通过传感器融合实现车辆空间感知

你将学习:

• 什么是传感器融合?为什么它是自动驾驶汽车的未来?
• 传感器融合需要哪些传感器。
• 车辆制造商使用不同的传感器架构。

传感器融合是自动车辆（AVS）的未来，允许它们复制人类感官如何共同提供空间意识。那么，传感器融合到底是什么？

它是来自多个传感器的数据的利用，以构建对车辆周围的事件的认识，允许它处理发生的事情，然后采取适当的动作。AVS中最讨论的传感器是Lidars，雷达和相机，并且当通过传感器融合组合时，它们彼此相得益彰。

激光雷达(LiDAR)技术具有扫描效果，可以在远距离和高分辨率下探测物体，有助于防止事故的发生。激光雷达通过提供附近物体的3D信息来复制我们的深度感知，但它不能提供像相机那样的分辨率。此外，激光雷达对浓雾或大雨等天气条件也很敏感。

雷达被用来探测汽车附近物体的速度和距离。它由一个发射器和一个接收器组成，它发出的无线电波会在物体上反弹和反射，直到它们被接收器捕获。通过这种类似回声定位的过程，雷达可以确定附近物体的距离、速度和方向。虽然雷达在距离上没有很高的分辨率，但它的额外优点是能够很好地探测恶劣天气。

最后，相机，因为我确定一个人可以假设，通过创造来自反射和折射光线的图像来模仿我们的视觉。虽然相机具有极高的质量分辨率，但它们无法提供有关他们成像的距离和深度的详细信息。和Lidar一样，相机在某些天气条件下也不表现良好，并且可能在夜间进行探测。

结合传感器数据

通过传感器融合，来自多个或所有这些传感器(激光雷达、雷达、摄像机等)的数据输入被整合在一起。这是因为来自每个传感器的数据被结合起来，形成了车辆周围事件的图像，使其能够采取适当的措施。与人类的感官一样，将各种感官输入组合在一起，就能创造出一种非常细致的视觉空间意识。

所有三种类型的传感器都可以在汽车制造商使用的各种设计架构中组合和实施。一个这样的例子是“带状”架构，这可以被称为演进的域架构 - 从旧车辆中的原始，扁平电子控制单元（ECU）架构的中间升级。

区域架构

对于分区，重点放在车辆的选择物理区域，如前面，后面，中心核心，或两侧。所有位于给定物理区域的ECU连接到相同的分区控制器或网关，而不考虑ECU的确切功能。

使用区域设计，网关本身可以更接近传感器。这意味着大大简化了主机和网关之间的布线，允许更好的连接。这种方法在使用高速以太网和各种其他计算资源方面具有巨大的可扩展性和功能。因此，对于车辆的决策和处理数据来说，它是可靠的。然而，数据师的代价是需要管理和从ECU具有非常不同的功能管理和从ECU管理和路由流量的网关的更大复杂性的成本。

分区架构也提供了一个显著的优势，特别适用于传感器融合。车辆可以有多个区域控制器，从传感器收集数据，有时甚至可以弥补传感器的性能不足。因此，区域控制器可以应用传感器本身没有执行的任何局部处理，如信号清理或局部机器学习(ML)。

中央处理

现代汽车考虑的另一种架构实现了集中处理的传感器融合。所有的域合并成一个域，而不是在汽车上分散使用几个ecu集中域控制系统，导致“中央处理”名称。中央处理是高科技公司制造车辆的首选设计，如Tesla和Waymo，因为他们争取5级（全面）自治。如今，这种类型的架构导致三个或如此集中的控制器而不是理想的单控制器。

虽然它听起来很简单，但所有位于一个集中式域控件的域，虽然它实际上使事情与处理角度更复杂。在这种类型的架构中，由中央单元执行大量处理。然而，传感器产生的巨大数据意味着中央单元可以节流性能。

一种解决方案是依靠具有高端处理能力的最先进的处理单元，专门用于处理汽车传感器数据。另一种方法是依靠分布式处理来优化系统，降低集中控制器的工作负载，并允许较高的计算速度。

分布式方法

不同的制造商会选择最适合他们公司类型和历史的产品。新进入者可能会青睐高端集中计算方法，而传统制造商可能会青睐后者，分布式解决方案，以更好地利用供应商的贡献。

With the distributed approach, it’s essential to have multiple modules pushed out to the edge to handle the abundance of data generated from the multitude of various sensors, including sensor modules, braking control modules, lighting modules, etc. Highly sophisticated sensors are often implemented so that they can perform some data-processing functions to reduce the bandwidth of information sent back to the central unit or reduce the noise in the received signal—forming sensor fusion.

对于车辆变得完全自主的车辆，他们需要完美的空间意识，以适当地识别并对道路上的不断变化的环境作出反应。很难说Zonal或中央处理是未来更普遍的汽车架构类型，但我们所知的是传感器融合对于复制AVS中的人类感官并最终实现5级至关重要。

无论使用哪种架构，确保它正确联网是自动驾驶汽车的关键。我们将在下一篇文章中进一步探讨这个主题。