放手的信心 – 图像传感器是ADAS和自动驾驶的关键

作者：安森美半导体汽车成像方案架构及技术营销Giri Venkat

随着先进驾驶辅助系统（ADAS）越来越先进，我们作为驾驶员，正面临着挑战将越来越多的控制和决策权交给汽车本身。这代表了信心的一个重大飞跃，尽管在最近的历史中已证实机器在一些领域不会像人类那样犯错和做出错误判断。

随着深度投入开发半导体方案用于ADAS，安森美半导体处于有利地位，客观地看待定义的汽车自动化程度的进展，包括ADAS迈向全自动驾驶，以及图像传感正发挥日益重要的作用。

图像传感技术的强固性以及检查、平衡、标准和更多正实施的措施对于消除安全和可靠性顾虑至关重要。这将让汽车制造商和最终消费者有信心“放手”方向盘，让汽车自动驾驶。

想要保持控制我们所乘坐的车辆完全可理解，但从统计上说，这是我们所能做的最危险的事情之一。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对200多万起交通事故进行了分析，发现94%的交通事故是驾驶员的过错。其余6%由车辆、环境和“未知原因”平分。事实上，许多与车辆有关的事故可能是由于轮胎或刹车保养不善所致，而这最终是人未采取行动的结果。

深入研究更多的细节，几乎四分之三的驾驶员引发的事故都是由于错误的决策或识别错误造成的。这些因素相当于约150万起车祸。

当然，产生这些统计数据的汽车的自动化程度相对较低，即使与今天的车辆相比也是如此，因此人们可以说，这种分析已经过时了。然而，汽车最危险的一面仍然在于驾驶员。

虽然有些人可能会把迈向全自动驾驶视为一场革命，但这更是一场快速演变，伴随不同阶段。美国汽车工程师协会（SAE）定义并记录了从完全依赖驾驶员的车辆到只有乘客的无人驾驶有六个步骤。

SAE J3016中的每个阶段显示了车辆的关键功能是如何逐渐从驾驶员手中移到车辆及其系统的。今天许多车辆处于SAE一级，有些处于二级-尽管几乎在所有情况下自动化都是可选的，驾驶员可选择随时返回到0级。

图1：SAE J3016定义了迈向全自动驾驶的主要步骤和阶段［SAE International版权所有］

这个问题的真正症结有两个方面。首先，能够设计出比人类更能感知环境和做出决策的车辆系统。一旦能够做到这一点，自动驾驶汽车就能实现对道路安全作出重大贡献的主要目标。

第二个挑战将是汽车制造商使公众信服，这些现代车辆比由人驾驶的前辈更安全。这种意识从早期的采纳者转到怀疑论者将需要数年甚至一代人的时间。

对环境的有限感知已经存在于汽车上很多年了。现在很多汽车都有超声波传感器警告物体被接近，但它们只能在低速停车或操纵汽车时才能工作。下一代设备基于24 GHz雷达技术和自动巡航控制技术，使车辆与前车保持最小距离。

虽然所有这些传感器都提供了某种形式的环境感知，但其程度非常有限。一条从“检测”到“机器视觉”的直接路径是将视觉传感器应用到车辆的ADAS系统中。我们已实现由多个图像传感器为ADAS系统提供实时信息以作决策。

结合精密的图像处理算法和专用/优化的硬件，现代图像传感器能够检测和识别车辆路径中或在轨道上移动进入其路径的静态物体和移动物体。

然而，由于ADAS系统和驾驶员越来越依赖图像传感器进行危险检测，因此绝对可靠性的重要性增加了，从而增加了图像传感器制造商的风险。作为现代汽车设计中的安全至关重要的要素，视觉系统现在属于乘用车安全标准ISO 26262的范围。

ISO 26262通常被称为“功能性安全”，与许多标准不同，它不是测试可靠性的手段，而是定义了一个完整的流程，确保设计工艺、制造和使用寿命变化控制的每个方面都将图像传感器的安全工作作为从概念到退出市场的每一步的主要标准。

鉴于现代图像传感器的高密度和复杂性，故障条件存在或发展的可能性相对较高。而有了这些知识，ISO 26262提供一个理想的框架来建立能够自我管理故障条件的超安全视觉系统。

图像传感器的故障有多种形式，它们可能只影响单个像素，或整行，或传感器的一个区域。它们可能是模拟或数字的，固定的或动态的，可能有一系列的成因，包括部分器件故障、与电源有关的问题、噪声甚或环境辐射。

ADAS系统所依赖的图像传感器包含硬件和算法，用于检查已定义为ISO 26262流程一部分的故障条件。这意味着，当故障可能发生时，传感器本身就能够检测和缓解这些故障，从而确保ADAS系统能够信任它正在接收的信息。

简单地说，现代汽车拥有能够“自我修复”的“眼睛”。作为驾驶员，您对道路安全所能做出的最大贡献就是信任正在实施的精密的、自我检查的系统。相信放开方向盘-更安全！