自動駕駛的技術協(xié)作有助于促進自動駕駛和證明其是安全、高效和可行的。

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自動駕駛汽車（AV）正迅速從炒作走向現實。Emerj最近的報告記載了11家最大的汽車廠商計劃，其中本田、豐田和雷諾日產最早將于明年開展計劃。然而，很明顯，部署批量生產的自動駕駛汽車比傳統(tǒng)汽車有更多的要求。自動駕駛需要與駕駛員、其他車輛、基礎設施進行積極的交互，并且需要更多的驗證。僅僅一個參與者是不能完成的，還需要自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)中不同參與者之間的合作。最近的技術協(xié)作，如3M的下一代數字化智能代碼簽名技術和NVIDIA的DRIVE Constellation仿真平臺，已經表明生態(tài)系統(tǒng)在實現自動駕駛汽車方面的重要性。

目前取得了一些進展，盡管發(fā)生了一起引人關注的事故，3+級系統(tǒng)的安全記錄仍然表現出色。事實上，加州機動車管理局（DMV）對所有在其道路上測試自動駕駛汽車的公司編制并公布人為干預的統(tǒng)計數據；去年，Waymo的汽車行駛了120萬英里，干預率為每11，018英里干預1次。這一速度不僅接近2017年的一半，而且正迅速接近美國年平均里程 （13，476英里），是英國年平均里程（7，134英里） 的1.5倍以上。

傳感器進展

自動駕駛車輛的核心是感知技術。配以車輛之間、車輛與基礎設施通信系統(tǒng)之間的低延遲以及由強大的基于人工智能（AI）的處理器詮釋的組合數據。

有3種核心傳感器技術：

激光雷達（LiDAR）： 用于深度映射。目前的系統(tǒng)可超過100米距離，具備寬視場

雷達：用于運動測量（達300km/h），物體檢測和跟蹤范圍達300m

攝像機： 用于識別和分類

雖然并非所有車輛都將使用相同的傳感器組合（一些目前只使用雷達和成像，而另一些則使用LiDAR和成像），但每增加一個傳感器都提供更多的數據，并通過傳感器融合互為補足，大大提高了整個系統(tǒng)和車輛的準確性、安全性和可靠性。

每種核心傳感器技術都在不斷地進步。安森美半導體得益于新一代硅光電倍增管（SiPM）和單光子雪崩二極管（SPAD）方案，正使LiDAR系統(tǒng)能夠探測更遠的距離，即使是低反射率目標，同時能減小系統(tǒng)的尺寸和成本。公司正在開發(fā)雷達技術，以相同的IC同時在短距離和遠距離模式下工作，提高精度，降低功耗，減少器件數。在成像方面，傳感器如安森美半導體的Hayabusa系列等正提供更廣泛的分辨率選擇，以滿足自動駕駛車輛的多種需求。

由于先進像素結構的開發(fā)，Hayabusa系列產品還采用了領先業(yè)界的超級曝光模式，支持超過140 dB的高動態(tài)范圍（在包含非常暗和非常亮區(qū)域的具有挑戰(zhàn)性的場景中提供高質量的圖像），同時抑制LED閃爍 （LFM），以減少日益流行的LED車輛、道路標志和路燈光源的閃爍。

在傳感器技術和自動駕駛車輛生態(tài)系統(tǒng)方面取得進展的另一個重要例子是車輛將能夠與道路基礎設施本身進行通信。這可能是至關重要的，例如，能夠提醒車輛注意危險的道路狀況或前方發(fā)生的事故。

一個自動駕駛生態(tài)系統(tǒng)可以通過定義和便利車輛與道路網絡通信的方式來提高自動駕駛車輛的高效和安全性，從而獲得危險狀況或前方事故的警告。短距離無線通信是實現這一目標的關鍵一環(huán)，但要在整個道路網絡中部署，成本也很高，而且很容易遭到黑客攻擊，因此需要建立安全機制和網絡安全方案。

因此，3M也轉向了一種基于視覺的方法，最近宣布與安森美半導體合作以幫助改善那些配備自動駕駛功能的車輛的導航。這可與主要道路上的無線通信系統(tǒng)一起實施；在較小的道路和臨時路線上部署無線基礎設施可能不太可行。

圖像傳感器現在能夠“看到”的范圍遠遠超過人類駕駛員，通過與3M共同開發(fā)圖像傳感器，可使用信號傳遞更多的信息，以進一步協(xié)助駕駛員超越傳統(tǒng)的先進駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），并為邁向自動駕駛鋪平道路。合作的成果曾在1月份的CES上展出，安森美半導體的AR0234AT CMOS圖像傳感器集成3M的智能代碼簽名技術。

安森美半導體視覺技術的增加不僅提高準確性，提供了冗余，并能在不能實行無線系統(tǒng)的情況下部署車輛到基礎設施的通信；這類系統(tǒng)的可視性還有助于在公眾中揭開這類技術的神秘面紗，從而有助于提高消費者對自動駕駛汽車技術的信任。

自動駕駛車輛的處理器面臨著相當大的計算挑戰(zhàn)，不僅要融合不同傳感器的輸出，而且還要處理這些傳感器（特別是視覺系統(tǒng)）產生的大量數據。因此，生態(tài)系統(tǒng)對于指導各公司的技術開發(fā)和減輕汽車處理器的壓力至關重要。

這種開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)平臺的一個典型例子是NVIDIA DRIVE，這是個完整的硬件和軟件生態(tài)系統(tǒng)，使系統(tǒng)開發(fā)人員能夠協(xié)作和利用先進的開發(fā)系統(tǒng)，加速自動駕駛車輛的設計和生產。DRIVE結合深度學習、傳感器融合和周邊視覺，以改變駕駛體驗，并符合可能最高的安全標準ISO 26262 ASIL-D功能安全。

實施這生態(tài)系統(tǒng)的一個例子在3月份的GPU技術大會上展出，NVIDIA和安森美半導體演示了一個開放的、基于云的平臺，提供從圖像傳感器到NVIDIA DRIVE Constellation的實時數據。這支持對大規(guī)模測試和驗證的仿真，以加速開發(fā)安全、強固的無人駕駛車輛的進展。

總結

交通業(yè)正在經歷顛覆性的變革。幾乎所有車廠的自動駕駛車輛都將在未來幾年投產，這將為駕駛和社會帶來許多益處，尤其是道路交通事故的大幅減少。半導體是推動新興交通模式創(chuàng)新的核心。技術進步迅速，但復雜性和困難也呈指數增長。汽車公司、技術公司、大學和政府必須協(xié)作，以安全、可靠和及時地部署自動駕駛車輛。生態(tài)系統(tǒng)的開發(fā)對于引導和加速發(fā)展以及證明自動駕駛汽車是安全、高效和可行的至關重要。

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