自动驾驶的铁三角是什么？

不久前，全球管理咨询公司麦肯锡发布了一份研究报告，估算自动驾驶技术如能实现，将提升个人安全系数，可减少90%以上的事故。不过，报告作者之一表示认，自动驾驶行业整体还处在“诞生期”，90%的数字仅是预测，有很大的不确定性，而且是在所有人都采取自动驾驶的前提下得出的。

就安全系数而言，传感和决策对其意义重大，所以解读传感器信息为当前高级驾驶辅助系统（ADAS）的核心，以及未来全自动驾驶汽车所需要的基本要素，同时也是我们当前面临的一大挑战。

想象您在开车时一辆迎面而来的汽车不知不觉进入了您的车道，与此同时有一个人在人行道上遛狗。您会刹车以期将碰撞降至最低程度？还是猛打方向盘，撞上行人和狗？抑或猛然转向另一车道，撞上迎面而来的车流？无论如何选择，也不大可能逃过一劫而不造成实质性损害或伤害。即使有能力在一瞬间作出三项决策，对我们所有人来说，这仍会变成一个没有赢家的困境，除非我们能避免其发生。这正是自动驾驶的主要目标之一：车辆中的传感器、通信能力、执行器和人工智能(AI)协同工作，收集并分析信息，从而比最好的人类司机更快、更及时地做出决策。

我们在开车时获得的大部分信息来自于眼睛。这会受到很多因素的限制和影响，例如天气、距离和干扰。因此，我们在开车时作出的很多决策都是反应性的。自动驾驶车辆有望实现预测性驾驶。为此，车辆必须具备远超我们人类的检测感知能力，我们需要检测自动驾驶车辆外部环境的三种关键技术：雷达、激光雷达和高性能惯性MEMS IMU。

雷达目前大量用在高级驾驶员辅助系统中，例如碰撞预警和缓冲刹车、盲点检测、车道变换辅助等，然而高性能雷达技术对传统的微波信号链技术能力有极高的要求。有意思的是，根据 ADI 官方数据，新近生产的全部雷达模块中大约 50% 含有 ADI 公司技术。这家在四年前将微波射频领头羊公司讯泰（Hittite）成功纳入囊中的模拟半导体技术巨头，在汽车雷达领域有 15 年的记录，现正在开发打造创新的以“Drive360”命名的雷达技术平台，以提供最高水平的性能和距离分辨率。除了成熟的 24GHz 微波雷达技术，还支持 76 GHz 至 81 GHz 的完整频段，使其长期可用。

Drive360 雷达围绕 28nm CMOS技术构建，这是目前 ADI 在业界率先强调的工艺技术节点，据称这使雷达平台能提供最高程度的数字信号处理集成灵活性，同时 ADI 丰富的RF IP支持实现高度差异化的波形和算法。按 ADI 公开的资料表示，采用 Drive360 雷达的产品将能可靠地检测形状更小、移动速度更快、距离更远的物体（如摩托车、行人、动物等），以在关键时刻避免伤亡。

雷达、激光雷达和惯性MEMS IMU组成未来自动驾驶技术的“铁三角”

雷达在未来的全天候自动驾驶应用中居于支配地位，但它只是瞬间决策解决方案的一部分。还需要其他传感器，例如摄像头和激光雷达（LiDAR，激光探测与测距）。与成熟的微波雷达技术相比，雷达所占成本只是激光雷达当前的成本很小一部分。

业界公认的最先成熟将激光雷达应用在汽车上的是美国Velodyne公司，其第一台激光雷达直径达到 30 英寸、重量接近 100 磅。2007 年其开发的激光雷达系统收费还高达 8 万美元。2010 年谷歌推出无人驾驶汽车项目的“车顶花盆”据称采用了 Velodyne 生产的 64 线激光雷达传感器，成本约为 7.5 万美元，其成本占到一辆谷歌无人车近一半。

作为传统微波技术的领头羊，ADI 也将激光雷达作为其整体 Drive360自主驾驶解决方案战略的关键支柱。激光雷达利用光脉冲将物理世界以高的置信水平实时转化为 3D 数字图像。传统激光雷达系统（现今主要用于测试车辆）非常昂贵。除此之外，它们外观很难看，并且由机械组件构成，可能导致系统停机。ADI 正在大量投资开发经济高效的真正纯固态激光雷达技术以促进汽车激光雷达系统的主流采用，并让汽车供应商和 OEM 能够在客运车辆中部署基于激光雷达的 ADAS 和自主驾驶应用。

激光雷达是一个飞速发展的领域，其探测范围和精度对于解决一些最困难的 ADAS 挑战至关重要。ADI 公司目前聚焦于固态激光雷达设计，据称其材料与计算机显示器中扫描光线所用的材料相同，将经济有效的设计消除常规产品中的活动部件，克服当前激光雷达系统成本高昂的问题，并提高可靠性。在范围、分辨率、帧速率和功耗等关键性能指标方面，它也将有改善。

全球主流的导航采用GPS或者中国发展北斗卫星定位系统，但这些卫星导航技术也有它本身劣势，比如信号差、有误差、更新频率低等问题，所以仅靠GPS无法满足自动驾驶的定位需求，需要一种更好的设备来弥补GPS的不足。而MEMS惯性测量单元（IMU）拥有更高的更新频率，而且不受信号影响，可以很好与GPS形成互补。

惯性测量单元，通常由陀螺仪、加速度计和算法处理单元组成，通过对加速度和旋转角度的测量得出自体的运动轨迹，在导航中有着很重要的应用价值。我们把传统的IMU和与车身、GPS等信息融合的算法组合在一起的系统称为广义的、针对自动驾驶的 IMU。

除了检测周围环境之外，自动驾驶车辆还需要能在各种气候条件下感受路况并做出响应。ADI公司的惯性MEMS将多轴加速度计和陀螺仪与处理和校准功能集成在单个封装中。IMU连同板载ADAS和卫星定位输入，提供精确的车辆位置和航向画面，同时抑制正常驾驶产生的冲击和振动。

目前的GPS有很多时候是精度不够准确或者无效的，例如在隧道中经常因为信号不好无法使用，或者在市中心的高楼里GPS信号容易被折射反射。这个时候IMU就可以增强GPS的导航能力。例如，在车道线识别模块失效时，利用失效之前感知到的道路信息和IMU对汽车航迹的推演，仍然能够让汽车继续在车道内行驶。

此外，GPS更新频率过低（仅有10Hz）不足以提供足够实时的位置更新，IMU的更新频率可以达到100Hz或者更高完全能弥补GPS所欠缺的实时性，GPS/IMU组合系统通过高达100Hz频率的全球定位和惯性更新数据，可以帮助自动驾驶完成定位。通过整合GPS与IMU，汽车可以实现既准确又足够实时的位置更新。

就像雷达、激光雷达和高性能MEMS IMU可以扩展自动驾驶车辆的检测能力，使其超越人眼所及一样，全球汽车半导体技术厂商都在探索当今所用这些技术的未来形态。想象一下手机发展的进程您会对未来自主驾驶的技术进步感到憧憬，1990 年代当新型手机推出时它可能有更好的电池或更薄的外形，其后智能手机降临彻底永久地变革并改善了人类的生活。雷达、激光雷达和高性能MEMS IMU的演进，这些变革性技术将是未来高级安全与自动驾驶应用快速推进的强大基础。