隨著近兩年來智慧汽車、車聯網等等概念的興起，汽車自動駕駛的各種科技進展不斷占據媒體版面，引起了全球的關注和各國政府的支持。對于大部分人來說， “吃著火鍋唱著歌”輕輕松松地直達目的地絕對是美好的愿望，而徹底改變越來越擁堵的交通和幾乎完美的安全保障也將解決政府的心頭大患。

在這個大背景下，美國SAE（SAE International，Society of Automotive Engineers 國際自動機工程師學會，原譯為美國汽車工程師學會）早在2014年就發布了一版自動駕駛分級標準，將自動駕駛技術分為了L0~L5共六個等級。作為連續10年全球最大的汽車生產國和第一大新車市場，近日，我國工信部正式發布《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批公示，意味著中國將建立自己的自動駕駛汽車分級標準，可謂為未來各類自動駕駛汽車的量產注入了一針強心劑。

《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批公式

如何提升未來的車輛自主認知能力？

車輛的智能化程度通常用自動駕駛級別來表示。L1和L2主要是預警系統，而L3或更高級別的車輛被授權控制以避免事故。隨著車輛發展到L5，方向盤將被取消，車輛完全自動駕駛。

為了確保自動駕駛車輛的安全，必須充分探測當前和歷史狀態、環境特性以及車輛自身狀態（位置、速度、軌跡和機械狀況）

在最初的幾代系統中，隨著車輛開始具備L2功能，各個傳感器系統獨立工作。這些預警系統誤報率較高，帶來了不少麻煩，因此經常被關閉。為了實現具有認知能力的全自動駕駛車輛，傳感器的數量將顯著增加。此外，性能和響應速度也必須大幅提升。

自動駕駛等級和傳感器要求

將更多傳感器安裝在車輛上后，還可以更好地監控和分析當前機械狀況，如胎壓、重量變化（例如，負載和無負載、一名乘客或五名乘客），以及可能影響制動和操控的其他磨損因素。有了更多的外部傳感方式，車輛可以更充分地感知其行駛狀況和周圍環境。這些數據經過編譯、分析和融合，使車輛能夠利用這些數據對其行駛環境作出預判。這使車輛能夠成為一臺有學習能力的機器，有望做出比人類更好、更安全的決策。

可以說，雷達、激光雷達、慣性MEMS/IMU、攝像頭和超聲傳感器等不同子系統組合，為成功實現自動駕駛和未來高度安全和可靠的高級駕駛員輔助系統構建了框架。而其中半導體企業發揮了關鍵作用，以高性能模擬技術提供商ADI為例，其25年來一直是交通運輸市場和汽車系統技術領域高性能感知系統的開拓者之一，憑借其創新的傳感器融合概念，為自動駕駛技術的演進提供高性能和全方位的傳感解決方案。

實現自動駕駛，這幾種典型傳感器不可或缺

成像雷達是指多個毫米波雷達級聯在一起，作為一個單元同步運行，特性通常是具備較高的角分辨率。傳統24GHz/77GHz雙方案通過半導體工藝技術來看，主流的芯片工藝是GaAs；現在的發展方向，是通過SiGe技術來降低成本，增強可集成度的特性。SiGe也能更好地與傳統硅工藝技術做整合，有更多的數字電路能夠集成到這樣的芯片上。

ADI高性能成像雷達方案

未來的發展方向，77GHz或79GHz更高頻率將基于硅技術從而實現更高的集成度。而現在工藝革新CMOS技術已經非常完善，讓這種做法成為了可能。以ADI推出的創新型高度集成式28nm CMOS RADAR解決方案為例，其優勢主要包括超快速線性調頻以支持很高的模糊速度區間，低相位噪聲特性允許在較大物體存在時仍能看到較小的目標物，基于CMOS技術提供高輸出功率和低回損噪聲系數，并且能夠級聯多達4個此類芯片，無需添加額外硬件就能創造超高的角分辨率圖像。

ADI在CES上展出的CMOS RADAR解決方案

光有成像雷達當然不夠。譬如在行人比較多的時候，自動駕駛車輛往往寸步難行。這時如果有一個LIDAR激光雷達，就可以把障礙物區分出來，車輛就可以選擇繼續行駛還是需要做一些避讓。

ADI的高性能固態激光雷達方案

對于汽車來說，激光雷達最好是固態的激光雷達。所謂的固態即沒有旋轉部件，完全通過半導體的方案來制造不同的探測角度。這對于面對抵抗震動等環境的穩定性會更好，也是ADI注重的一個發展方向（ADI曾成功收購一家領先的固態激光波束轉向技術企業）。

而在中短距離上，ADI則會提供ToF攝像頭技術，即所謂的景深攝像頭，其背后也是激光技術，會有主動光源，按照主動光源反射的時間來計算出障礙物景深信息。以ADI開發的AD-96TOF1-EBZ深度感知硬件平臺為例，該解決方案能夠實現非常小巧和低功耗的特點，測量長達6米的深度，并具有出色的室外和室內性能以及VGA分辨率。

AD-96TOF1-EBZ深度感知硬件平臺

此外，慣性導航MEMS方案在自動駕駛方面同樣是非常重要的。這類方案應用于GPS信號不佳，比如隧道這種可能長時間沒有GPS信號的場景，這種場景下還是會需要相應的導航信息，慣性導航此時作為補充用于描摹行駛軌跡。這種導航信息就需要來自慣性導航的芯片持續給基于車的轉向或者車的加速度、減速度，來知道車的具體位置。

ADI的汽車級慣性導航MEMS方案

在這方面，ADI慣性導航相應的芯片是基于原來在民航飛行器中的很多經驗，進而轉化成汽車應用的，與傳統地從手機消費類提升到汽車應用的方案不同，可靠度和精度都會更高。目前來看，哪怕是長里程（超過十公里）的行駛過程中，也能通過慣導相應的算法和技術把車的位置信息更新在車道里，給到基于高清地圖的自動駕駛場景下慣導位置的導航支持。

ADI在live worx19上展示的慣性導航方案

ADI在live worx19上展示了一款精密慣性MEMS自主導航和監控方案，其使用的ADIS16495 6自由度慣性測量單元是一款高精度戰術級和近戰術級慣性測量單元。它由慣性傳感器組成，包括3個線性加速軸，3個額定輸出軸，以及一個陀螺儀，其可以根據現場信息以及車輛自主信息來確定車輛本身的行駛軌跡（哪怕是當車輛的其他傳感器出現故障時，依然不影響車輛導航）。

總結

傳感器的重要性對于自動駕駛的發展已經不言而喻，然而跟傳感技術一樣重要的則是它們的可靠性。如果傳感器本身不可靠，輸出的信號沒有被準確捕獲以作為高精度數據提供給上游，那么這些關鍵的傳感器將變得毫無意義。ADI公司圍繞慣性導航、高性能雷達和激光雷達等領域長達數十年的深厚積累可以使數據質量得到可靠保證，力求各種傳感器融合方法和人工智能算法做出最佳響應，從而加快我們邁向自動駕駛的步伐。