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自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能

由于谷歌等公司的大力发展,取得了巨大的进步,自主驾驶的自动驾驶汽车得到了越来越多的关注。尽管在公共道路上普遍使用自动驾驶车辆的可能性很大,但这些车辆已经被用于露天矿和农业等“受限制”的应用中。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图1
图1:  谷歌一直在对自动驾驶汽车进行广泛的道路测试,包括定制汽车和改装标准汽车。
在使自主车辆成为可能的许多技术中,传感器和致动器,复杂的算法以及用于执行软件的强大处理器的组合是可能的。自动驾驶车辆中的传感器和执行器分为三大类:1)导航和导航(你在哪里,你想要怎样到达); 2)驾驶和安全(指挥车辆,确保车辆在任何情况下都能正常行驶,并遵守道路规则); 和3)表现(管理汽车的基本内部系统)。
这三类有几十个子系统和数百个专门的传感器通道。我们来看看这些子系统中的一些以及用于构建它们的传感器。

目标1:知道你要去哪里

导航和指导的目标是自从最早的已知日子以来一直与人类有关的问题。它解决了两个相关的问题:你现在在哪里,有什么路径可以到达你想要的地方?诸如指南针,六分仪,LORAN无线电定位和航位推算法等仪器和技术已经被使用,其准确性,一致性和可用性程度各不相同。
对于自主车辆,导航和引导子系统必须始终处于活动状态,并检查车辆如何与目标进行对比。例如,如果最初的“最佳”路线有任何意想不到的改道,路径必须实时重新计算,以避免走错方向。由于车辆显然被限制在道路上,因此比简单地在A和B之间绘制直线需要更多的计算量。
用于导航和引导的主要子系统是基于GPS(全球定位系统)接收机,该接收机基于从至少四个超过60个低轨道卫星星座接收到的信号的复杂分析来计算当前位置。GPS系统可以提供一米左右的定位精度(实际数量取决于很多微妙的问题),这对于车辆来说是一个很好的开始。请注意,对于希望跳进车内并开始行驶的司机,GPS接收机需要30到60秒才能建立初始位置,因此自主车辆必须延迟其出发时间,直到计算出第一次固定为止。
GPS子系统现在可用作复杂的片上系统(SoC)IC或只需要电源和天线的多芯片芯片组,并且包括嵌入式的专用计算引擎来执行密集计算。尽管这些集成电路中有许多集成电路内部具有用于1.5GHz GPS信号的射频前置放大器,但许多车辆选择将天线放置在屋顶上,并配有一个低噪声放大器(LNA)射频前置放大器,并将GPS电路在车辆内更方便的位置。天线必须具有右旋圆极化特性(RHCP)以匹配GPS信号的极化,并且可以是陶瓷芯片单元,小的缠绕短截线设计或其他配置。
GPS模块的一个例子是RXM-GPS-F4-T从领新技术,图2.该18毫米×13×2.2毫米表面贴装单元需要在33毫安1.8V单电源,并且可以获取和跟踪多达48个卫星同时 更多的通道可以让GPS查看和捕获更多的数据,从而产生更好的结果和更少的辍学率。其敏感的前端要求信号强度仅为-159.5dBm。在根据GPS接收到的信号计算位置之后,它使用工业标准的国家海事电子协会(NMEA)消息格式通过串行接口将输出数据提供给系统处理器。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图2
图2:   完整的GPS模块,如Linx Technologies的F4单元,只需要一个天线和CD电源,通过串行接口和标准格式提供位置数据到系统处理器及其映射应用程序。
GPS对于自动驾驶汽车来说是必不可少的功能,但它本身并不足够。GPS信号被峡谷,隧道,无线电干扰等诸多因素阻挡,这些中断可持续数分钟甚至更长时间。为了补充GPS,自主车辆使用不需要任何类型的外部信号的惯性制导。该惯性测量单元(IMU)由固定在车辆上的平台组成,该平台具有三个陀螺仪和三个加速度计,每对正交的X,Y和Z轴一对。这些传感器提供有关平台的旋转和线性运动的数据,然后用于计算车辆的运动和位置,而不管速度或任何种类的信号阻塞。请注意,IMU不能告诉你你的位置,只有运动,所以车辆的初始位置必须由GPS确定或手动输入。
如果没有基于MEMS的陀螺仪和加速度计的发展,车载IMU将是不实际的。历史悠久的IMU是基于旋转陀螺仪和万向平台的,它在很多应用中都有很好的应用(导弹制导/太空任务),但是它对于一辆自动驾驶汽车来说太大,昂贵和耗电。
一个代表性的MEMS器件是ST Microelectronics的A3G4250D IC ,它是一款低功耗3轴角速率传感器,在零速率水平下提供高度的稳定性,在温度和时间上具有高灵敏度,如图3所示。 bit数字化的传感器信息通过标准的SPI或I2C数字接口传送给用户的微处理器,具体取决于所选择的版本。由于其尺寸仅为4 x 4mm2,采用1.8V电源供电,稳定性和精度规格,与3轴加速度计结合使用,完全适用于惯性汽车导航,可用于完整的6轴IMU。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图3
图3:  MEMS器件彻底改变了IMU功能的实现,如陀螺仪和加速度计; 意法半导体的这款微型IC集成了三个正交陀螺仪,并提供角度读数的数字化串行输出。

