传感器是ADAS时代的到来的关键-[db:标签3]

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在目前全球汽车工业领域,对于控制器来说,无论是戴姆勒、奥迪、宝马,还是国内如春笋般纷至沓来的“IT”整车厂,都采用分布式控制器架构;这种应用方式能减少功能性差异带来的开发难度,并使得技术人员和控制器的专一性、可控制性具有很大成度的提升。这是整车厂所希望的技术路线方式,因此在非ADAS车辆上,现行方式为CAN、LIN总线下3-5条网络的分布式控制器。

而随着ADAS时代的到来,各种车辆外部感知设备原来越重要,其实就是传感器啦;但笔者为什么说这么隆重呢,因为他们和传统车上的传感器相比,实在是身价不菲;在LIDAR那篇文章中笔者已经提过,目前试验车辆上安装的LIDAR其价格已经远超试验车的价格,高清的摄像头的价格可能还可以接受,但其图像处理分析的控制器的价格可能就不那么美好了。车辆速度很快的情况下,精度和清晰度还必须保证。因此,这么重要的传感器,数据是如此之大,精度又如此之高,策略又如此的重要......每种ADAS传感器会匹配一个对应的ADAS控制器,可直接操作执行器(转向系统、刹车系统等),该控制器能将大量的数据融合、梳理、分析并触发控制逻辑。

在ADAS等级较低的时代,各TIRE1努力抢占市场,并没有系统级的概念和想法;而整车厂也不会过多的关系该系统的集成程度,导致目前ADAS发展方向为LIDAR和一众价格适中的摄像头、雷达等传感器组成的短期应对方案及图像分析为主并配合其他尤其是适合夜间的传感器的最终发展方向(个人观点);该方案的最终成本也为量产可接受的程度。

Mobileye则是一家践行在计算机视觉算法上的公司,且其在去年已经被Intel收购。该公司的产品覆盖了全球50个国家,据官方资料显示,截至2015年底,Mobileye在全球有1000万的装载量;2017年,Mobileye 销售了近 900 万块芯片;如今,路上有超过 2400 万辆汽车配备了 Mobileye 的 ADAS 解决方案。

之前一直看该公众号文章的读者可能就会问了,你刚说了以后主干网络都是以太网,控制器都是域控制器,那这么多的智能图像识别的传感器怎么办?对于像图像处理的这种耗电多,需要较快的处理速度的处理器,可单独将其升级到一路域控制器,处理图像和LIDAR信息,顺便处理一下雷达的低频数据,并综合做出判断给对应的执行器,这样的效率和安全等级或许更高一下。

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