徐洋

摘要：汽车机电一体化作为机电一体化的分支，在近年的发展中得到了人们的广泛认知和重视。随着对其广泛应用，让汽车的安全性，舒适性和操控性上得到了极大的提高，推动了汽车行业的跨越式发展。文章主要以高级辅助驾驶ADAS的影像化升级运用与传统辅助驾驶对比，分析影像化的必要性和趋势性，对以后的辅助驾驶方向有一个更高的展望。

关键词：高级驾驶辅助系统;雷达技术;摄像头技术

中图分类号：U463.6                                      文献标识码：A                                  文章编号：1674-957X（2020）20-0187-03

1  概述

近年以来伴随着信息技术的发展，以及人们对机电一体化带来的技术革新认可度的逐年提高，使之在日常生产生活等诸多领域中得到了越来越广泛的应用。纵观汽车行业发展历史，从蒸汽时代到内燃机时代，再从随后的电器时代发展到如今的信息时代，汽车的发展历史完整的勾勒出机电一体化技术应用在汽车产业上的发展史，随着信息技术的不断发展，高级驾驶辅助系统ADAS变得越来越人性化，各种驾驶辅助应用，如：倒车影像、360度环视、自动泊车、抬头显示HUD、车道监视等等技术的应用，使得机电一体化技术在汽车中的应用不断升级，使得人们的驾驶体验提高到一个新的平台。

2  机电一体化技术在汽车中应用的几个阶段

按时间的顺序来划分，机电一体化技术在汽车中的应用主要分为三个阶段：第一阶段是二十世纪六十到七十年代期间，机电一体化技术在汽车中的应用主要体现为对汽车机械装置的改善中，如电控燃油喷射、电动助力转向等技术的应用中。第二阶段是八十年代到九十年代期间，伴随着集成电路的发展和广泛应用，其解决了机械装置在初期难以实现的控制难题，大大提高了汽车行驶的安全性。第三阶段是二十世纪末至今，随着信息技术特别是网络技术的不断发展，机电一体化技术在汽车中的应用不断向自动化、智能化发展，大大提高了人们对驾驶体验的舒适性。

3  高级驾驶辅助系统ADAS的发展史

早在20世纪70年代，以美国、德国等传统汽车制造强国为代表的国家就开始对无人自动驾驶汽车进行了深入的可行性和实用性研究，并且取得了实质的突破性进展，虽然我国这方面研究相对于这些国家有着十余年时间的代差，但是也取得了不错的成绩，例如90年初期由北理和国防科大等高校联合研制的ATB-1无人车，行驶时可以达到时速21KM/H，而此测试车也标志着中国无人驾驶正式起步。另外2014年由解放军军事交通学院研发的无人驾驶车辆在高速路上进行了测试，其最高测试时速达到了110KM/H，并且在测试期间实现自主变道36次，一举夺得“中国智能车未来挑战赛”的冠军。而2015年长安实现了从重庆到北京的高速路无人驾驶测试，这进一步实现了从无到有再到精的过程。提到自动驾驶肯定要提到自动驾驶的等级区分如表1。

由美国汽车工程师学会和美国国家公路交通安全管理局联合制定的自动驾驶分级标准可以分为如下阶段：

L0阶段：此阶段主要功能为辅助驾驶系统。ADAS驾驶系统，主要有LDW、FCW、MOD、PCW等，这些辅助功能对驾驶起到辅助，提醒和警示作用，不干涉驾驶员的驾驶。

L1阶段：此阶段主要功能为干预行辅助驾驶。例如AEB，检测前方的障碍物，并且提供刹车制动，ACC，跟随模仿前方车辆驾驶，保持安全距离。

L2阶段：此阶段主要功能为半自动驾驶。例如LKA车道保持，人在良好交通情况下可以选择性的自动驾驶，人为驾驶为主，汽车自动驾驶为辅。

L3階段：此阶段主要功能为人车交互驾驶。汽车自动驾驶，人参与指挥汽车行驶，以自动驾驶为主，人为驾驶为辅。

L4阶段：此阶段主要功能为汽车全自动驾驶：人不做任何只会或控制车辆驾驶，由车辆全自动驾驶。

所以归总各阶段的功能我们可以得到一个按阶段区分的表2。

综合分析表1、表2，可以发现清晰勾勒出ADAS的发展进程和由技术提升带来的ADAS功能性更加完善，早期在ADAS中主要是被动的报警式预警，当检测到潜在的危险时，会发出语音提示驾驶者注意异常情况，如倒车时障碍提示等。由于技术的发展，主动式的干预就变得越来越常见，也使得ADAS的功能变得越来越完善。而技术的交替追赶主要体现在雷达和摄像头技术的进步，说到视觉影像化必然就绕不过去雷达和摄像头的发展历史。

