車用電子元件供應商全力布局智慧汽車市場。瞄準可觀的智慧汽車商機大餅,半導體元件供應商紛紛針對先進駕駛輔助系統(ADAS)必備的影像擷取、訊號處理及雷達偵測等功能推出解決方案,同時積極朝向下一階段的感測融合設計布局,期搶得主動安全應用市場主導權。
汽車主動安全應用夯 半導體廠加碼雷達技術 

隨著汽車市場對於安全要求不斷提升,加上主動安全應用的演進趨勢,以往單靠影像辨識的ADAS系統在判斷準確度上已面臨瓶頸,驅使晶片商積極開發效能更高的雷達系統,進而提升汽車的環境偵測能力。  

財團法人車輛研究測試中心車電系統發展處經理李玉忠分析,在雷達的選擇上,主要根據研發系統之目標功能而有所區別,例如市區與快速道路環境之緊急自動煞車系統採用毫米波雷達(僅須偵測車道前方範圍障礙物體);但全自動駕駛系統須考量的環境因素更為複雜,所以須使用光達(LiDAR)進行360度環境障礙物體掃描,以利系統判定。  

據了解,現行車用雷達包含超音波、毫米波、光達等方案。超音波的雷達因為價格低,通常用於倒車輔助,但對物體的辨識能力較差;毫米波雷達是目前ADAS應用的主流,分為24GHz與77GHz兩種類型,24GHz雷達的偵測距離較短,一般用於盲點偵測,同時價格較低,在中、低階車款上便可用到;而77GHz覆蓋距離較長,主要用於前向雷達,可做自適應巡航控制(ACC)。  

光達的部分,分為單點、水平與3D三種類型,目前國際上自動駕駛系統之研發單位,大都採用2D或3D 360度光達感測器進行環境偵測與圖資重建,而毫米波雷達則無法達成此功能。不過,光達礙於成本過高,難以於消費市場中普及,一顆2D光達視距離與掃描角度範圍,價格可達1,000?10,000美元不等,而Google無人車採用的3D 360度光達更要價數萬美元,恐讓消費市場望之卻步。  

瞄準毫米波雷達的應用趨勢,半導體業者已著手布局各頻段的雷達方案。許智斌說明,24GHz與77GHz頻段為全球通用,其中,77GHz因頻段比較高,在同一訊號中包含的訊息量也較大,可用於100公尺或更遠距離的偵測,比如在高速公路上開啟自適應巡航控制,就需要至少要保持100公尺的安全距離。  

許智斌進一步指出,24GHz雷達的晶片或模組價格相對77GHz來得低,多用在50公尺左右的中距離或短距離偵測,包含盲點偵測或變換車道時偵測後方來車。近期業界也開始同時採用兩種雷達方案做為互補,使ADAS系統的偵測範圍更為完整。  

據了解,ADI除了具備24GHz、77GHz雷達解決方案之外,也同時提供客戶整個訊號鏈上所有的晶片,包含基頻(Baseband)DSP、射頻(RF)等元件,另外還有硬體參考設計,可以加速客戶由晶片到終端產品的研發速度。  

不過,即使是價格與性能相對划算的毫米波雷達,與基於影像系統的ADAS方案相比,成本仍不利於滲透中低階車款。英飛凌(Infineon)汽車半導體業務亞太區域中心安全系統市場部經理劉山表示,過去設計汽車雷達系統一般需要四顆晶片,包含做為類比數位轉換器(ADC)接口的現場可編程閘陣列(FPGA)、DSP、外部同步動態隨機存取記憶體(SDRAM)以及微控制器(MCU),同時還需要大量的電阻、電容,以及至少四顆電源晶片,遂使整體物料成本高昂,難以於汽車市場中普及。  

著眼於此,英飛凌除了提供毫米波雷達晶片之外,在針對ADAS應用開發的MCU--AURIX中,整合了ADC模組、快速傅立葉轉換(FFT)引擎以及內部RAM,藉此省去上述外部元件,電源IC也可以減少至一顆。劉山強調,此方案使整體物料成本降低40?50%,同時將過去用軟體實現的FFT演算法以硬體方式內建,可提高整體運算效率。  

據了解,AURIX系列採三核架構,並依應用分為入門級與高階兩種方案,主要差異在於入門級方案將雷達與影像系統分開運作;而高階方案則透過外接DSP提高運算效能,可將雷達、影像訊號進行融合,以增加系統精確度,並有助於提升歐洲新車安全協會(Euro NCAP)評等。  

對於MCU整合DSP的考量劉山補充,整入DSP一方面會大幅提高功耗;其次,現階段ADAS應用仍在不斷的變化,因此英飛凌選擇以MCU完成基本功能,其他需求就交由外部DSP執行,此方式對於日後功能升級上能具有更大彈性;再者,若把太多DSP功能放入SoC中,對於要滿足ISO 26262的功能安全要求,將會增加晶片架構的設計難度。  

除了24GHz、77GHz毫米波雷達方案之外,可同時覆蓋長距離以及中短距離的79GHz雷達也逐漸受到關注,並可能在未來成為取代採用兩顆不同頻段雷達的方案。不過,劉山指出,雖然79GHz雷達具有成為未來發展趨勢的潛力,但該方案最大的問題在於很多國家尚未開放此頻段,因此目前發展尚不明朗。未來,英飛凌也將持續關注各國法規對於79GHz頻段的實施。  

