ADAS功能与主要部件

ADAS是Advanced Driver Assistance Systems（高级驾驶辅助系统）的缩写。由于ADAS是一个”辅助系统”，很自然地可以知道它与”自动驾驶”有所不同。但从另一个角度来看，ADAS系统的发展也是我们走向自动驾驶终极目标的必经之路。 

从功能角度来看，目前ADAS主要包括：

1. 自适应巡航控制(ACC)：该功能是在传统巡航控制的基础上建立的。它使用雷达/激光雷达来检测前方车辆的相对距离和相对速度，并主动控制车速以实现自动跟随车辆的目的。根据前方是否有车辆，系统可以在巡航控制和巡航跟随之间自动切换。
2. 车载导航系统：通过接收GPS（全球定位系统）和TMC（交通信息频道）信号，再结合车上安装的地磁方向传感器、陀螺仪传感器、速度传感器，该系统可以检测汽车的运动轨迹。经过ECU计算后，可以动态确认车辆位置。
3. 车道偏离预警系统(LDWS)：使用安装在前挡风玻璃上的摄像头测量车辆前方的道路标线，实时计算车辆与车道线之间的相对距离、道路的坡度和曲率。当车辆偏离车道时，系统会提醒驾驶员立即纠正方向，甚至主动尝试引导车辆回到原车道。这将降低车祸发生的概率。
4. 盲点检测：典型的盲点检测系统使用安装在汽车两侧的电子检测装置（通常在左右后视镜周围或后保险杠周围）通过电磁波/雷达波/超声波进行感应，或用摄像头捕捉图像。当其中一个传感器检测到盲区有物体时，将通过灯光、声音或屏幕图像警告驾驶员，避免贸然变道造成事故。
5. 前碰撞避免系统(FCAS)：该系统使用摄像头并结合雷达检测和特殊算法来计算与前方车辆的碰撞时间。如果系统检测到车辆与前方车辆难以保持适当的安全距离，意味着有迫在眉睫的碰撞风险，系统将通过闪烁的灯光或警报声提醒驾驶员减速，减少碰撞事故对乘员造成的伤害。
6. 行人检测：使用立体摄像头结合雷达检测前方区域，掌握行人及其运动规律。当可能有碰撞风险时，系统将发出警告信号和警告声提醒驾驶员作出反应。如果没有立即反应，更先进的系统将激活刹车辅助。甚至当系统判断刹车太快时，系统将发出命令收紧安全带并使座椅靠背竖直，以减少碰撞伤害。

此外，还包括：紧急制动系统、自动大灯开关系统、自动泊车辅助系统、夜视系统、侧风稳定系统、驾驶疲劳检测系统等，也都属于ADAS的范畴。

从系统架构的角度来看，ADAS主要由三个模块组成：传感器、处理器和执行器。

(1) 传感器：传感器用于检测各种外部信号。对于ADAS来说，主要使用超声波、雷达、激光雷达和摄像头等来进行距离检测。如下图1所示，展示了传感器功能和应用的关系。

图1：针对ADAS不同功能需求所使用的传感技术概览

(引用自：https://www.synopsys.com/automotive/what-is-adas.html)

(2) 处理器：处理器的功能是处理输入信号，在汽车中通常称为”电子控制单元(ECU)”。ECU在接收到信号后进行适当的分类和处理，然后输出控制信号给执行器。除了ECU，还有微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)等。

(3) 执行器：根据处理器发送的控制信号，执行器控制各种被执行设备并让相关设备完成动作。例如，启动自动刹车以停止汽车、通过屏幕显示警告信息、启动蜂鸣器发出警告声等。

激光雷达的应用与技术

激光雷达(LiDAR)的英文全称是Light Detection and Ranging。激光雷达可应用于高级驾驶辅助系统(ADAS)的自适应巡航控制系统、紧急制动系统、行人检测系统和前方碰撞预警系统。其主要功能是精确测距。

激光雷达基本由三部分组成：激光光源、光敏传感器和成像机制。激光光源一般使用半导体激光器；光敏传感器一般使用光电二极管(PD)或雪崩光电二极管(APD)；成像机制分为扫描式或非扫描式。车用激光雷达常用的测距方法是飞行时间(Time of Flight, ToF)技术。关于ToF技术，将在本文的下一章节详细说明。

目前，自动驾驶汽车的发展根据”是否采用激光雷达”的选择分为两大阵营：第一阵营是以特斯拉为首的阵营。该阵营只专注于毫米波雷达和摄像头，不使用激光雷达。第二阵营是以谷歌为首。谷歌不仅使用毫米波雷达和摄像头，还使用Velodyne H64E的激光雷达来捕捉360度3D图像。