3.1 雷达技术应用

雷达在ADAS上的运用较多的大致分为以下几种如图1所示：主要分为超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达三种雷达，超声波雷达是频率高于20000Hz的声波，其优点就是方向性好，穿透能力强，不过受干扰较大，范围也只有1米左右，常见的倒车雷达用的就是超声波雷达。毫米波雷达是波长1-10mm的电磁波，其带宽大，分辨率高，天线不见尺寸小，能适应恶劣环境。对雾霾、烟、灰尘的穿透能力强，能满足除暴雨天气以外的其他全天时气候。而且由于军用波段放开限制以后，车场开始用毫米波雷达波段达到77GHz频段，所以按照现阶段ADAS传感器分类毫米波雷达将77GHz工作频率归为长距雷达，探测距离可以达到200米以上，但是探测角度只有20度左右。由于频率高，电路设计和材料工艺难度较大。一般安装在前保险杠内部。在ACC自适应巡航方面使用的就是长距雷达。另外传统2.4GHz雷达被归为短距雷达，如侧方短距雷达工作频率2.4GHz。覆盖角度达到150度以上，但是探测距离较小，只有70米左右。其成本较低，但是体积较大。实际运用到的有SAM盲区检测，LCA变道辅助，RCW追尾碰撞预警等功能。最后一种激光雷达，其是以激光光束工作的雷达，它是发射激光束探测目标位置、速度等特征量的雷达系统。激光雷达和毫米波雷达相比，有着很多优点。激光雷达会自己描绘周围环境的3D图像，距离和速度分辨率等数据。在抗干扰方面相对于普通雷达而言有着较强的抗干扰能力，外界对普通雷达的干扰信号源能干扰激光雷达的不多，所以在日常使用时比较可靠，但是事情总有正反两面性，激光雷达也有自己的缺点：第一就是贵，最普通的激光雷达需要几十万起步;第二穿透能力差，在大雨、浓烟、雾霾等坏天气下几乎不能使用;第三，搜索范围小，所以导致其探测效率没有其他雷达高效。

3.2 摄像头技术应用

摄像头技术方面一般分为单目和双目摄像头如表3所示，早期ADAS中普遍应用的都是单目摄像头，主要用于对目标类型的判断和车道线的识别，而后由于算法的提高，ECU运算能力的提高，以及成本的降低，不少中高端车型已经开始装配双目或者多目摄像头，单目摄像头的算法思路和工作原理为先识别物体然后进行距离测量：首先通过图像和数据库中图像匹配进行识别，然后根据图像大小和高度进一步估算障碍与本车距离。在识别和估算的时候，都需要反复与数据库中图片数据进行对比判定。也就是说如果想要识别某款车，就要建立这款车对应的数据库，想要识别动物就需要建立对应动物的数据库。而双目摄像头的算法思路和工作原理是先对目标物体进行距离测量后再进行识别确定：首先利用摄像头的视差原理直接测量物体与车的距离，其原理和人眼类似。也就是当两只眼睛看同一个物体时，由于存在视差，也就是单独运用左右眼观察物体时，会产生感官上的位移。运用这种位移大小可以进一步测量出目标物体的距离。然后在物体识别时，双目摄像头仍然要利用单目一样的原理算法，进一步识别物体到底是什么。现在主要能够实现车道偏离报警，车道保持，对行人和车辆的AEB等。除了单双目摄像头之外，现在还有多摄像头组成一个视觉平台。其平台设计方案中会选用长焦和广角摄像头与ADAS主摄像头辅助配合，兼顾起对周围环境以及远处物体的探测。当然也有在环视平台上叠加ADAS功能的情况。例如运用环视平台做车道偏离预警比运用单目摄像头实现该功能有着天然优势。在大雨天气或者前方强光源影响视线的情况下，前视摄像头有可能连车道都无法分辨，而环视摄像头由于其斜向下的摄像角度且可以提供多个角度视角观察，基本不会受到天气原因引起的地面积水反光影响，功能和稳定性上可以比前视摄像头稳定的多。但其也有不足之处需要考虑侧向无车灯照射时摄像头的夜间表现。

由于摄像头受环境影响非常大，雨、雪、雾霾、沙尘都会使识别能力降低，并且在强光下受到干扰。现在更多的是以摄像头识别为主，雷达测量辅助的运用模式如图2所示。原理是先对图像中的场景进行道路以及障碍物或者各种特殊物体的分割，在分割基础上进行AI对比并对物体做出识别，再根据物体分割识别的结果，结合单目摄像头对物体的测距算法就可以测量更远距离的物体，这样我们就能将双目摄像头对图像的浮点运算类似激光雷达的精准测距及物体分割的优点与视觉单元基于对数据库模型进行物体分类以及物体估距的优点相结合，建立出一套更好的3D视觉系统。

在最新一期的《2019年ADAS自动驾驶市场发展蓝皮书》中也分别从摄像头的安装增长和雷达安装增长上做出了对比分析如图3和圖4。

可以明显的发现设想头的安装量在爆发式的增长，2020年中国乘用车车载摄像头前装市场的装车量达多达2000万枚，同比增长接近15%。在前视摄像头方面装车量同比增长28%，环视摄像头方面装车量同比增长30%，而在双目摄像头的装车量方面由于成本的不断降低更是有着170%的惊人增长。而乘用车毫米波雷达实际出货量同比增长仅为54%。而由于摄像头的更多安装，更加丰富了ADAS的功能，如：驾驶员困倦报警系统，夜视系统，自适应远光控制系统，行人/障碍物/车辆探测系统等。为驾驶者提供更多的安全辅助保证。

4  未来展望

现阶段我们正处于汽车驾驶的部分自动化和有条件的自动化过渡阶段，随着国家发改委关于《只能汽车创新发展战略》的印发，例如华为、腾讯等一批大的公司加入其中，对智能驾驶从软件到硬件的性能大幅提升，实现网络化、视讯化，从而在2025年实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，并且对实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用努力推进，相信，随着软件算法，芯片算力，5G网络无线通信，硬件探测单元性能的提高到最终一期2035-2050规划年，我们将实现从ADAS的辅助驾驶到完全的自动驾驶过渡。

参考文献：

[1]袁满祥.浅析机电一体化技术在汽车中的应用[J].科技创新与应用，2016（20）：106-107.

[2]徐俊.77GHz汽车防撞雷达系统一些关键技术研究[D].2015.

[3]王加帅.ADAS系统中基于摄像头的测距技术研究[D].山东师范大学，2018.