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ADAS 传感器在汽车设计中的作用,中国机械网,okmao.com
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ADAS 传感器在汽车设计中的作用
2021年07月21日    阅读量:895    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

高级驾驶辅助系统 (ADAS) 旨在通过减少事故来防止死亡和受伤。示例性 ADAS 应用包括:行人检测/避免、车道偏离警告/校正;交通标志识别;自动紧急制动,以及;盲点检测。本常见问题解答首先概述了“驾驶自动化水平”及其与 ADAS 的关系中国机械网okmao.com。然后回顾关键传感器技术的作用以及它们如何应用于每个应用领域,最后展望 ADAS 和联网汽车的未来。


ADAS 支持提高了驾驶员的表现并提高了车辆和道路的安全性。ADAS 结合了人机界面 (HMI) 和传感器,以检测驾驶员错误、附近的障碍物,并根据需要做出响应以提高安全性。人为错误是大多数车辆事故的原因。ADAS 用于增强、自动化和调整车辆技术,通过可以提醒驾驶员注意安全问题、实施安全措施以及在某些情况下对车辆进行有限控制的技术来提高安全性。自动照明、自适应巡航控制、卫星导航、交通警告、停车辅助、车道居中和车道偏离警报是常见的 ADAS 功能。


利用传感器数据分析车辆的运行环境并将其与安全参数进行比较是 ADAS 的关键。这些传感器包括汽车成像、激光雷达、雷达、图像处理、计算机视觉、多轴惯性运动和车载网络。汽车工程师协会 (SAE) 将 ADAS 功能分为一系列级别,这些级别由所涉及的自动化程度定义:


  • 在级别 0 中,ADAS 仅提供信息供驾驶员自行解释。停车传感器、环视、交通标志识别、车道偏离警告、夜视、盲点信息系统、后方交叉交通警报和前方碰撞警告是 0 级 ADAS 功能的示例。

  • 级别 1 和级别 2 都让驱动程序执行大部分决策。级别 2 的功能比级别 1 更全面,级别 1 可以控制一项功能,而级别 2 可以控制多项功能。

  • 被视为 1 级的 ADAS 是:自适应巡航控制、紧急制动辅助、自动紧急制动辅助、车道保持和车道居中。

  • 被视为 2 级的 ADAS 是:高速公路辅助、自主避障和自主停车。

  • 3 级车辆具有“有条件驾驶自动化”,可以根据有关当地环境的传感器信息为自己做出明智的决定,例如加速驶过缓慢行驶的车辆。但它们仍然需要人工覆盖。如果系统无法执行任务,驾驶员必须保持警惕并准备好接管。

  • 从级别 3 到 5,车辆的控制量增加。如果出现问题或系统故障,4 级车辆可以进行干预。从这个意义上说,这些汽车在大多数情况下不需要人工交互。5 级是不需要驾驶员的全自动车辆。

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SAE 国际 J3016“驾驶自动化级别”标准包括高达 3 级的 ADAS 能力和 4 级和 5 级的自动驾驶能力。(表:SAE 国际)

传感器驱动 ADAS

ADAS 需要有关周围环境的连续信息流。传感器提供 ADAS 工作所需的信息。用于 ADAS 的传感器可以按多种方式分类,例如:


相机提供图像数据

激光雷达(Light Imaging Detection and Ranging)、毫米波雷达和超声波传感器可以提供距离数据

GPS 和里程表提供位置数据

惯性测量单元 (IMU) 可以提供速度、加速度和姿态数据

夜视系统可以是主动的或被动的。主动夜视系统投射红外光,被动系统依赖来自汽车、动物和其他物体的热能。

需要 ADAS 传感器来检测驾驶员可以看到的一切以及驾驶员没有注意到或什至看不到的东西。已经有多种传感器技术在使用,每种技术都有自己的功能。并且越来越多的具有互补功能的传感器在所谓的“传感器融合”中一起使用。例如,激光雷达或雷达可与视觉系统结合使用,实现自适应巡航控制(也称为车距控制)、前方碰撞警告、自主紧急制动(也称为碰撞损害缓解制动控制)、盲点监控和停车辅助。


ADAS 传感器在汽车设计中的作用 中国机械网,okmao.com

ADAS 的实施需要多种传感器技术。(图片:Synopsys)

ADAS 视觉系统可以根据所使用的图像传感器类型和成像系统架构进行分类。图像传感器是电荷耦合器件 (CCD) 传感器或 CMOS 传感器。与其他图像拾取传感器相比,CCD 具有相对较高的灵敏度并且噪声较小。直到最近,车辆还经常使用成本较低的 CMOS 图像传感器,例如在后视摄像头系统中。但受益于更高图像分辨率的更先进系统正在使用 CCD 传感器。


