感測器融合：通向自動駕駛時代的關鍵一步

雷鋒網按：經過一百多年的發展，汽車已經成了地球上必不可少的一部分，它每天帶著我們在路上奔忙。隨著技術的發展，展廳里的新型汽車則開始裝配 ADAS 甚至自動駕駛系統，攝像頭、雷達、超聲波和激光雷達開始為我們保駕護航。不過，一輛車到底安不安全跟它搭載了多少感測器並沒有太大關係，如何使用這些感測器才是關鍵。本文由雷鋒網編譯自eenewseurope。

未來，隨著各項新法案的誕生，車輛上的標配感測器會越來越多。舉例來說，倒車影像現在就成了美國新車的強制裝備。此外，各大機構越來越嚴格的碰撞測試和車險優惠也讓越來越多的用戶開始習慣在車輛上搭載這些汽車電子產品。

自動泊車、高速自適應巡航和緊急自動剎車等功能非常依賴感測器，因此車上的感測器不但要多，還要能正確使用。

眼下，車輛上搭載的大多數 ADAS 系統都是獨立運作的，這就意味著它們不會與其他車輛上的系統交換信息。此外，車上的後置攝像頭、360 度全景系統、雷達和前置攝像頭都有自己的獨立任務，它們之間幾乎沒有交流。

給車輛安裝這些獨立系統後，司機就能獲知更多信息，車輛也能實現少數自動駕駛功能。不過，我們也可以對這些感測器進行融合，實現更為強悍的功能。

ADAS 系統各個感測器都有自己的獨立任務

感測器融合

每種感測器都有自己無法克服的缺陷，因此「量」無法解決「質」的問題。真正的解決之道是綜合不同感測器採集到的信息。

舉例來說，CMOS 攝像頭在雨霧環境下就會「失明」，強光和弱光環境它也不能處理。現在的雷達技術在解析度上也有些不合格，可以說每種感測器都有自己的軟肋。

想做到完美的感測器融合，就要接受不同感測器的輸入，並利用綜合信息更準確的感知周邊環境，其得出的結果比不同感測器各自為戰要好得多。

與光學感測器相比，雷達明顯解析度較差，不過它在測距功能和惡劣天氣下明顯更勝一籌。雖然光學感測器在惡劣天氣下能力受限，但它依然能識別色彩（交通燈和路標），而且在解析度上依然有優勢。現在的車用圖像感測器可能只有 100 萬像素，但未來幾年解析度可能就會提升到 400 萬像素。

這裡舉雷達和攝像頭的例子就是為了證明兩者有很強的互補能力，因此感測器融合才是未來的大趨勢。

值得一提的是，將不同感測器進行融合還能換來一定程度的冗餘，即使某個感測器出了問題（自然原因或認為）也不會影響車輛的安全。

在司機依然手握方向盤的階段，這種冗餘看似用處不大，但到了全自動駕駛的時代，一定程度的冗餘就能給駕駛員換來自救的時間窗口。

感測器融合系統範例

感測器融合的複雜程度各不相同，所用的數據也有差別。就舉兩個最基本的感測器融合例子：

一種是後置攝像頭與超聲波距離感測器搭配（倒車時常用）；

另一種則是前置攝像頭與多模前置雷達搭配。

前置攝像頭搭配多模雷達可用於自適應巡航和車道保持

後置攝像頭+超聲波距離感測器

其實超聲波距離感測器就是我們常說的倒車雷達，這項配置在現售車輛上早已不再新鮮，倒車時它能用警報聲提醒我們車輛離周邊物體還有多遠。

鑒於 2018 年後置攝像頭將成為所有美國新車的標配，因此將兩款感測器進行融合成了一種合乎時宜的趨勢。在這套新系統中，後置攝像頭能讓司機看清車輛後方情況，而機器視覺演算法則負責探測車輛後方物體或馬路牙子。超聲波距離感測器則是輔助設備，它能在在沒有任何照明的夜晚幫司機順利倒車入庫。

