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英飞凌收购Innoluce,这些自动驾驶传感器你了解多少?

2016-10-13来源:慧聪网编辑: 我要评论 我要投稿

    10月11日晚间消息,德国芯片厂商英飞凌今日宣布,已收购荷兰半导体公司innoluce,但并未透露交易金额。
    innoluce成立于2010年,从飞利浦公司剥离,是微型激光扫描模块的领先创新者。英飞凌表示,收购innoluce将有助于英飞凌针对自动驾驶汽车开发可承受的传感系统。
    innoluce的微型激光扫描模块集成了硅基固态mems微反射镜,这种微反射镜对于汽车灯光探测和测距系统(lidar)中的激光束调整必不可少。收购innoluce将帮助英飞凌降低汽车灯光探测和测距系统的成本。
    英飞凌汽车电子事业部总裁彼得·希菲尔(peter schiefer)称:“这次收购让我们在激光雷达技术领域向前迈进了一大步,激光雷达技术将在自动驾驶汽车的安全防护中扮演重要角色。我们要让全球每一辆新车都能配置上激光雷达。”
    lidar利用激光束来测量汽车距离物体的距离,从而让汽车控制系统来识别路况、交通信号灯、路面标线、天桥和其他潜在障碍。但硅谷公司velodyne早期推出的lidar传感器每套成本高达75000美元。谷歌自动驾驶汽车就使用velodyne的lidar传感器。如今,新版lidar传感器的成本只有原来的1/10。但velodyne和quanergy等竞争对手仍希望继续压缩成本,最终达到几百美元的价位。
    除了英飞凌,恩智浦半导体(nxp)和意法半导体(stmicroelectronics)等竞争对手也在针对自动驾驶汽车开发芯片。


    传感器在自动驾驶的重要性无需赘言。
    特斯拉的autopilot系统通过摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的融合数据来控制车辆在高速路车道行驶、变道以及根据交通情况调整车速。
    谷歌的全自动驾驶测试车用的是价格昂贵、结构复杂的远距传感系统lidar(激光雷达)。
    丰田透露过他们的高速道路自动驾驶汽车上有12个传感器:1个藏在内后视镜里的前摄像头,5个测量周围车辆速度的雷达,和6个探测周围目标位置的激光雷达5。
    尽管也有一些企业另辟蹊径,希望通过v2x技术来完成环境感知的工作,但是v2x严重依赖于基础设施,而传感器则不受这个限制。
    小编是时候为大家梳理一下自动驾驶要用到的那些传感器了。
    激光雷达
    lidar系统使用的是旋转激光束。宝马、谷歌、日产和苹果的无人驾驶试验车用的就是这项技术。但要想在量产车上应用,价格必须大幅下降。业内普遍认为,再过几年这个目标就能实现。


    激光雷达的工作原理是通过发射和接收激光束来实现的。在其内部,每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。上图的velodyne使用了旋转镜面的设计。
    这套发射/接收组件和旋转镜面结合在一起,能扫描至少一个平面。
    脉冲光以前被用于探测距离,脉冲距离测量系统一旦被激活就能收集到大量的点云。
    如果点云中有目标物,目标物就会在点云中呈现出一个阴影。通过这个阴影可以测量出目标物的距离和大小。通过点云可以生成周围环境的3d图像。点云密度越高,图像越清晰。
    通过激光雷达来生成周围环境的3d图像有几种不同的方式:
    一种实现方法是让发射/接收组件上下移动同时让镜面旋转,有时也叫这种方法为“眨眼点头”。这种方法能生成高度方向上的点云,但是减少了方位数据点(azimuth data points),因此点云密度会降低,分辨率也不够高。
    另一种方法叫“光扫描激光雷达”(flash lidar)。这种方法是使用2d焦平面阵列(focal plane array,fpa)捕捉像素距离信息,同时发出激光来照射大块面积。这类传感器结构复杂,制造困难,因此还没有广泛的商业应用。但是它属于固态传感器,没有运动部件,因此将来有可能替代现有的机械式传感器。
    目前虽然有不同的lidar结构可以产生很多形式的3d点云系统,但是还没有一种系统能达到自动驾驶导航的应用要求。
    要想让lidar传感器的使用最大化,必须要能够看到周围所有的地方,也就是所说的需要实现360度视角;最终给用户输出的数据要有实时性,因此必须使数据收集和画面生成之间的时间延迟最小化。驾驶员的反应时间一般是十分之几秒,如果我们要实现自动驾驶导航,那么导航电脑的刷新率至少要达到十分之一秒。视角也不能只看水平方向,还需要有高度方向的视角,否则车就会掉到路上的坑里。垂向视角应该向下尽可能的靠近车辆,以便让自动驾驶适应路面的颠簸和陡坡。
    目前,业内有数家生产制造激光雷达的企业,他们的产品也有着各自的特色。
    velodyne拥有高精度激光雷达技术(hdl),据称其hdl传感器能够提供360度水平视角,26.5度的垂直视角, 15hz的刷新率,并可以每秒生成一百万像素的点云。今年velodyne推出了小型化的32线传感器,可以实现200米的探测距离,垂直视角28°。


    leddar公司同样也有具备360°探测能力的激光雷达产品。并且,因为同时提供adas解决方案,leddar同样也提供传感器融合技术,把不同传感器的数据组合在一起,从而形成车辆周边环境的整体图像。
    固态lidar——替代摄像头/雷达或者作为它们的补充,可集成到adas以及无人驾驶功能中;
    为高级别自动驾驶提供高密度点云的lidar;
    可以支持光扫描或者光束测量的lidar (例如 mems镜面);
    ledaar的激光雷达探测距离可达250m,水平视角可达到140度,每秒可生成48万像素的点云,水平和垂直方向的分辨率可达0.25度。
    视觉图像传感器
    现在一个很广泛的应用是将2d激光雷达与视觉传感器相结合,不过相比于激光雷达,视觉传感器低成本的特性,也让其成为了在自动驾驶解决方案中不可或缺的存在。
    通过视觉传感器的图像识别技术对周边环境进行感知,对于自动驾驶而言,除了知道在什么位置存在什么物体/行人之外,进而像车辆发出减速刹车等指令来避免事故这一功能之外,是以图像识别为基础,能够理解当前的驾驶场景,并学会处理突发事件。


    如果说激光雷达的难度在于如何让其性能能够满足自动驾驶导航的需求,那么摄像头的难度则在于从感知拔高到认知的这一过程。
    以人眼来进行类比的话,人类驾驶员在看到行人或车辆之后,会基于看到的景象对行人或车辆的下一步行动有个预判,并根据预判来控制车辆。自动驾驶车同样需要这个「预判」的过程,而摄像头就起到观察的作用。自动驾驶汽车必须能够对车内人员、车外行人、车附近人们的行为进行观察、理解、建模、分析和预测。
    从传感器技术发展本身来说,要在接下来十年里保证自动驾驶车安全地上路,硬件性能与背后的软件算法,以及不同传感器之间的数据融合,都是需要提升的地方。

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