自动驾驶传感器“军备竞赛”打响,欧菲光如何备战?

MEMS 2021-09-08 00:00

自动驾驶已不再是纸上谈兵。通过感知、决策、执行三个层面的几十种零部件高效、稳定地配合工作,自动驾驶车辆逐渐实现不同场景、不同级别的落地应用。

目前,自动驾驶感知层方案主要有两条路线:一是多传感器融合方案,被众多主机厂广泛认可并推动;二是以视觉为主的技术路线,有趣的是,基于自动驾驶安全性与可靠性,还存在两种技术方向之间的争议,分别是以特斯拉为代表的纯视觉感知,和新势力车企偏爱的激光雷达感知。



技术路线不径相同,但随着自动驾驶高速发展中,车载传感器“乘风而起”,实现产品加速放量与创新升级。光学厂商抓住上游车企需求的同时,更需要通过技术创新和研发实力,保障车载传感器的可靠性、安全性、耐久性。近日,欧菲光智能车联算法负责人陈波出席第二届智能汽车视觉感知峰会,与产业链上下游多家企业,共同探讨自动驾驶国产视觉供应商的进阶之路。

破解车载摄像头工作环境难题

在环境感知方面,自动驾驶主要应用的传感器包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等。同时,还可以将汽车传感器分类至行车辅助、驻车辅助和车内人员监控等不同感知应用场景。一般来说,汽车所搭载的传感器数量的多寡,直接决定了其智能化水平的高低。

车载摄像头作为ADAS的核心传感器,能够识别物体的多种特性,实现车道偏离警告(LDW)、车距检测(HMW)、交通标志识别(TSR)等功能。贯穿车辆行驶到停泊全过程,自动驾驶对车载摄像头的耐高温、防磁、抗震、长使用寿命等特性有较高的要求。陈波表示,随着车载摄像头安装数量的增加,由于电池可供给电量和安装摄像头的空间有限,车载摄像头如何进一步缩小电路板尺寸和降低功耗的需求日益高涨。车载摄像头硬“军备竞赛”已经打响。



陈波提到,欧菲光为解决车载摄像头模组散热问题,提出真空腔均热板散热技术、激光焊接、温漂补偿等四种热管理解决方案。

首先,欧菲光在封装技术上进行改进,采用COB封装技术,直接将感光芯片压接到PCB板上面,相比传统的CSP封装技术,大大提高散热效果。欧菲光COB技术已成熟地应用在手机领域,将把手机业务技术优势“平移”至车载业务领域。

其次,公司引入了真空腔均热板散热技术,突破传统的铺设铜网或铜粉烧结毛细芯结构,采用精密蚀刻微结构一体化毛细芯工艺,成功研制出0.3mm超薄真空腔均热板,并达到可量产的稳定工艺水平。

同时,公司摒弃了传统的螺丝固定方式,采用激光焊接的方式,大大减少了相关组件的数量,从而提高了摄像头的可靠性和一致性。

最后,公司还制定了一套温度补偿方案以及内参标定(对摄像头的畸变通过算法软件做一些标定,让成像效果更佳清晰和真实)、内参标定工艺,最大程度上保证摄像头成像效果的清晰和真实度。陈波举例提到,欧菲光通过选取材料的优化结构以及“热胀冷缩”效应,使得摄像头始终保持在一定的温度范围内,从而达到良好的成像效果。


延伸阅读:《电动汽车热管理技术及市场-2021版》


据陈波介绍,欧菲光100万像素、200万像素车载摄像头已经实现量产,800万像素的ADAS前视高清摄像头也即将量产面世。此外,欧菲光还在开发基于800万像素高清摄像头打造的前视三目摄像头总成,将满足“远、中、近”三种距离的视觉感知。

毫米波雷达为自动驾驶提供更高的安全冗余

部分业内人士认为,纯视觉感知仍存在一定短板。在特斯拉推出纯视觉版自动驾驶系统FSD Beta V9.0后,业内人士质疑之声更加强烈,在雨雪、雾霾等恶劣条件下,基于视觉技术的自动驾驶功能将大幅受限,放弃成本不高但可解决干扰问题的毫米波雷达,被认为是一种得不偿失的激进选择。毫米波雷达则以精准测距、全天候工作等优势,被视为补充视觉技术短板的“弥补手段”。采用视觉技术与毫米波雷达技术融合,自动驾驶技术落地更加“经济实用”,也可以满足L2、L3级自动驾驶安全需求。