图像系统架构可以是单目或立体的。在单镜头单目系统中,距离是从识别图像坐标垂直方向的像素位置计算的,但误差往往较大。这些系统成本低,对安装位置相对不敏感,但识别物体的能力有限。单镜头系统的使用通常仅限于警告功能、人行横道识别、白线识别和车道保持。它们可以与其他传感器结合使用。


立体相机使用视差以合理的精度测量距离。可检测三维物体,可高精度测量与行人、自行车、车辆等各种物体的距离和横向位置。校准比单镜头系统更困难。


距离也可以使用激光雷达、毫米波雷达和超声波传感器进行测量。超声波传感器用于短距离应用和低速用例。激光雷达和雷达之间的选择比较复杂。由于波长很短,LIDAR 擅长探测小物体;它具有很高的精度,可以构建物体的精确 3D 单色图像,但它在夜间和恶劣天气下的用处有限。雷达有另一组权衡:


长操作距离

它可以在更多样化的条件和环境中使用。由于它对灰尘等不那么敏感,并且它没有任何机械运动部件。

由于反射和/或干扰,它有时可以检测到给出错误大小的对象。例如,路上的汽水罐可以被识别为一个更大的物体。

并且雷达不像其他一些传感器那样具有保真度,这意味着它不如其他一些选项准确。


基于六轴 MEMS 的 IMU 惯性测量单元 (IMU) 可以在小型塑料封装中包含陀螺仪和加速度计组合。它们可以沿三个正交轴提供高分辨率、稳定和可靠的 16 位加速度和角速度。这使得停车辅助系统能够有效地确定车辆的运动,视觉系统可以采用稳定技术并提高图像质量,对于定位系统,它可以提高绝对位置精度。将六个独立质量集成到 IMU 的设计可以提供较小的交叉轴灵敏度,并允许将线性加速度和角速度准确报告到车辆的参考系中,无论安装方向如何,以提高设计灵活性和 ADAS 性能。


ADAS 传感器通常与一个或多个中央控制器集成。这些 ADAS 控制器能够通过连接到车载网络来控制多个车辆系统。


ADAS控制器


使用ADAS控制器支持新功能,不影响系统架构;功能可以很容易地在每个车辆系统控制器之间移动,控制器的使用可以加速 ADAS 应用程序的开发。一个通用的 ADAS 控制器可以支持更轻松地将 ADAS 功能扩展到多种车型中。


使用分层软件结构增强了灵活性。应用逻辑和执行器控制逻辑的分离支持持续优化和添加新的 ADAS 应用。它还增加了选择 ADAS 传感器和控制执行器时的灵活性。


一个标准的 ADAS 控制器从各种传感器收集环境数据,可以实现车道偏离警告、前方碰撞警告、行人碰撞警告和自动紧急制动等功能。标准功能包括计算机视觉和图像处理算法以及 77GHz 前视毫米波雷达。根据特定功能的需要,它具有用于附加传感器的输入。预计未来的 ADAS 控制器将包括人工智能和机器学习功能。


ADAS的未来


今天,ADAS 包含在车辆中,GPS 可能除外。ADAS 发展的下一步将是使用车对车 (V2V)、车对基础设施 (V2I) 和车对一切 (V2X) 通信将 ADAS 与联网汽车集成。与外部环境的通信也将支持“传感器融合”的扩展定义。


ADAS 系统受限于车辆上的传感器可以检测到的范围,包括大约 250 米的前进范围。V2V 通信的集成有望成倍地扩展传感器范围,使车辆能够直接相互通信并共享有关相对速度、车道位置、行驶方向甚至受控动作(例如突然制动、加速或变化)的信息。方向。传感器融合将外部数据流与车辆自身的传感器数据合并,创建更广阔、更详细的环境图片。它将提供更准确和更早的信息,用于实施纠正措施和避免冲突。


与 V2V 类似,V2I 将为车辆提供访问外部信息的权限。对于来自交通灯和信号、可变速度限制和拥堵信息等基础设施元素的 V2I。除了 ADAS 使用之外,全自动车辆还需要 V2I 信息。V2X 将添加数据流,包括从直接区域之外访问机器学习,这在 ADAS 过渡到完全自动化时非常重要。


概括


ADAS 旨在通过减少事故数量来防止死亡和受伤。它被视为迈向全自动汽车的垫脚石。因此,为 ADAS 开发和优化的传感器技术也将在自动驾驶汽车的推出中发挥重要作用。先进的传感器融合架构、人工智能和机器学习将增强这些功能越来越强大的传感器的性能。


标签:机械应用人工智能技术中心汽车及配件新能源汽车 配件与设备
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