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  7. ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现

    2023-01-05 17:25:37

    一、ADAS系统简介

           ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)是高级驾驶辅助系统的缩写,在一些文献中被认为是智能汽车的缩写。所谓高级驾驶辅助系统是帮助人们更好地控制车辆的辅助设备,一般提供更安全的驾驶条件或更舒适的用户体验。利用安装在车内的各种传感器和摄像头,第一时间采集车内外的环境数据,进行静态和动态物体的识别、检测、跟踪等技术处理,让驾驶员在最快的时间内察觉到可能发生的危险。

    01  ADAS功能类别

          目前,ADAS涉及12项技术,主要基于三种传感器——相机、雷达和激光雷达。在这12项技术中,结合了自动驾驶的三个模块,即感知、控制和决策。目前常用的ADAS可以按照功能类进行分类,如图1所示。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图1)

    02  汽车的不同自动化阶段

         ADAS的功能远不止表1所示,还有许多其他功能正在开发中。比如法雷奥公司目前正在开发的AP&C(自动停车收费)等。现在的ADAS不等于自动驾驶。ADAS只是辅助驾驶,还需要人带领;自动驾驶以人工智能为主,司机和乘客很少关注甚至根本不用关注路况。图1显示了根据SAE的汽车自动化阶段图。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图2)

    03 智能汽车与车联网的关系

           随着汽车智能化、电子化的发展,无人驾驶已经成为未来汽车发展的必然趋势。智能汽车(ADAS)和车对万物(V2X)分别满足了无人驾驶的内外需求,5G技术成为V2X中的关键制衡。

          智能汽车的终极目标是无人驾驶,无人驾驶的实现是一个渐进的发展过程。在这个过程中,车载硬件智能(ADAS)和车际互联通信(V2X)两条腿走路。相比较而言,ADAS技术只需要在车身本身安装传感器和改进算法,比外部性强的V2X技术更容易推进。是智能汽车的早期技术。目前国内外运行的高端机型上基本都安装了一些ADAS功能。要实现更高水平的自动驾驶甚至无人驾驶,制衡点更多在于车际互联(V2X)技术。这项技术的简化理解就是在联网通信的模式下增强感知,相当于给车辆增加了更灵敏的“眼睛”,实现真正的车路协同。但V2X技术具有很强的外部性,需要对整体道路基础设施进行整改,对通信协议进行标准化,对高速移动通信的质量要求更高。V2X技术极有可能在国内以智能互联示范区的模式推广。

         要发挥V2X的越野协同优势,传递信息和信号,需要非常大的流量和带宽以及短时延,差之千里,所以5G技术成为V2X中的关键制衡。随着5G通信技术的发展和中国在全球通信行业地位的提升,未来汽车的智能驾驶将不仅仅局限于硬件终端(ADAS),还将在通信终端发力。在此期间,覆盖5G应用网络的智能互联示范区将快速发展。

           智能驾驶的终极目标是无人驾驶,智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)分别是无人驾驶的内在和外在需求。5G商用是车联网发展的重要催化剂。

    二、车联网

    01车联网分类

         车联网(V2X)是通向无人驾驶高级阶段的核心技术。广义的车联网包括车内、车间和车云网络。

          车联网可以分为广义和狭义。狭义的车联网仅指“TelemaTIcs”(车载移动互联网,又称车云网)。这里将车联网定义为广义的车联网,即车内、车间和车云网络的融合。广义的车联网是最终实现无人驾驶的重要一环。一方面,车联网联合产业链前端的ADAS实现车路协同;另一方面,Cheyun.com将数据上传到云平台进行清晰分析,在产业链后端开辟了广阔的售后服务市场。

    (1)内联网:指应用CAN总线技术建立标准化的车辆网络。

    (2)车载网络(V2X):指基于DSRC技术和IFEE 802.11系列无线局域网协议的动态网络。这是推动车际互联的核心技术。

    (3) TelemaTIcs:又称车载移动互联网,是指车载终端通过3G/4G/5G等通信技术与互联网的无线连接。

    02车联网的应用

         车联网和车云网的行业应用已经成熟,车联网还处于培育阶段。分别对应车联网和车云网的CAN总线、OBD盒子等产品在国内已经有了成熟的应用和市场规模。而以V2X芯片为核心产品的车联网是促进车路协同的关键,由于其技术壁垒最高,发展步伐最慢。全世界的V2X产品都在开发阶段,没有量产。量产后可装载在智能汽车、道路信号灯、加油站等基础设施中,市场前景广阔。