雷達/影像訊號融合 ADAS效能再升級 

為突破影像或雷達等單一感測方案在ADAS應用的限制,遂使感測融合(Sensor Fusion)技術興起,經由整合多種感測器訊號,不但能提供駕駛更可靠的外界資訊,同時也有助於未來在自動駕駛技術的發展上,進行從感測到控制等多個系統的整合。  

許智斌解釋,目前業已有許多關於ADAS、電子穩定性控制(ESC)和安全氣囊(Airbag)等系統整合的討論。例如,雷達可先偵測出前方150公尺處有不明障礙物,同時告知系統進行減速;接著在50公尺左右由影像系統對障礙物進行判斷,並將訊號傳到安全氣囊系統調整觸發的碰撞力道,讓彈出速度更快。如此可讓整套系統在事故發生前處於預警狀態,可運行的更加順暢。  

看準這項趨勢,包含德州儀器、英飛凌等晶片商也都在針對ADAS開發的MCU中,加入可融合影像與雷達訊號的功能。然而,越來越多的訊號匯入,勢將考驗處理器的運算能力。華創車電前瞻工程部資深經理陳正夫點出,假設系統由接收訊號到做出反應的過程須0.2秒,當汽車以100公里時速行駛於高速公路時,每0.2秒可前進約6公尺,這表示駕駛得知的訊息與即時路況已有6公尺的落差。  

鄭曜庭進一步分析,ADAS系統從影像的輸入、處理、到輸出,一般而言速度需達到30畫面更新率(FPS)(一秒鐘處理三十張影像),因此換算下來一張影像只有33毫秒的處理時間,若是系統低於此速度則無法做到即時反應。  

以TI的ADAS處理器為例,其包含了ARM Cortex-A15和Cortex-M4核心、DSP、EVE等,規格上已可提供足夠的影像處理能力。不過,鄭曜庭也不諱言,單就影像處理速度現階段已可符合即時反應的需求,但若再加上雷達訊號,則系統還必須處理雷達反射訊號的相位差、時間差,以及外界其他雷達訊號的干擾,以上都可能影響處理器最終的運算速度。  

據悉,對於雷達訊號的干擾問題,目前業界也導入如多重輸入多重輸出(MIMO)的概念,以多個雷達訊號發送路徑進行比對,此方案光前方雷達即可能達到四個。因此,在ADAS應用不斷進化的情形下,要判斷處理器是否具備足夠的訊號處理效能,最終還是要取決於處理訊號的多寡以及演算法能力。  

Google/Apple揮軍汽車市場 車載作業系統全面革新 

說到2014年汽車產業的大新聞,則不能不提兩大行動裝置作業系統(OS)開發商Google和蘋果(Apple)正式跨足汽車領域,並推出Android Auto和CarPlay。由於雙方各自具備龐大使用族群,加上創新應用程式(App)的導入,將為向來保守的汽車產業注入顛覆性思維,使未來發展越趨多元。  

圖3 工研院產經中心資深產業分析師劉美君認為,能否提供駕駛更多的便利與實用性,是消費者選擇車載作業系統的一大考量。

工研院產經中心資深產業分析師劉美君(圖3)表示,下一代智慧汽車是建構在資料擷取與分析上,提供駕駛一個更安全的操作環境,並實現最終自動駕駛的目標。比較Google與蘋果的布局,前者因擁有Google Map資源,同時正積極發展自動導航駕駛功能,這部分是目前蘋果作業平台中較為缺乏的。因此,現階段雖然還看不出哪一方占有較大優勢,但Android或可具備更高的實用性。  

須注意的是,汽車應用除了影音娛樂功能之外,更重視的是系統穩定性,目前在引擎或其他關係到行車安全的控制上,主要是由符合AUTOSAR汽車軟體架構的作業系統來執行。因此,業界估計,Google和蘋果主要仍會以汽車影音多媒體的控制為主,而不會全盤介入所有部分。  

鄭曜庭指出,Android Auto和CarPlay要普及於汽車市場,首要條件是OS必須達到車規等級,也就是系統當機率非常低甚至完全不當機,同時反應速度也要符合即時性需求。  

據了解,在Android和iOS尚未符合車規要求之前,業界的做法是將如QNX等業者的車用嵌入式即時(Real-time)OS置於底層,並於上方建構一層框架(Framework)將iOS或Android的OS置入(Plug-in),透過此框架便可在運行蘋果和Google App的同時,確保系統達到車規要求的即時性與穩定度。但此做法須加入底層OS,因此必然將增加額外的成本。  

另外鄭曜庭也補充,除了安全性之外,汽車產業也有許多不同於行動裝置應用的需求。例如當系統關閉後重新開啟時,基於安全與即時的考量,等待時間必然不能和行動裝置相同;再者,休眠模式下系統的功耗若不夠低,將可能嚴重耗損其他功能運作甚至是汽車發動所需的電力。以上都將是未來OS應用於汽車上可能面臨的挑戰。  

但無論如何,更多技術與應用的導入,都將推動智慧汽車邁向成熟與普及;同時解決方案的多元化,除了提供更多選擇,也有助於物料成本的降低,這些都會是在下一波新車市場中,消費者所樂見的態勢。

arrow
arrow
    全站熱搜

    Shacho San 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()