目标2:看你在哪里

自动驾驶汽车在前进时必须能够看到和解释前面的内容(当然是在后面的时候)。还有必要看看两边是什么。换句话说,它需要360°视图。一系列摄像机是显而易见的选择,用相机来确定车道的位置,以及道路上的物体​​或标记。
但是单独使用照相机存在问题。首先,有正确设置多台摄像机并保持清洁的机械问题; 第二,需要沉重的图形处理来形象化的意义; 第三,需要深度知觉以及基本的成像; 最后,照明条件,阴影和其他因素使得准确地确定相机所看到的是非常具有挑战性的。
相反,自主车辆上的主要“视觉”单元是LIDAR系统,它是光检测和测距(或光和雷达的混搭,取决于您检查的来源)的缩写。为了实现自驾车所需的瞬间决策,激光雷达系统提供了周围环境的准确3D信息。使用这些数据,处理器实现对象识别,运动矢量确定,碰撞预测和避免策略。LIDAR单元非常适合“大图”成像,并通过在汽车顶部使用旋转扫描镜组件提供所需的360°视图。
LIDAR利用高速,高功率的激光脉冲提供原始信息,激光的脉冲时间与检测器的响应时间一致,从反射光计算到物体的距离。可以使用检测器阵列或定时相机来增加3D信息的分辨率。脉冲非常短以提高深度分辨率,并且由此产生的光反射被用于创建3D点状“云”,其被分析以将数据转换成体积识别和矢量信息。然后使用变换后的结果来计算车辆相对于这些外部物体的位置,速度和方向,以确定碰撞概率,并且在需要时指示适当的行动。
对于近距离控制,例如停车,变道或保险杠行驶时,激光雷达系统效率不高。因此,它是由内置在前后保险杠和车辆侧面的雷达所补充的。这个雷达的工作频率通常为77GHz,已经分配给这个用途,具有良好的RF传播特性,并且提供了足够的分辨率。
为了将雷达安装到平保险杠组件及其有限的空间内,有必要采用高度集成的设计,包括使用部分雷达子系统PC板作为天线。ADI公司的AD8283还集成了六个低噪声前置放大器(LNA),一个可编程增益放大器(PGA)和一个抗混叠滤波器(AAF)以及一个直接至ADC通道,带有一个12位模数转换器(ADC),如图4A和4B所示。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图4a
图4a:  6通道雷达接收通道AFE AD8283的雷达系统概述。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图4b
图4b:  AD8283单通道的简化框图。汽车雷达系统需要a)复杂的,可控制的模拟前端电路来处理跨多个接收器通道的反射脉冲信号; b)ADI公司的AD8283是专门针对这种情况而设计的。
AD8283的主要应用是高速斜波调频连续波雷达(HSR-FMCW雷达)。每个功能模块的性能都经过了优化,能够在LNA噪声,PGA增益范围,AAF截止特性以及ADC采样率和分辨率等参数之间进行仔细的平衡,以满足该雷达系统的需求。AD8283在ADC前面包含一个多路复用器,在每个ADC采样完成之后,AD8283会在每个活动通道之间自动切换。每个通道的增益范围为16到34dB,增量为6-dB,转换速率高达72MSPS。整个通道的输入参考噪声电压的最大增益为3.5 nV /√Hz,这是有效性能的关键阈值参数。

目标3:去你要去的地方

虽然用于导航和导航的元件和子系统或者用于图像捕获和感测的部件和子系统由于其魅力方面而受到最多的关注,但是大部分自主车辆的设计涉及诸如电源管理之类的普通问题。为了提供自主操作所需的功能,在常规车辆中增加了几个专用的,独特的电路板和子系统。许多系统级操作涉及测量和管理功率要求,以控制功率,总体功耗和散热。
为了安全性和功能性,监视电池的电流和电压通常需要隔离感测,但是在低压电路板上不需要隔离。相反,用于确定电源或负载电流的最常用技术是与一个高端电流检测毫欧电阻(称为分流器)配合使用差分放大器来测量电压降。尽管放大器与分立检测电阻器一起使用,但是现在有一种替代方法可以节省空间,将读数误差减至最小,这主要是由于检测电阻器自身发热时的热漂移以及简化物料清单(BOM)通过减少零件的数量。来自德州仪器的INA250 将感应电阻和差分放大器集成在一个封装中,由于简化的电路原理图,导致了更小的电路板布局占用面积,更少的电路布局问题以及更低的系统成本。
自主汽车:多种传感器驱动导航,驾驶和性能图5
图5:  德州仪器的INA250简化示意图。测量电流和功率是大多数电路所需的重要内务管理功能; INA250电流检测电阻加差分放大器元件简化了设计和PC板布局的折衷,同时保证了高精度和高精度,同时降低了成本。

概要

自动驾驶汽车引起了很大的兴趣(怀疑)以及相当大的研发投入。实际上或实际上,如果我们将它看作是一个主流媒介,它是多么的实际或者负担得起,是未知的,而且是很多猜测的主题。公共道路上有数百万英里的测试里程显示出了显着的进步,从而改进了设计和运营。我们确实知道,这样的车辆需要在强大的处理器上运行复杂算法的复杂集成,并根据来自多样化和复杂阵列传感器的大量实时数据做出关键决策。

(责任编辑:ioter)

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