          如图2所示,车联网是车联网的灵魂,其核心在于V2X技术。V2技术是通向无人驾驶高级阶段的核心技术。无人驾驶遵循“ADAS组装实现车载智能化→LTE-V/DSRC技术实现车际互联→车际互联发展进一步推动车载智能设备研发→车载智能化对车际互联需求上升”的发展路径,呈现螺旋式上升趋势。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图3)

          目前我国智能驾驶发展还是以车内智能为主,车际互联发展较为缓慢,但随着V2X技术的完善,车路协同检测日渐成熟,车际互联在未来几年将出现较快增长。

          如图3所示,V2X技术是车内智能和车际互联的转换器,是智能互联示范区最核心技术所在。V2X受益于智能互联示范区内基础设施建设和车内芯片装配,产业链地位将大幅提升。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图4)

    03 车联网的特点与实现

    (1)车联网的实现方式

           V2X实现的两种方式:V2X的实现主要有DSRC和LTE-V两种方式。其中DSRC是美国的V2V通信标准,中国目前主导的通信技术是LTE-V。

    (2)V2x技术的主要特点

           V2X技术的主要特点是:①网络拓扑不稳定;②外部环境干扰严重;③行车轨迹可预测;④以小数据包为主。

    由此发展出了两种研究方向,即专用短程通讯(DSRC)技术和基于蜂窝移网的(LTE-V2X)技术。0DSRC:目前广泛应用的电子停车收费系统ETC就是基于DSRC实现的。DSRC在2014年2月被美国交通部确认为V2V标准;②)LTE-V是基于LTE(4G)无线传输技术的车联网专用通信网。

    (3)车联网市场空间

           车联网发展可以分为三大阶段,当前正处于第二阶段—智能网联汽车阶段。车联网的发展从最早期的车载信息开始,车辆具备基本的联网能力;在当前的智能网联阶段,通过V2X技术,车路开始协同;到了未来的智慧出行阶段,车路协同在智能交通和高级自动驾驶中广泛应用,不可或缺。

    三、ADAS系统的结构

           如图4所示,ADAS系统由三个部分构成,分别是感知层、认知与判断层、执行层。感知层硬件包括雷达、摄像头等传感器,用于探测汽车周围的环境信息,为其他两个功能模块提供信息支持。认知与判断层涉及算法、应用软件与芯片。摄像头、雷达等ADAS传感器测量到的数据,还要与发动机、底盘、车身上的其他各类传感器测量到的数据配合。不同处理器处理的信息通过总线通信,最后给执行层发出指令。执行层则对应电子刹车、电子助力转向、电子车身稳定系统等。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图5)

           如图5所示,ADAS的传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、摄像头4类。不同传感器的原理和功能各不相同,能在不同的场景中发挥各自的优势,因此目前难以相互替代。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图6)

    01  超声波雷达

           超声波雷达(图6)是泊车系统中最常用的传感器。超声波雷达是通过超声波发射装置向外发出超声波,到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。目前,常用探头的工作频率有40kHz、48kHz和58kHz三种。一般来说,频率越高,灵敏度越高,但水平与垂直方向的探测角度就越小,故一般采用40kHz的探头。超声波雷达防水、防尘,即使有少量的泥沙遮挡也不影响。图7、图8所示为倒车雷达原理及工作示意图,其探测范围在0.1-3米之间,而且精度较高,因此非常适合应用于泊车。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图7)

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图8)

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图9)

           如图9所示,通常一套汽车倒车雷达需要安装4个超声波传感器,而自动泊车系统是在倒车雷达系统的基础上再增加4个超声波驻车辅助(Ultrasonic Parking Assistant)超声波传感器和4个自动泊车辅助(AutomaTIc Parking Assistant)超声波传感器。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图10)

    02  毫米波雷达

           如图10所示,毫米波雷达发射毫米波段的电磁波,利用障碍物反射波的时间差确定障碍物距离,利用反射波的频率偏移确定相对速度。毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候(大雨天除外)全天时的优点。其缺点是无法识别物体颜色;视场角较小,需要多个雷达组合使用;行人的反射波较弱,难以识别。目前市场上主流的车载毫米波雷达频段为24GHz(用于短中距离雷达,15-30m)和77GHz(用于长距离雷达,100-200m)。但是77GHz在性能和体积上都更具优势,77GHz的距离分辨率更高,体积比24GHz产品小了三分之一。


