车载传感器及处理器的技术创新将驱动自动驾驶车辆的发展

据外媒报道，自动驾驶车辆正在改变人们的生活，为用户提供无与伦比的个人移动出行服务。事实上，车辆的定义也随之发生了改变。为确保自动驾驶车辆能够提供安全、高效的出行方式及愉悦的出行体验，其需要新云端技术及其他前沿技术的配合。此外，随着数据网联化及动力系统电气化的发展，自动驾驶车辆将推动半导体行业的发展，有助于实现突破性进展。与此同时，稳定而可靠的超高感知性能、处理能力、通信能力为当今技术创新提供了前所未有的机遇，并驱动未来技术的发展。

传感器

从元件角度讲，激光雷达、雷达、基于摄像头的感知系统是自动驾驶系统运行所需整套感知技术中不可或缺的重要组成部分。由于雷达与激光雷达所支持的车载功能存在显著的交叠（significant overlap），两者可在自动驾驶系统中共存一段时间并提供传感器融合等优势，还能为安全关键性应用所需的冗余系统提供支持。

如今，基于摄像头的感知系统可支持自动驾驶紧急制动、自适应巡航控制系统、车道偏离警示系统，上述系统已配置到许多乘用车内。在自动驾驶车辆汇总，摄像头将与其他感知技术相配合，旨在提供详尽的3D车辆周边环境图示。而雷达可探查目标物的相关位置及速度，激光雷达则能生成目标物的3D地图，基于摄像头的感知系统可利用丰富的可视信息来完成图片，并对其进行分类，包括：其他车辆、大型卡车或客车、自行车、行人或道路标识。

搭载了摄像头的车辆将越发普遍，该类车辆将采集重要的数据，其涵盖了路况、交通拥堵、安全危害、可用停车位等重要的信息。

图像传感器、图像处理算法、高性能运算硬件等技术进步将推动基于摄像头的感知技术在先进驾驶辅助系统（ADAS）及自动驾驶系统（AV Systems）内的应用。

截止至目前，业内已基于现场可编程门阵列（field programmable gate arrays，FPGAs）及图像处理单元（graphics processing units）研发了多款系统，上述系统非常适用于视觉处理算法所需的高并行度（high degree of parallelism）。

激光雷达则能够提供与车辆相关的极高精度目标物地图，是其成为自动驾驶的重要感知技术之一。激光雷达在探查路缘石、车道标识及车辆临近的目标物等道路探查功能方面起到了非常实用的作用。激光雷达传感器发送激光脉冲并探查反向散射（backscattered）或折射的光能，然后利用基于实耗时间（elapsed time）来计算车辆与目标物间的距离。前期的自动驾驶平台采用扫描式激光雷达系统，该系统可采用旋转的镜面组件在改变激光脉冲的方向。由于该类设备运行性能不错，且探查距离较远。然而，对自动驾驶车辆的生产而言，这类设备过于笨重，且造价不菲。

激光雷达创新的主要精力都放在缩减该系统的尺寸及成本缩减上，同时还要维持所需的高测距及分辨率，从而推动了激光发射器、光学元件、光电探测器及信号处理器的发展，并推动了以下技术的发展，包括：InGaAs光电探测器、利用微机电系统技术（MEMS technology）实现虚拟光束控制（virtual beam steering）及先进信号处理算法。因此，涌现出数量众多的初创企业，这类公司已开始为研发固态激光雷达方案，包括：LeddarTech、Innoviz、Luminar和Quanergy。

在本世纪初，车用级激光雷达被首次应用于自适应巡航控制系统，该系统也是自动驾驶车辆所采用的一项较为成熟的感知技术。尽管激光雷达可提供更宽的视野及更高的精度，雷达设备对烟、浓雾、炫光等各类视觉干扰的抗性较弱。为此，该技术可谓相对成熟，但仍有创新的空间。

信号处理算法领域的技术进步可实现高清雷达系统的应用，其采用射频互补金属氧化半导体（RF CMOS）技术，可实现高度的功能整合，有助于推动更为紧凑的系统设计，正如车用级雷达片上系统方案，恩智浦半导体与德州仪器最近就引入了该类方案。

处理器

很大一部分自动驾驶系统研发定位“虚拟驾驶员（virtual driver）”——“车辆的大脑”的功能优化。虚拟驾驶员系统由机器学习算法及中介软件（middleware）组成，后者将感知、致动、通信等车载子系统相结合。该技术的核心在于自动驾驶的功能性。事实上，未来可能会提出一种方案，由业内领先的自动驾驶车辆研发商将其虚拟软件堆栈交给车企，后者则负责将其整合到自家的平台上，并利用标准接口来配置传感器、致动装置及数据通信协议相整合。然而，这就需要制定行业标准，并将更为成熟的感知技术拆分为不同的控制系统。

知识产权管理

车用级技术智能与知识产权管理将帮助车企及供应商保住其市场地位，还能通过竞争标杆（competitive benchmarking）、专利许可协商及赔偿机制来获得额外的收入。该规程有益于市场准入尽职调查决策（market entry due diligence decisions），可帮助各大公司更好地了解竞争对手的知识产权及技术优势，从而实现差异化、指导重要的技术设计决策、收购相应的专利技术，以便降低市场准入风险。针对元件、电路及系统级，若提供经验丰富、目标明确的第三方分析报告作为辅助，该举措则有助于支持专利索赔的认定及专利交易的股价。最后，对元件的了解将有利于供货方在价格商谈上取得优势。（本文为编译作品，所用原文及图片选自ecnmag.com）