用，」Kouthon 說(shuō)?！笓Q句話(huà)說(shuō)，人工智能可以?xún)?yōu)化和減少自動(dòng)駕駛對網(wǎng)絡(luò )基礎設施的沉重負擔。我們預計 OEM 將使用軟件定義的車(chē)輛架構來(lái)建造自動(dòng)駕駛汽車(chē)，其中 ECU 是虛擬化的，并通過(guò)空氣進(jìn)行更新。數字孿生技術(shù)對于在非常接近真實(shí)車(chē)輛的云端模擬上測試軟件和更新將是至關(guān)重要的」。

結論

當最終實(shí)施時(shí)，3 級自動(dòng)駕駛可能需要 30 多個(gè)傳感器，或十幾個(gè)攝像頭，這取決于 OEM 的架構。但是，哪個(gè)更安全，或者自主駕駛傳感器系統在城市環(huán)境中提供的安全駕駛水平是否與在高速公路上的駕駛水平相同，還沒(méi)有定論。

隨著(zhù)未來(lái)幾年傳感器成本的下降，它可能為新的傳感器打開(kāi)大門(mén)，這些傳感器可以被添加到組合中，以提高惡劣天氣下的安全性。這些傳感器需要足以確保在所有條件和極端情況下的安全，OEM 對這些傳感器進(jìn)行的標準化可能還需要很長(cháng)一段時(shí)間。