不久前，全球管理咨詢公司麥肯錫發布了一份研究報告，估算自動駕駛技術如能實現，將提升個人安全系數，可減少90%以上的事故。不過，報告作者之一表示認，自動駕駛行業整體還處在“誕生期”，90%的數字僅是預測，有很大的不確定性，而且是在所有人都采取自動駕駛的前提下得出的。

就安全系數而言，傳感和決策對其意義重大，所以解讀傳感器信息為當前高級駕駛輔助系統（ADAS）的核心，以及未來全自動駕駛汽車所需要的基本要素，同時也是我們當前面臨的一大挑戰。

擴展感知能力，超越人眼所及

想象您在開車時一輛迎面而來的汽車不知不覺進入了您的車道，與此同時有一個人在人行道上遛狗。您會剎車以期將碰撞降至最低程度？還是猛打方向盤，撞上行人和狗？抑或猛然轉向另一車道，撞上迎面而來的車流？無論如何選擇，也不大可能逃過一劫而不造成實質性損害或傷害。即使有能力在一瞬間作出三項決策，對我們所有人來說，這仍會變成一個沒有贏家的困境，除非我們能避免其發生。這正是自動駕駛的主要目標之一：車輛中的傳感器、通信能力、執行器和人工智能(AI)協同工作，收集并分析信息，從而比最好的人類司機更快、更及時地做出決策。

我們在開車時獲得的大部分信息來自于眼睛。這會受到很多因素的限制和影響，例如天氣、距離和干擾。因此，我們在開車時作出的很多決策都是反應性的。自動駕駛車輛有望實現預測性駕駛。為此，車輛必須具備遠超我們人類的檢測感知能力，我們需要檢測自動駕駛車輛外部環境的三種關鍵技術：雷達、激光雷達和高性能慣性MEMS IMU。

微波雷達

雷達目前大量用在高級駕駛員輔助系統中，例如碰撞預警和緩沖剎車、盲點檢測、車道變換輔助等，然而高性能雷達技術對傳統的微波信號鏈技術能力有極高的要求。有意思的是，根據 ADI 官方數據，新近生產的全部雷達模塊中大約 50% 含有 ADI 公司技術。這家在四年前將微波射頻領頭羊公司訊泰（Hittite）成功納入囊中的模擬半導體技術巨頭，在汽車雷達領域有 15 年的記錄，現正在開發打造創新的以“Drive360”命名的雷達技術平臺，以提供最高水平的性能和距離分辨率。除了成熟的 24GHz 微波雷達技術，還支持 76 GHz 至 81 GHz 的完整頻段，使其長期可用。

Drive360 雷達圍繞 28nm CMOS技術構建，這是目前 ADI 在業界率先強調的工藝技術節點，據稱這使雷達平臺能提供最高程度的數字信號處理集成靈活性，同時 ADI 豐富的RF IP支持實現高度差異化的波形和算法。按 ADI 公開的資料表示，采用 Drive360 雷達的產品將能可靠地檢測形狀更小、移動速度更快、距離更遠的物體（如摩托車、行人、動物等），以在關鍵時刻避免傷亡。

雷達、激光雷達和慣性MEMS IMU組成未來自動駕駛技術的“鐵三角”

激光雷達

雷達在未來的全天候自動駕駛應用中居于支配地位，但它只是瞬間決策解決方案的一部分。還需要其他傳感器，例如攝像頭和激光雷達（LiDAR，激光探測與測距）。與成熟的微波雷達技術相比，雷達所占成本只是激光雷達當前的成本很小一部分。

業界公認的最先成熟將激光雷達應用在汽車上的是美國Velodyne公司，其第一臺激光雷達直徑達到 30 英寸、重量接近 100 磅。2007 年其開發的激光雷達系統收費還高達 8 萬美元。2010 年谷歌推出無人駕駛汽車項目的“車頂花盆”據稱采用了 Velodyne 生產的 64 線激光雷達傳感器，成本約為 7.5 萬美元，其成本占到一輛谷歌無人車近一半。