前置攝像頭+多模前置雷達

前置攝像頭與前置雷達的結合也能產生意想不到的效果。

前置雷達能探測到 150 米範圍內物體的移動速度和距離，而且它幾乎不受天氣情況影響。攝像頭則負責發現並辨別前方物體，比如讀取街道上的交通標識和紅綠燈。如果能加上不同視角攝像頭傳來的信息，路上的行人和自行車也能「盡收眼底」。眼下車輛上搭載的自動緊急剎車和市內巡航控制就是靠這套系統實現的。

雖然一些 ADAS 功能只靠單個感測器或獨立系統就能實現，但一旦遇到不可預知的情況，車輛就會變得手忙腳亂。反觀能支持更複雜自動駕駛功能的感測器融合，就可大幅降低車輛的誤報和漏報率。

這樣的系統才能真正說服用戶和法律制定者接受機器人也是「老司機」這一事實。

感測器融合系統分區

與不同感測器各自為戰相反，融合系統會有一個「大腦」專門控制各個感測器的動作。現在業內有幾個關鍵問題需要解決：誰來完成數據處理的任務？如何將感測器採集的數據傳回車輛 ECU?

要想將多個分布在車輛不同位置的感測器緊密結合起來，感測器與中央融合 ECU 之間的走線問題就必須考慮在內。同時，數據處理設備放在哪也是個大問題。下面我們就來共同認識幾個可能的系統分區。

集中式處理

第一種方案是集中式處理，所有感測器採集到的原始信息都會回傳到一個區域，如下圖：

這種方案有其優點：

感測器模塊方面，設計師可以大大縮小其體積並降低成本。由於只需要完成感測和數據傳輸等簡單工作，因此模塊的功能安全要求和功耗都很低。同時，感測器的安裝位置可以變得很靈活，車輛設計時也不用考慮在某個部位省出較大的安裝空間，而且更換起來成本較低。

由於感測器模塊已經對數據進行了預處理和壓縮，因此 ECU 處理單元不會丟失數據。此外，感測器模塊成本低體積小，所以車輛能搭載更多感測器。

當然，這種方案也有自己的缺點：

感測器模塊方面，由於大量感測器要實時回傳數據，因此帶寬的壓力比較大。此外，設計師還要考慮到高電磁干擾的問題。

ECU 處理單元則需要超強的處理運算能力，這樣才能處理源源不斷湧來的數據。高性能就意味著高能耗和高發熱，同時高帶寬的 I/O 設備與高端處理器也不能少。

隨著感測器的增多，ECU 的處理性能也必須隨之提高。當然，這個問題並非無解，我們可以使用 FPD-Link III，在發送感測器數據時也一併提供電力、控制和配置數據，而這一切只需要一根同軸電纜。這樣處理還能減少整個系統的線材需求，方便後期檢查維護。

全分布系統

另一種可用方案則是全分布系統。它在數據處理上非常高效，而且處理器模塊能在一定程度上自行作出選擇。全分布系統只負責將目標數據或元數據（描述物體特徵或對物體進行判斷）發送回中央融合 ECU，在這裡數據會被整合併產生車輛下一步動作的指令。

不過，全分布系統也有自己的優勢和軟肋。

優勢在於感測器模塊和中央 ECU 間需要的帶寬較低，介面簡單且成本較低，大多數時候一個不到 1Mbit/s 的 CAN 匯流排就夠了。

此外，中央 ECU 只需融合目標數據，因此用到的處理能力較低，一個較為先進的安全微控器就能滿足大多數系統的要求。由於模塊較小，因此功耗也不高，增加新的感測器並不會給中央 ECU 添加較大的壓力，畢竟感測器自己已經承擔了不少處理任務。

這種方案軟肋也很明顯，首先感測器模組需要另配處理器，因此其體積會有所增大，成本和功耗不好控制。同時，由於感測器模塊需要自行處理數據和做決定，因此功能安全需求也較高。