特斯拉阵营决定不使用激光雷达是因为其成本太高。然而，从两个阵营过去十年积累的实际案例来看：特斯拉的自动驾驶汽车曾发生过一些严重的车祸；而谷歌的自动驾驶汽车经历了超过300万英里的实际测试，只发生了十几起轻微事故。此外，从功能角度来看，激光雷达可提供0.1度角分辨率、100米测距和5~10Hz图像更新率。这使得全球从事自动驾驶汽车开发的团队形成了一个普遍共识，即：按照目前的自动驾驶技术水平，不使用激光雷达作为传感器的自动驾驶汽车达到Level 2~3级标准没有问题；但要达到Level 4~5级，即达到”高度驾驶自动化”甚至”完全驾驶自动化”的水平，必须使用激光雷达。

表1 SAE(国际自动机工程师学会)自动驾驶等级划分

激光雷达对自动驾驶发展如此重要，这也促使产品向低成本、更耐用和更安全的方向发展。具体行动如下：

1. 开发全固态激光雷达：当具有旋转扫描机构和驱动电机的模块需要承受天气影响，并安装在频繁振动和惯性变化的车辆上时，模块的耐用性将受到极大挑战。因此，使整个模块成为全固态，消除旋转扫描机构和驱动电机的需求，可以有效提高激光雷达的耐用性。
2. 采用单光子雪崩二极管(SPAD)作为传感器：当单光子雪崩二极管传感器的偏置电压超过击穿区域时，光子产生的电子在高电场的加速和碰撞下，产生大量电子。级联雪崩效应产生的电子增益非常大。因此只要有单个光子，就可以诱导产生超过阈值(threshold)的电子信号。SPAD创造了新型激光雷达对光感知非常敏感的优势，同时也允许激光雷达模块使用更低功率和更低成本的激光光源。
3. 采用更长波长的激光光源：基于成本和功率考虑，目前激光雷达使用的激光光源大多是905 nm激光器。然而，905 nm波段不在眼睛安全范围内。一般来说，眼睛安全范围指的是大于1400 nm的波段，因为波长小于1400 nm的可见光和红外光会聚焦在视网膜上，很可能对视网膜造成永久性损伤。采用1400 nm以上的激光器作为光源对个人健康和安全更有保障。
4. 通过半导体工艺将激光雷达发射器/接收器和扫描仪集成到芯片上：将激光器和传感器集成在芯片上，可以大大减小体积并降低重量，满足全固态激光雷达模块的要求。此外，基于晶圆的设计使扫描速度比机械扫描快一千多倍，可以大大降低成本并有效提高产品的性价比。

iToF与dToF的区别

ToF是Time of Flight（飞行时间）的缩写。当我们知道光的飞行时间时，可以通过光速乘以飞行时间来计算距离。例如：光在一年内传播的距离称为光年。

ToF技术可以细分为两种类型：

(1) iToF (间接飞行时间) 技术

(2) dToF (直接飞行时间) 技术

要实现这两种技术，都需要发射器和接收器，区别主要在于计算距离的公式。

iToF技术的发射器使用具有特定周期和幅度的调制光。当这种特定调制的入射光从物体表面反射时，接收器将接收到相同周期的反射光，但入射光和反射光之间存在相位延迟。当我们测量这个相位差延迟了几个周期时，可以通过以下公式计算距离。

dToF技术的距离计算公式更为直接：

dToF的光源一般使用脉冲光。脉冲光指的是在很短时间内发射的一束光。dToF的传感器记录脉冲光发射时的当前时间，并接收反射光。计算时间差(Δt)，然后直接将时间差乘以光速并除以2，即可计算出物体与汽车之间的距离。

那么，iToF和dToF各有什么优缺点呢？我们可以从下表的详细对比中看出。这里做一个小结论：短期内，iToF技术应该能够凭借CMOS的成本优势占据一定的市场份额。但是，随着SPAD工艺技术的不断进步，预计dToF技术的成本将得到大幅改善。届时，dToF技术在检测距离方面的优势将占据更多的市场份额和产品应用。

表2 iToF和dToF的优缺点对比

什么是SPAD？

单光子雪崩二极管(SPAD)是一种半导体光电探测器。当我们在SPAD上施加较高的反向偏置电压（硅材料通常为100-200 V）时，光子进入硅材料后，我们可以获得约100倍的电离碰撞效应（雪崩击穿）。这种内部电流增益反过来又会引起级联倍增效应。此时，电流会非常大，可以被电路轻松检测到。在工艺方面，通过掺杂技术的差异，SPAD可以允许施加更高的电压而不被击穿，从而获得更大的增益。一般来说，反向电压越高，增益越大。

图2 单光子雪崩二极管的倍增效应示意图

SPAD主要用于激光雷达和长距离光纤通信，此外，它也开始用于正电子断层扫描和粒子物理等领域。SPAD阵列也已实现商业化，知名厂商包括：SONY、意法半导体和安森美半导体等。

关于SPAD特性测试，包括偏置区域和电流电压特性、暗计数率(DCR)、时间抖动(Jitter)等，将在本系列的第二篇文章中做更多介绍。敬请期待！