一文快速读懂自动驾驶传感器与其市场趋势

日期: 2017-09-11
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自动驾驶技术主要分为三大部分:感知、决策和控制。自动驾驶系统通过传感器感知车辆当前所处状态(位置、周围车辆、行人障碍物等),由决策算法得出最优的行驶策略,最终由控制部分将此策略转换为车身部件实际操作。图1表示自动驾驶系统的基本工作原理。在实际应用中,由感知系统和高精度地图可实现对车辆行驶位置精确定位(SLAM),感知系统为自动驾驶车辆提供周围车辆、行人、车道线等环境信息,为规控系统计算最优行驶策略提供依据。


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图1. 自动驾驶系统基本原理

传感器分类

当前自动驾驶系统传感器主要包括:

1.摄像头

2.红外传感器

3.毫米波雷达

            中短距离 毫米波雷达

            长距离 毫米波雷达

4.激光雷达

5.超声波雷达

摄像头,功能类似数码相机,感光芯片每秒记录N组(帧)数字形式的图像,通过车载以太网或LVDS方式发送给自动驾驶系统的计算机,计算机通过图像识别技术分析数据,进而判断车辆周围状况。摄像头技术对应传统的人眼视觉,应用中摄像头形式包括单目、双目和三目,根据摄像头安装的位置分为前视、后视、环视和车内监控摄像头;红外传感系统是用红外线为介质的测量系统;毫米波雷达,通过发送电磁波(毫米波),测量反射波从发射到接收的时间,计算车辆到各个目标的距离。雷达的多普勒效应可以用以测量目标速度。毫米波雷达抗干扰能力强,作用范围大,但不能对目标进行识别,分辨率较低;激光雷达,发射激光(波长600~1000nm),通过反射脉冲的飞行时间(TOF)测量距离,激光雷达在短时间内可发送大量激光脉冲,通过旋转镜头方式构建周围较大扫描区域内的3D点云数据。激光雷达不仅作用距离大,还可以测量速度,而且具备很好的目标识别能力,缺点是成本较高;超声波雷达,测量发射超声波(>20kHz)反射回来的时间,从而判断障碍物的存在和距离。超声波雷达的缺点是作用距离短,传输依赖介质,速度慢,只适用于低速下的停车辅助。

由工作机制决定的固有属性,让不同传感器适用于不同的应用场景。没有一种传感器可以满足自动驾驶所有类型的任务,在实际应用中要结合不同传感器的优势,利用传感器融合技术,为自动驾驶汽车提供全面、及时和准确的周边环境信息,便于自动驾驶系统作出最准确的决策。图2列出2013年欧洲市场OEM厂商针对特定辅助驾驶(ADAS)功能的传感器选择情况。


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图2. ADAS传感器选型(Euro Market 2013)


传感器分布

在自动驾驶汽车上,传感器的分布、功能及作用范围大致如图3所示。由图可以看出不同类型的传感器作用的范围(距离 & 角度)有所差别,应用中需要使用多个不同类别的传感器,分布在车身的不同位置以实现对车辆周围环境360°无死角覆盖。例如,Google自动驾驶汽车Waymo上部署有 3 个激光雷达、9 个摄像头,x 个毫米波雷达。


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图3. 自动驾驶汽车传感器分布


传感器特性比较

表1是根据公开资料整理的不同类型自动驾驶传感器的特性对比。


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表1. 自动驾驶传感器特性比较


注: 以上内容不尽准确,如对于超声波,在Tesla Autopilot 2.0上作用距离可达到8m。应用中,以厂家具体参数为准。

传感器成本

图4列出自动驾驶/ADAS的关键部件的物理分布及其成本估计。

当前自动驾驶/ADAS的关键部件,比如高精度惯导、激光雷达的成本非常之高,Google无人驾驶车上使用的 Velodyne 64线激光雷达价格高达 $75,000,整套设备成本在 $150,000 左右。随着市场化和技术的发展,激光雷达等传感器成本必然会逐渐下降。在激光雷达领域,Velodyne已推出低成本的16线产品,售价 $8,000;创业公司 Quanergy 也承诺将推出成本 $250 左右的低成本激光雷达。


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图4. 自动驾驶关键部件成本估计(BCG 2015)


市场趋势

图5 和 图6 分别是市场调研机构 IHS 对于未来全球ADAS功能装车量和传感器数量发展的预计。


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图5. 全球ADAS市场(按功能划分)



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图6. 全球ADAS传感器市场


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