作為傳統微波技術的領頭羊，ADI 也將激光雷達作為其整體 Drive360自主駕駛解決方案戰略的關鍵支柱。激光雷達利用光脈沖將物理世界以高的置信水平實時轉化為 3D 數字圖像。傳統激光雷達系統（現今主要用于測試車輛）非常昂貴。除此之外，它們外觀很難看，并且由機械組件構成，可能導致系統停機。ADI 正在大量投資開發經濟高效的真正純固態激光雷達技術以促進汽車激光雷達系統的主流采用，并讓汽車供應商和 OEM 能夠在客運車輛中部署基于激光雷達的 ADAS 和自主駕駛應用。

激光雷達是一個飛速發展的領域，其探測范圍和精度對于解決一些最困難的 ADAS 挑戰至關重要。ADI 公司目前聚焦于固態激光雷達設計，據稱其材料與計算機顯示器中掃描光線所用的材料相同，將經濟有效的設計消除常規產品中的活動部件，克服當前激光雷達系統成本高昂的問題，并提高可靠性。在范圍、分辨率、幀速率和功耗等關鍵性能指標方面，它也將有改善。

慣性測量單元

全球主流的導航采用GPS或者中國發展北斗衛星定位系統，但這些衛星導航技術也有它本身劣勢，比如信號差、有誤差、更新頻率低等問題，所以僅靠GPS無法滿足自動駕駛的定位需求，需要一種更好的設備來彌補GPS的不足。而MEMS慣性測量單元（IMU）擁有更高的更新頻率，而且不受信號影響，可以很好與GPS形成互補。

慣性測量單元，通常由陀螺儀、加速度計和算法處理單元組成，通過對加速度和旋轉角度的測量得出自體的運動軌跡，在導航中有著很重要的應用價值。我們把傳統的IMU和與車身、GPS等信息融合的算法組合在一起的系統稱為廣義的、針對自動駕駛的 IMU。

除了檢測周圍環境之外，自動駕駛車輛還需要能在各種氣候條件下感受路況并做出響應。ADI公司的慣性MEMS將多軸加速度計和陀螺儀與處理和校準功能集成在單個封裝中。IMU連同板載ADAS和衛星定位輸入，提供精確的車輛位置和航向畫面，同時抑制正常駕駛產生的沖擊和振動。

目前的GPS有很多時候是精度不夠準確或者無效的，例如在隧道中經常因為信號不好無法使用，或者在市中心的高樓里GPS信號容易被折射反射。這個時候IMU就可以增強GPS的導航能力。例如，在車道線識別模塊失效時，利用失效之前感知到的道路信息和IMU對汽車航跡的推演，仍然能夠讓汽車繼續在車道內行駛。

此外，GPS更新頻率過低（僅有10Hz）不足以提供足夠實時的位置更新，IMU的更新頻率可以達到100Hz或者更高完全能彌補GPS所欠缺的實時性，GPS/IMU組合系統通過高達100Hz頻率的全球定位和慣性更新數據，可以幫助自動駕駛完成定位。通過整合GPS與IMU，汽車可以實現既準確又足夠實時的位置更新。

未來展望

就像雷達、激光雷達和高性能MEMS IMU可以擴展自動駕駛車輛的檢測能力，使其超越人眼所及一樣，全球汽車半導體技術廠商都在探索當今所用這些技術的未來形態。想象一下手機發展的進程您會對未來自主駕駛的技術進步感到憧憬，1990 年代當新型手機推出時它可能有更好的電池或更薄的外形，其后智能手機降臨徹底永久地變革并改善了人類的生活。雷達、激光雷達和高性能MEMS IMU的演進，這些變革性技術將是未來高級安全與自動駕駛應用快速推進的強大基礎。