智能汽车|微型驱动系统推动自动驾驶ADAS市场创新
随着自动驾驶、网联化的发展 ， 国家也开始大规模在不同的新兴区域做测试基地的示范 ， 这为自动驾驶未来发展提供一个重要的支撑 。 这些测试基地包括路端、网端、云端的测试平台 ， 同时能够解决产品的商业化落地 。 近日在2020 i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛的比赛项目中 ， AEB挑战赛便是其中之一 。 虚拟仿真挑战赛是今年新增的赛项 ， 它主要考验车辆自动驾驶的安全性和合规性 。 其仿真场景包括园区L4自动驾驶、高速公路高等级自动驾驶 ， 均来自中汽院智能网联的“中国典型驾驶场景库i-Scenario” 。 决赛中 ， 5支参赛队伍通过36个高难度典型场景的比拼 ， 冠军最终被江淮汽车Mr JAC乘用车队夺得 ， 亚军、季军则属上汽大众前瞻研发部和西华大学智行车队 。 通过竞赛 ， 我们得知很多车企都在标榜“主动刹车” ， 但靠谱的没几个 。 自动驾驶通过感知层(毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头等) ， 来感应周围的环境 ， 然后通过决策层进行辨识、运算与分析 ， 并通过执行层来完成操作 ， 从而增加汽车驾驶的舒适性和安全性 。
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汽车市场对视觉、雷达和LiDAR(激光雷达)传感器的需求不断增长汽车制造商对传感器供应商也提出了更加严格的要求 。 目前并没有任何一种技术能够满足所有ADAS或自动/无人驾驶要求 。 如今 ， 有些汽车已经集成了先进的视觉系统和雷达系统 。 接下来 ， 它们或许还会装配LiDAR ， 这意味着视觉系统、雷达和LiDAR技术将在一定时期内和谐共存 ， 共同实现汽车ADAS及未来的自动驾驶功能 。 每一种技术都有其优势和短板 。 LiDAR相比视觉和雷达 ， 是一种昂贵得多的传感器系统 ， 但是 ， 它在目标识别方面精度更高 。 不过 ， LiDAR在雪、雨、雾等恶劣的气候条件下也有其局限性 。 为此 ， 在视觉导航系统方面 ， 深圳市兆威机电股份有限公司(以下简称“兆威”)正在采用摄像头升降或旋转模组来解决这需求 ， 通过复杂的算法 ， 让汽车能感知到由亮度不同的光电组成的光学图像来进行定位 ， 借此构建行驶区域地图 ， 解决了激光导航模块由于需要不停地旋转发射激光信号 ， 寿命和可靠性一般的问题 。 视觉导航里面的摄像头组件比较简单 ， 损耗几乎不用担心 。
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厚积而能薄发 ， 基于摄像头的微型传动模组可以升降或旋转 ， 可提供广泛的视觉范围 ， 以便测距功能 ， 例如路标探测、车道偏离预警、远近光控制、泊车辅助以及驾驶员状态监测等 。 并依赖车上搭载的计算平台实时感知规划路径 ， 对车辆进行控制 ， 实现众多预警、识别类ADAS功能的基础 ， 对驾驶者而言更为直观 ， 提高了行车的安全性 。
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近年来 ， 亚洲、欧洲和美国推出了各自的NCAP指南 。 每个主要地区都有自己的NCAP标准 。 但简单来说 ， 基本的NCAP标准都包含了多种ADAS技术 ， 例如自适应巡航控制、自动紧急制动、并线辅助、车道保持等 。 自适应巡航控制 ， 能够帮助汽车车道保持功能 ， 能够帮助车辆保持在一个车道中巡航行驶 ， 避免不安全的车道变更 。 而并线辅助功能 ， 能够在车辆转弯或变换车道时 ， 探测后方或侧方是否有车辆等障碍物 ， 向驾驶员发出警示或制动车辆 。
NCAP发展路径图推动了在汽车中集成更多的传感器 。 诸如自动紧急制动功能 ， 就需要摄像头 ， 也需要雷达传感器 。 目前市面汽车制造商同时采用多种方案来实现ADAS 。 例如 ， Tesla(特斯拉)生产的车型搭载了8个摄像头 ， 12个超声波传感器和雷达 。 超声波传感器利用声波来测量车辆与物体之间的距离 。 从AEB和自动紧急制动系统的应用范围和复杂度不断提高 ， 来满足对车辆L2或L3级驾驶辅助技术日益增长的市场需求 。
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