    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图11)

          毫米波雷达主要由天线、射频MMIC、基带信号处理三部分组成。现在的毫米波雷达(图11、图12)采用“微带贴片天线”使得天线体积更小、重量更轻。雷达射频前端单片微波集成电路(MMIC)用于产生和接收射频信号。数字处理包括阵列天线的波束形成算法、信号检测、测量算法、分类和跟踪算法等。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图12)

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图13)

    03  激光雷达

          如图13所示,车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪,通过发射和接受返回的激光束,分析激光遇到目标后的折返时间,计算出目标与车的距离(图14)。通过这种方法,搜集目标表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息,能快速复建出目标的三维模型(图15)及各种图件数据,建立三维点云图,绘制出环境地图,以达到环境感知的目的。目前市场上比较常见的有8线、16线和32线激光雷达,还有少量64线产品。激光雷达线束越多,测量精度越高,安全性也越高,但是成本也越高。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图14)

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图15)

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图16)

          和超声波雷达和毫米波雷达相比,激光雷达具有极高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率,且探测精度高、探测范围广;抗干扰能力强;能实时获取的信息量比较丰富,可直接获取目标的距离、角度、反射强度、速度等信息,从而生成目标多维度图像。但是激光雷达却很容易受天气的影响,比如在雨雪、大雾等天气条件下,其探测性能就会变的较差。

    04  摄像头

          摄像头是实现众多预警、识别类ADAS功能的基础。像自动紧急刹车(AEB)、车道偏离预警(LDW)、车道保持(LKA)、行人警示(PCW)、自动泊车(AP)、疲劳驾驶预警(DFM)、交通标志识别(TSR)、交通信号灯识别(TLR)等都需要建立在图像识别的基础上,进而实现车道线障碍物以及行人检测。

          目前前视摄像头ADAS系统有单目和双目两种方案,两者的共同点都是通过摄像头采集图像数据,然后从图像数据上得到距离信息。因为前视摄像头最重要的一个作用就是碰撞预警,而碰撞预警需要测量距离的变化。

          单目视觉的测距原理是先通过图像匹配进行目标识别,识别行人、物体、车型等。再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。这种方法是建立在精准识别基础上的,所以首先需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库,保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。比如在一些特殊地区,为了专门检测大型动物,必须先行建立大型动物的数据库;而对于另外某些区域存在一些非常规车型,也要先将这些车型的特征数据加入到数据库中。如果缺乏识别目标的特征,就会导致系统无法对车型、物体、障碍物进行识别,从而也就无法准确估算这些目标的距离。导致ADAS系统的漏报。

           如图16所示,双目视觉是通过对两幅图像视差的计算,直接对前方景物(图像所拍摄到的范围)进行距离测量,而无需判断前方出现的是什么类型的障碍物。所以对于任何类型的障碍物,都能根据距离信息的变化,进行必要的预警或制动。双目视觉的原理与人眼类似,利用双目三角测距的原理,能非常精准的测量物体的距离。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图17)

          如图17、18所示,双目方案也同时兼具单目方案的功能,可以采用其中一路来进行图像识别,从而判断交通标示和障碍物类型。双目摄像头方案的优越性使得双目逐渐成为中高端车型的标配,如奔驰2016款全系(S系、E系、C系)、宝马2016款全系(7系、5系、3系)标配双目摄像头。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图18)


    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图19)

           如图17、18所示,双目方案也同时兼具单目方案的功能,可以采用其中一路来进行图像识别,从而判断交通标示和障碍物类型。双目摄像头方案的优越性使得双目逐渐成为中高端车型的标配,如奔驰2016款全系(S系、E系、C系)、宝马2016款全系(7系、5系、3系)标配双目摄像头。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图20)

    各种传感器各有优缺点(表2),所以一般采取两种或两种以上的传感器进行搭配,实现不同的系统功能的准确感知。

    ADAS系统的结构分析 车联网的特点与实现(图21)

    • 河道采砂船监测仪

    • 4G车载硬盘录像机

    • 4G车载SD卡录像机

    • 叉车AI影像防撞预警系统

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