另外，增加更多感測器時成本上壓力會比較大。由於 ECU 只經手目標數據，因此它離真正的感測器數據有點遠，在實現某些功能時多少會有些不便。

尋找黃金平衡點

那麼到底用哪種方案更好呢？答案並不是非黑即白，我們需要綜合考慮感測器的數量和類型、不同車型的擴展和升級需求，因此根據需要對兩種方案進行綜合才是最優方案。

全分布系統能使用現有的感測器模塊，與其搭配的則是只有目標數據的融合 ECU。360 度全景系統和後置攝像頭則是司機的眼睛。

未來，融合系統還能整合進如駕駛監控或攝像頭監控等 ADAS 功能，但整體的感測器融合規則並不會發生改變。

融合方案要根據需求設計

平台管理、靈活性和可擴展性也是設計融合系統必須考慮到的經濟因素。最終的系統雖然可能無法滿足所有需求，但從平台和車隊的角度來看必須是最優的。

到底讓「誰」來審閱感測器數據？

關於 ADAS，我們還有兩個方面沒有討論，它們分別是信息性 ADAS 和功能性 ADAS。

第一種情況駕，駛員還是車輛的主宰，ADAS 主要負責擴展駕駛員的感官（如夜視和360 度全景等）。第二種則屬於機器視覺，車輛可以自行感知周邊環境並做出選擇（如自動剎車、車道保持等）。不過，在感測器融合的背景下，這兩種情況可以共生。

這樣來看，只需一個感測器我們就能達到不同的目標，但這樣也需要做出犧牲，模塊內通訊和處理能力會受到影響。就拿 360 度全景系統來說，其本意是要給駕駛員提供 360 度視角，那麼這些攝像頭是否也能擔起機器視覺的重任呢？它們在自動泊車系統和盲區探測上也能發揮餘熱嗎？

如果感測器模組只負責機器視覺任務，那麼它就有單獨的處理能力。經過一番處理它就能將目標數據或者指令通過 CAN 匯流排（低帶寬）發送出去。不過，這條通路想傳遞完整的視頻流可不夠。雖然壓縮視頻能解決低帶寬問題，但這種處理方案還是有許多問題要解決。

隨著視頻流解析度、碼率的提高和 HDR 技術的加入，「小水管」就更無法勝任這一任務。想解決這一問題可以搭建高帶寬的連接，同時取消攝像頭模組的數據處理能力，但這樣做機器視覺的任務就塞給了中央 ECU，而中央 ECU 處理能力和散熱能力不足將成為這一方案無法突破的瓶頸。

雖然從技術上來說並非不可能，但讓感測器模組和高帶寬連接都擁有處理能力可能會令系統在成本、功耗控制和安裝空間上都變得難以控制。

感測器融合系統的穩定運行

眼下，許多融合系統已經能完成一些車輛功能（如剎車、轉向和加速等）的自動控制了，為了保證系統能在各種環境下安全且可靠的運行就必須加入一些功能安全注意事項。

在分散式系統下，每個有處理和做決定能力的模塊都必須達到較高的標準。這樣一來，物料成本、模塊體積、功耗和軟體方面都要複雜一些。如果車輛留給感測器的空間較小且散熱一般，那麼感測器模塊的損壞和更換頻率肯定就會升高。

因此，何不考慮那些稍微「笨」一些，但卻有自檢和報錯功能的感測器來保證系統的安全運行呢？

總結

如果只是普通的車載系統，大可直接關閉了事，但自動駕駛功能可沒這份自由。如果車輛需要緊急剎車時自動剎車系統不工作了，如果駕駛員正開著全自動駕駛模式在高速上補覺卻遭遇系統關機，其後果可想而知。因此，即使系統要罷工，它也必須給駕駛員留夠反應時間。

不過，到底如何留出這個救命時間，現在業內還沒有形成共識。帶有自動駕駛功能的飛機普遍使用冗餘系統，但它們價格昂貴而且非常占空間。

可以肯定的是，感測器融合是我們走向自動駕駛時代的關鍵一步。

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