据陈波介绍,除了车载摄像头之外,欧菲光同样布局了毫米波雷达等其他传感器技术,并且提供基于视觉的深度学习算法、多传感器融合SLAM算法、毫米波雷达算法等等。在毫米波雷达领域,欧菲光已经发布了新一代短距毫米波雷达(77GHz),并且基于该毫米波雷达重点推出倒车辅助系统(PAS)、舱内活体检测系统、自动泊车(APA)/代客泊车(AVP)等各类场景的解决方案。

接下来,欧菲光还会推出中长距毫米波雷达、4D成像雷达,以满足更高级别自动驾驶系统的传感器需求。

针对毫米波雷达低速解决方案,陈波表示共有五大优势。其一,有更准确的障碍物定位;其二,有更大的感知范围;其三有更高的行使速度;其四,静态障碍物和动态障碍物区分;其五,有更丰富的定位手段。



与此同时,陈波还表示,欧菲光在研发“与市面上不太一样的”激光雷达,将采用纯固态方案,内部没有任何的旋转结构,可以最大程度保障激光雷达的安全性、可靠性等。

大感知融合仍是主流方向

有业内人士曾表示,单纯通过视觉技术来实现自动驾驶很难实现,“经过这么多年的探索,大感知融合的技术方案,已经成为行业普遍共识。”来自多个传感器的数据融合可以最大限度地减少单个传感器的缺点,通过系统冗余,提高系统的可靠性和稳健性。

作为全栈式智能驾驶解决方案的供应商,欧菲光除了在传感器层面的大力投入,在控制器和算法领域也都有进步。在智能驾驶域控制器方面,欧菲光将推出算力超过140T的域控制器解决方案,可以支持20路CAN,拥有10路高速以太网接口,同时能够接入13路摄像头。

现阶段,欧菲光算法团队已经开发完成了满足L3+级自动驾驶的感知融合算法,并且致力于新技术的研发,将弱监督学习算法融入到自动驾驶产品当中,解决了传统强监督深度学习算法必需依赖大量人工标注工作的难题。

总体来看,从下一代传感器到各类系统解决方案,欧菲光将成为具备摄像头、超声波传感器、毫米波雷达、激光雷达、4D成像雷达、智能驾驶域控制器、系统软件和算法等智能驾驶系统全栈式解决方案供应商。

据公开资料显示,欧菲光自2015年起开始布局智能汽车,目前已取得20余家国内外车企的一级供应商资质。据欧菲光2021年半年报披露,公司立足于先进传感器,但并不局限于车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达的感知区域,公司将持续积极拓展硬件、软件和算法,公司具有提供自动驾驶、智能中控、车身控制系统级解决方案的能力。2021年上半年,公司智能汽车业务增速明显,实现营业收入4.13亿元,同比增长78.22%;综合毛利率为14.83%,同比增长0.28个百分点。其中,ADAS(高级驾驶辅助系统)实现营业收入1.20亿元,同比增长777.68%。太平洋证券研报曾提到,“欧菲光通过内延式拓展和外延式并购,打造“双轮驱动”新引擎,重点发展HMI、ADAS、ECU等汽车电子业务,按照从硬件到软件,从产品制造到内容服务的路径逐步布局智能汽车领域。”

对于光学厂商而言,智能汽车这一新市场正诞生庞大的商机。不过,光学镜头是高壁垒行业,车规级产品壁垒更高。欧菲光等光学龙头企业已在智能汽车领域打开新篇章,而想要做一家优秀自动驾驶供应商,头部公司仍需不断加码研发力度,才能以技术优势占据价值链的主要部分,在新赛道拔得头筹。


延伸阅读:

《传感应用的VCSEL技术及市场-2021版》

《新兴图像传感器技术、应用及市场-2021版》
《自动驾驶汽车、机器人出租车及其传感器-2021版》
《飞行时间(ToF)传感器技术及应用-2020版》

《激光雷达产业及核心元器件-2020版》




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