自动驾驶汽车：机遇与不确定性交织
2019/10/11 11:16:53 材料来源：安森美半导体
对于创造未来的城市，充斥着各种想法、热烈的讨论、坚定的见解。这一愿景的一个重要方面是自动驾驶汽车。这项技术将影响我们生活的方方面面。我们的旅行方式，我们的生活方式，创造新的产业和就业，同时颠覆其它领域。世界在迅速发展，我们需要创新以适应这新的方式。大城市的车辆拥有量在下降，居民发现打车服务更方便。随着网上购物的增加，商场和百货商店都在为生存而战。忙碌的生活方式正日益依赖于食品配送服务。随着网上销售的增多，创新的配送服务和包装配送成为主流的技术趋势。毫无疑问，它将改变我们现在的生活。现在是时候超越潜力和查看在实施真正自动驾驶的进程中，我们处于什么位置；以及如何将自动驾驶技术从“数据收集模式”转向大规模部署用于日常生活。
让我们从首台Waymo汽车看看我们在自动驾驶技术演变中取得的进展。看看美国加利福尼亚州（唯一被美国车辆管理局DMV强制披露测试自动驾驶车辆报告的州）。28家公司报告了结果。这些公司采用自动驾驶模式共行驶超过200万英里，遇到了73,550次脱离（即系统将控制交给安全驾驶员，或者安全驾驶员必须介入以使汽车安全行驶）。每行驶1000英里平均脱离5次，或每行驶200英里脱离1次。有了这一致性，加州DMV放宽了规则，自动驾驶模式下行驶的汽车将不配备安全驾驶员。这是个重大的转变，迄今为止唯一被授予此许可证的公司是Waymo。加州最近还允许轻型卡车自动驾驶，其中包括小型货车、皮卡车、多用途货车和步进式货车。这在报告中的可见性，同时在对公民进行教育方面提供了巨大的优势；还需要更多的细节来得出有意义的结论。例如，如果公司报告由于感知问题而发生的脱离，当前的DMV规则不强制公司报告对发生故障（或重复故障）的对象标识或分类。在缺乏验证数据准确性的标准流程或方法的情况下，在提高公众对技术的信任方面，报告的效力是有问题的。
在太平洋彼岸，中国将成为最大的自动驾驶汽车市场。McKinsey的报告称，“在2040年，自动驾驶汽车可能占到乘客里程的66%，出行服务产生1.1万亿美元的市场收入，自动驾驶汽车的销售产生0.9万亿美元的市场收入”。
2017年12月，北京率先出台了城市道路上自动驾驶汽车的政策，上海紧随其后。随后，北京在2018年2月启用了首个自动驾驶汽车测试设施。测试设施占地面积13.3万平方米。这些有趣的地面模拟真实生活的测试环境，在城市和乡村道路上经历了大量静态和动态交通场景。中国政府已投入大量的资金和资源，鼓励企业开发最先进的技术，以在这市场快速成长。中国希望定位为引领自动驾驶汽车市场的技术领袖。
欧盟(EU)明确肯定了自动驾驶车辆的优势及影响的普遍性。各国强有力的合作，确保广泛的部署具有一致性和通用性，鼓励在不同国家大规模部署自动驾驶技术。这在《维也纳道路交通公约》中显而易见，该公约要求对跨界交通进行一致的管制。它进一步加强了建立连接城市的公路的一致性，使之有利于自动驾驶测试。此外，欧盟还推出了一项计划，允许无人驾驶卡车在两年内在城市之间运行。减少运输时间和燃料费用是许多预期的好处之一。让我们来看一看欧盟的一些国家。德国，通常被认为是传统汽车公司的发祥地，是最早合法化自动驾驶汽车上路的国家之一，但需要有安全驾驶员。荷兰迄今不仅在欧洲而且在全球领先，现在允许无人驾驶和控制的测试自动驾驶车辆。瑞典提供了平台测试小型公共汽车，多家公司广泛而雄心勃勃地推出了自动驾驶巴士。欧盟研究、科学和创新专员Carlos Moedas说：“不久，拥有一辆非自动驾驶汽车就像拥有一匹马一样。”所有这些国家都在一个共同的框架下开展工作，欧洲正在通过制定一项纳入自动驾驶的全国战略，建立一个更安全和更有效的道路网络。
传感器技术是实现自动驾驶车辆的关键部件。传感器能够探测车辆路径中的物体，并充当自动驾驶车辆的眼睛。让我们看看自动驾驶技术核心的一些传感器。
相机是分类和纹理解释的能手。今天的相机是商业上最可行的传感器选择。CMOS图像传感器是相机的主要器件，已长足发展到拍摄漂亮的照片和自拍。这些传感器已从仅视觉传感器发展到观察+感知。它们是用于先进驾驶辅助系统(ADAS)、交通灯识别等功能的主要传感器。这传感器数据将重要的信息传递到汽车的决策过程中。目前，用于自动驾驶车辆的CMOS图像传感器具备非常先进的功能，能够高效地处理所有驾驶场景，包括一些独特的角落。
高动态范围是个关键参数。这是传感器在同一帧中看到最暗部分和最亮部分的能力；不过饱和或欠饱和�；痪浠八�，传感器必须不受环境光变化的影响，比如突然暴露在明亮的阳光或反射下，或者在日光下进出隧道。今天，像安森美半导体这样的公司在提供最高动态范围(HDR)的图像传感器方面是独一无二的。自动驾驶的另一个趋势是更高分辨率的传感器。这是由自动驾驶汽车需要看得更远同时有能力检测各种大小的物体所推动的。本质上，它增加物体每度像素数的能力，从而使自动驾驶算法更高效地进行物体检测和分类。
L3级和更高级别的自动驾驶汽车对硬件和软件做出决策的依赖程度很高，否则需要由人类决策。这也使他们更容易受到攻击。因此在组件级即传感器增加了网络安全等功能。安森美半导体正推出首个含网络安全功能的汽车级图像传感器。
激光雷达(LiDAR)公司也获得了投资者的广泛关注。这技术被认为是非常理想的自动驾驶汽车，但有非常高的价格标签。LiDAR创造三维点云的能力使它有别于其他感知技术。Waymo通过引入内置的LiDAR改变了竞争环境，这不仅可以检测行人，而且还可以评估行人面朝哪个方向以及将朝哪个方向移动。这也使汽车能够看到行人或骑自行车的人发出的手势，并相应地调整驾驶行为。距离、分辨率和旋转/帧速率是选择LiDAR类型的其他关键参数。今天的LiDAR能看到200米以外。其概念不仅是对道路上的物体进行检测，而且还具有分类能力，为决策系统提供反馈，并根据需要改变航向。物体的反射率也至关重要。虽然现在的LiDAR能够探测远距离反射率高的物体，但仍致力于实现远距离探测极低反射率。
雷达，常讨论的又一种传感器，是未来自动驾驶的关键。它们的独特性在于在黑暗和所有天气条件下运行。毫米波(MmWave)是一类利用短波电磁波的特殊雷达技术，开始广泛应用于自动驾驶。
雷达系统通过捕获反射信号，可以确定物体的距离、速度和角度。毫米波系统工作在76-81 GHz (对应波长约4毫米)，将能检测到零点几毫米的运动。这在汽车领域提供前所未有的准确性。它支持精确测量车辆与其周围车辆/物体之间的距离。另一个改进是使设计更紧凑，省去大天线。
自动驾驶车辆是最受期待的创新之一，距其完全实现而等待的时间越来越短。随着这项技术的普及，总体影响（无论是正面还是消极的）肯定是显著的。有一件事是肯定的，我们将会有有趣的旅程。
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