布谷鸟自动驾驶辅助系统中的传感器技术

一、布谷鸟自动驾驶辅助系统传感器需求与构成

布谷鸟自动驾驶辅助系统AutoWheelL2(也称ADAS)，旨在为用户提供更好的安全性、舒适性和驾驶便利。市场上的ADAS系统功能各异，布谷鸟根据市场需求出发，AutoWheelL2从功能划分，主要实现自适应巡航控制(ACC)、盲点检测(BSD)、车道偏离预警(LDW)、车道保持(LKA)、前碰撞预警(FCW)、自动紧急制动(AEB)、环视系统(SVM)、全自动泊车(APA)。

ADAS系统正常运行需要三大部分(传感器、控制器、车身执行器)共同配合，以下是布谷鸟AutoWheelL2硬件系统组成，可以实现布谷鸟AutoWheelL2定义的8大功能。下图为布谷鸟ADAS与传感器的组合构成：

传感器是自动驾驶辅助系统的关键部分，负责感知道路环境和车身周围的环境，传感器的精确性、准确度、感知效率直接决定了自动驾驶辅助系统可以达到的上限，AutoWheelL2使用的传感器主要包含了ADAS前向摄像头1个、前向毫米波雷达1个、环视摄像头4个、超声波雷达12个、角毫米波雷达2个。

二、毫米波雷达

1)定义：毫米波频率高、波长短，一方面可缩小从天线辐射的电磁波射束角幅度，从而减少由于不需要的反射所引起的误动作和干扰，另一方面由于多普勒频移大，相对速度的测量精度高。在汽车上应用毫米波雷达测距。

2)毫米波雷达的优势主要为以下 3 个方面：

☆.探测性能稳定、作用距离较长、环境适用性好。

☆.与超声波雷达相比，体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。

☆.与光学传感器相比，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候全天时的特点。

3)毫米波雷达有以下特点：

☆.探测性能稳定。它不易受对象表面形状和颜色的影响，也不受大气流的影响。

☆.环境适应性能好。雨、雪、雾等对之干扰小。应用雷达测距，需要防止电磁波干扰，雷达彼此之间的电磁波和其他通信设施的电磁波对其测距性能都有影响。毫米波雷达主要应用于防撞，以避免高速公路上发生追尾碰撞。

4)毫米波雷达主要性能指标：

三、前向摄像头

ADAS摄像头与布谷鸟AWU-202采用PCAN连接，同时支持ADAS摄像头与AWU-202采用GMSL传输图像原始数据。

4路环视摄像头与AWU-202采用GMSL连接，视频、数据及电源，通过单同轴电缆传输；ISP数据，由FPDLINK传输。

1)摄像头的工作原理是：按一定的分辨率，以隔行扫描的方式采集图像上的点，当扫描到某点时，就通过图像传感芯片将该点处图像的灰度转换成与灰度一一对应的电压值，然后将此电压值通过视频信号端输出。具体而言(参见图5-1)，摄像头连续地扫描图像上的一行，则输出就是一段连续的电压信号，电压信号的高低起伏反映了该行图像的灰度变化。

2)摄像头的应用：车载摄像头是 ADAS 系统的主要视觉传感器，是最为成熟的车载传感器之一。借由镜头采集图像后，摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而实现感知车辆周边的路况情况。摄像头主要应用在 360全景影像、前向碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等 ADAS 功能中。

3)摄像头的标定：机器视觉系统中摄像机标定：摄像机标定的目的是确定摄像机的内外部属性参数并建立空间成像模型，以便确定空间坐标系中物体点与它在图像上像点之间的相应关系。摄像机的标定分为摄像机内部参数标定和外部参数标定。内部参数确定了摄像机内部的几何和光学特征，不随摄像机的移动而改变;外部参数是确定摄像机像平面相对于客观世界坐标系统的三维位置和朝向，摄像机移动后，需重新校正。

