接續前文:CES 2018自駕車總複習(中)  

瑞薩(Renesas)知名的R-Car系列SoC主要是為車用資通訊娛樂裝置設計,這家日本晶片大廠要如何進軍自動駕駛車輛領域?

在CES 2018,車用晶片領導廠商瑞薩邀請客戶以及媒體試乘自動駕駛車;該公司到目前為止有6輛測試車,其中有4輛搭載瑞薩晶片的Lincoln轎車是全自動駕駛測試車輛,2輛Cadillac則是被設計為「感知汽車」(perception cars),配備由瑞薩晶片實現的ADAS功能。

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Renesas在CES現場提供自駕車試乘
(來源:EE Times)

瑞薩電子美國分公司車用系統業務部門先進系統創新總監Craig Johnson接受EE Times訪問時表示,該公司對於自動駕駛車輛的開發,是大量生產車型與功能安全性為考量;而瑞薩也正在測試對車廠以及一線汽車零組件供應商來說必備的各方面技術,以打造安全、具成本效益的自動駕駛車輛。

而顯然自動駕駛車輛需要配備各種功能的大量感測器,舉例來說,筆者試乘了在車頂上配備9支攝影機、1個360度光達(lidar)的自動駕駛輛,此外還有兩個未使用到的雷達以及2部立體視覺攝影機。驅動瑞薩自動駕駛車輛的是該公司R-Car V3M晶片,該晶片主要是支援前向攝影機應用。

此外還有R-Car H3,據說此主要用於車用資通訊娛樂系統的晶片,除了運算能力超越前一代R-Car H2,符合ISO 26262 (ASIL-B)車用安全性標準,並支援強化的安全功能與強韌度。而根據負責導覽自駕車試乘的瑞薩ADAS與自動駕駛系統部門總監John Buszek表示,目前裝設在該全自動駕駛測試車輛上的9支攝影機,是由6顆R-Car V3M晶片所驅動。

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瑞薩在試乘車的後行李廂配備了兩套R-Car H3 (其中一套為備援,),還有一部PC,不過並非用以驅動車輛,而只是純粹為了在試乘車內的螢幕上顯示車輛所看到的畫面
(來源:EE Times)

瑞薩展示的全自動駕駛Lincoln車款也展示了在定位方面的強大功能,是透過融合GPS、光達以及高品質、高解析度的地圖繪製所實現;當試乘車第一次行駛過某個路段未看到施工標誌時,車輛會實施地圖比對方法並在第二次行駛前透過空中下載更新圖資。

目前瑞薩的全自動駕駛車輛合作夥伴包括德國汽車視覺平台開發商Hella Aglaia、現已隸屬於BlackBerry的即時作業系統開發商QNX以及加拿大滑鐵盧大學(University of Waterloo)。

而在被問到瑞薩從自動駕駛車輛測試中學到了哪些經驗,Buszek表示:「要學的還有很多,自動駕駛是很困難的;」因為現實世界的環境會有許多不能預期的挑戰,例如CES所在的美國拉斯維加斯就突然下了一場雨,使得測試車輛得在夜間行駛時分辨反射在人行道上的霓虹燈招牌。而他強調瑞薩的目標是開發高整合度、具成本效益、功耗最佳化且安全的晶片

隨插即用的自動駕駛方案

我們何時可以替換自動駕駛車輛上的硬體與軟體元件?

技術顧問機構VSI Labs創辦人暨首席顧問Phil Magney堅信應該要有隨插即用的自動駕駛方案,而在CES 2018發表DriveCore硬體堆疊的汽車零件供應商偉世通(Visteon),就是這個生態系統中的最新成員之一;Visteon的架構能支援包含來自多家處理器供應商之處理堆疊(processing stack)選項的子板。

還有另一個例子是已經隸屬於三星(Samsung)的Harman;Magney表示,該公司提供了一種名為DRVLINE的開放性開發平台概念,並展示了可替換的硬體與軟體元素,還有包括演算法、感測器與處理器堆疊在內的多位合作夥伴:「以上兩家公司的自動駕駛車輛解決方案,都包含開放性軟硬體架構以及開發工具。」

新一代的感測器與模組

我們都了解自動駕駛車輛需要備援(redundancy),但有沒有什麼新感測器技術已經準備好取代其他感測器?

我們已經看到感測器技術有顯著的進步,例如安霸(Ambarella)就展示了一種新的電腦視覺架構,能提供立體視覺處理以及深度學習感知演算法;此外該公司還展示其立體攝影機如何能在螢幕上的3D結構中偵測未經訓練的物體。

隸屬Ambarella旗下的VisLab創辦人Alberto Broggi表示,相較於能夠每秒產生200萬個3D點的光達,其長距離立體攝影機能每秒擷取800萬至900萬個3D點。那Ambarella的電腦視覺晶片能取代光達嗎?Broggi指出是有可能的,但這並不一定是該公司的意圖。

還有德州儀器(TI)展示該公司的高整合度雷達感測器單晶片,能在76~81GHz頻段運作;該元件採用TI的低功耗45奈米RFCMOS製程,配備ARM R4F處理器以及一個硬體加速器,可以在晶片內支援必要的雷達資料處理。

TI的雷達與分析處理器部門總經理Sameer Wasson解釋,該精準的低功耗雷達系統,封裝尺寸非常小;其長距離雷達能在小於1度的角度精準度以及300公里時速下,偵測機車、汽車以及其他動態物體,短距離雷達則能以高精準度偵測80公尺距離的動態物體。

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TI的高整合度雷達感測器
(來源:EE Times)

VSI Labs的Magney觀察指出,雷達技術在分辨物體方面越來越有進步,而且儘管不如光達細緻,也能製作點雲;Magna、恩智浦(NXP)與TI都號稱能提供支援各種偵測應用的精密雷達。如NXP汽車業務部門技術長Lars Reger表示,高解析度成像雷達的長期目標,是結合非常高解析度的視覺處理器以及成像雷達,最終取代光達。

台灣的聯發科(MediaTek)則在CES 2018展示了首款CMOS雷達,該公司負責車用業務的副總經理徐敬全(JC Hsu)表示,該公司的毫米波(mmWave)雷達能運作於76~81GHz,偵測10~15公尺距離內的障礙物,可取代目前汽車用以偵測較近距離物體的超音波裝置。

不過儘管有眾多新競爭技術冒出頭,光達技術也未停滯不前;Magney表示,已看到一些搭配飛行時間(ToF)閃光燈裝置的創新光達方案,支援更高解析度以及精確的深度;例如TetraVue就是一家提供「4D光達視訊攝影機」的供應商,結合高畫質視訊與光達以精確擷取大視覺範圍與距離的運動與景深。

還有一家公司AEye是在CES 2018發表一款以該公司iDAR為基礎的靜態、低成本系統;其iDAR技術是一種機器感知感測器,以模仿大腦視覺皮質(visual cortex)所設計;當該系統擷取某個畫面場景時,會賦予關鍵物體較高的解析度,因此支援快速、動態感知的智慧資料收集,也能強化路徑規劃。

編譯:Judith Cheng

(參考原文: Robocars: What We Saw in Vegas,by Junko Yoshida)