四、超声波雷达

1)定义：雷达一词是英文Radio Detection And Ranging缩写词“RADAR”的音译，其原意为“无线电探测与测距”，雷达利用目标对电磁波的散射现象来发现目标并测定其位置。

2)L2中超神波雷达的功能：为了测定目标的距离，雷达准确测量从电磁波发射时刻到接收到回波时刻的延迟时间，这个延迟时间是电磁波从发射机到目标，再由目标返回雷达接收机的传播时间。

3)超声波雷达探头架构图：

4)超声波雷达性能指标：

五、传感器数据融合

1)L2系统中哪些功能用到了传感器数据融合:L2系统中 FCW/LDW/LKA/ACC/SVM/APA 功能运用了传感器数据融合。

2)各功能涉及到的传感器融合方式：

☆.前向毫米波雷达和前视摄像头组成的系统应用于FCW（前方碰撞预警-Forward Collision Warning)/ACC(自适应巡航-Adaptive Cruise Control)/LDW(车道偏离预警-Lane Departure Warning)/LKA(车道保持辅助-Lane Keeping Assistance)等功能中。其中，毫米波雷达测算距离配合摄像头的位置信息得到三维障碍物的计算数据，保证功能的实现。

☆.角雷达应用于BSD(盲区辅助监测系统-Blind Spot Detection)功能中。其作用是探测左右车身周边车辆情况，根据距离测算，保持行驶姿态，并根据实际探测距离实现车辆报警功能。

☆.四路环视摄像头通过可视化的信息合成，完成SVM(环视监视-Surround ViewMonitor)/APA(自动泊车-AutomaticParking)通过融合雷达和摄像头的数据信息，完成环视及自动泊车功能。

3)数据融合的优势：

单独采用摄像头或者雷达都难以全面而精确的完成障碍物检测和定位，所以有必要利用多种传感器的数据融合，实现优势互补提高障碍物检测和定位可靠性、精确性和全局性。用摄像机来获取周围环境的二维图像，同时由雷达来提供障碍物的第三维距离信息，融合的结果能更精确提供有关障碍物的信息。

六、传感器的分类对比

下图为摄像头超声波、毫米波、激光雷达工作原理对比：

下图为24G和77G毫米波雷达的性能对比：

下图为雷达、摄像头与毫米波雷达的特性对比表：

七、总结与展望

现代社会对汽车性能的要求越来越高, 促使汽车传感器技术不断发展, 今后汽车传感器的发展趋势是实现微型化、智能化和多功能化, 开发新材料、新工艺和新型传感器。

1．微型化

利用微电子机械系统(MEMS)技术和计算机辅助设计技术可以设计出低成本、高性能的微型传感器。MEMS的核心技术是研究微电子、微机械加工与封装技术的巧妙结合, 期望能够由此而制造出体积小巧但功能强大的新型系统。经过几十年的发展, 尤其最近10 多年的研究与发展,MEMS技术已经显示出了巨大的生命力,此项技术的有效采用将信息系统的微型化、智能化、多功能化和可靠性水平提高到了一个新的高度。在当前技术水平下,微切削加工技术已经可以生产出具有不同层次的3D微型结构, 从而可以生产出体积非常微小的微型传感器敏感元件。

2．智能化

智能化传感器主要包括主传感器、辅助传感器及微型机的硬件设备等组成部分,是能够执行信息处理和信息存储,而且还能够进行逻辑思考和结论判断的传感器系统。这一类传感器相当于是微型机与传感器的综合体,将信号处理和控制电路集成到了单个的芯片中,具有自诊断、多参数混合测量、误差补偿等特点。

3.多功能化

将若干种敏感元件组装在同一种材料或单独一块芯片上的一体化多功能传感器具有体积小巧、能对不同种类的参数进行检测的特点,它可以借助于敏感元件中不同的物理结构或化学物质及其各不相同的表征方式,用单独一个传感器系统来同时实现多种传感器的功能。