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激光雷達(dá)傳感器在自動駕駛中的作用

Xilinx賽靈思官微 ? 來源:Xilinx賽靈思官微 ? 2025-10-17 10:06 ? 次閱讀
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作者:Wayne Lyons

AMD 汽車業(yè)務(wù)高級總監(jiān)

2024 年至 2030 年間,高度自動化汽車每年的出貨量將以 41% 的復(fù)合年增長率增長。這種快速增長導(dǎo)致汽車品牌對精確可靠傳感器技術(shù)的需求空前高漲,因?yàn)樗麄兿M峁┚珳?zhǔn)、可靠且最終完全自動駕駛的汽車。

為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),激光雷達(dá)(光探測與測距)傳感器已成為汽車制造商與汽車設(shè)備供應(yīng)商不可或缺的傳感器。它們能通過具備足夠分辨率的深度感知和距離檢測來進(jìn)行物體分類,從而“讀懂道路”。

然而,隨著我們邁向未來自動駕駛解決方案——從主動安全系統(tǒng)的最新創(chuàng)新到無人駕駛汽車——諸如激光雷達(dá)等邊緣系統(tǒng)的功能必須得到擴(kuò)展,使其能夠提供更高的深度分辨率與可靠性,以應(yīng)對日益復(fù)雜的場景。

采用 FPGA 和自適應(yīng) SoC 等自適應(yīng)計(jì)算技術(shù),可助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建全面感知平臺的最終目標(biāo)。這樣的平臺能以極高的精度駕馭復(fù)雜駕駛環(huán)境并識別潛在危險。

激光雷達(dá)系統(tǒng)架構(gòu)類型

在研究激光雷達(dá)系統(tǒng)時,主要分為三種架構(gòu)類別:機(jī)械式(非固態(tài))、MEMS(半固態(tài))和基于閃存的(固態(tài))。根據(jù)應(yīng)用用例,每種架構(gòu)各有其優(yōu)缺點(diǎn)。

機(jī)械系統(tǒng)是部署最廣泛的系統(tǒng)(表 1)。這些系統(tǒng)采用旋轉(zhuǎn)發(fā)射器來發(fā)射光波,光波在遇到物體后反射回接收器。發(fā)射器旋轉(zhuǎn)速度極快,可實(shí)現(xiàn) 360 度視場,又稱為點(diǎn)云。這些系統(tǒng)的優(yōu)勢在于探測距離遠(yuǎn)、視場寬,但缺點(diǎn)是體積較大、成本較高。

表 1:非固態(tài):機(jī)械式

優(yōu)勢 劣勢
寬視場( 360 度) 重且龐大,導(dǎo)致成本增加
遠(yuǎn)距離 對高分辨率 3D 地圖的支持不夠理想
快速掃描 /

微機(jī)電系統(tǒng)( MEMS )通過發(fā)射器與反射鏡系統(tǒng)取代大型機(jī)械旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá),以實(shí)現(xiàn)光纖偏轉(zhuǎn)(表 2)。它們在當(dāng)今的輔助駕駛應(yīng)用中非常常見。這類系統(tǒng)體積更小、重量更輕、成本更低,但視場也較為有限,并且容易受到?jīng)_擊與振動的影響。

表 2:半固態(tài):MEMS

優(yōu)勢 劣勢
更小、更輕、具有成本效益 視場有限
減少激光發(fā)射器的數(shù)量 易受到?jīng)_擊/振動的影響
非常適合生成高分辨率 3D 地圖 /

閃存系統(tǒng)是固態(tài)的,包括使用光學(xué)天線陣列的光學(xué)相控陣( OPA )系統(tǒng),能夠以不同角度發(fā)射光線(表 3)。這種較新的解決方案確實(shí)視場有限,需要多個單元的實(shí)現(xiàn)才能覆蓋完整的 360 度。

表 3:固態(tài):基于閃存的系統(tǒng)

優(yōu)勢 劣勢
更小、更輕、具有成本效益 更短的距離、更小的視場
成像速度快 高功耗
非常適合生成高分辨率 3D 地圖 較低的角分辨率

諸如 AMD 這樣的公司打造支持各種激光雷達(dá)系統(tǒng)和應(yīng)用的 FPGA 與自適應(yīng)計(jì)算器件。無論采用哪種技術(shù),F(xiàn)PGA 與自適應(yīng)計(jì)算器件都能夠滿足激光雷達(dá)領(lǐng)域各種尺寸、成本與分辨率的實(shí)現(xiàn)需求。

解決時序抖動

激光雷達(dá)的價值在于其能夠提供圖像分類、分割與目標(biāo)檢測數(shù)據(jù),這對于通過人工智能AI )增強(qiáng)的 3D 視覺感知至關(guān)重要。單靠攝像頭無法提供這種精度水平,尤其是在惡劣天氣或者弱光環(huán)境下,這也正是激光雷達(dá)成為自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)的原因所在。

盡管如此,激光雷達(dá)仍然必須解決多種挑戰(zhàn),其中就包括時序抖動。當(dāng)激光脈沖時序或位置發(fā)生波動時,會影響生成的圖像質(zhì)量,進(jìn)而影響目標(biāo)識別與深度分辨率。激光雷達(dá)在自動駕駛中的作用將不斷擴(kuò)展,因此,對技術(shù)進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)至關(guān)重要。

自適應(yīng)計(jì)算技術(shù)能夠支持減少時序抖動并提高分辨率,這得益于 FPGA 能實(shí)現(xiàn)更快速的數(shù)據(jù)處理。FPGA 提供的靈活性可以優(yōu)化數(shù)據(jù)路徑和存儲器層次結(jié)構(gòu),從而降低時延,同時還能減輕調(diào)整脈沖時序的 AI 引擎的負(fù)擔(dān),以最大限度減少波動。最終,抖動值越小,目標(biāo)就能越精準(zhǔn)地被傳感器與雷達(dá)檢測識別到。

不斷演進(jìn)和擴(kuò)展的激光雷達(dá)架構(gòu)

目前,從生產(chǎn)線上下線的汽車可能只有一個前視激光雷達(dá)。但這種情況正在改變,因?yàn)橄乱淮噷⑴鋫涠鄠€系統(tǒng),包括前視、后視與側(cè)視激光雷達(dá),以便更全面地覆蓋道路及其周圍環(huán)境。這種擴(kuò)展的激光雷達(dá)傳感器生態(tài)系統(tǒng)需要強(qiáng)大且高效的 AI 計(jì)算平臺。這些平臺會處理和傳輸生成的的大量數(shù)據(jù),并提供生態(tài)系統(tǒng)高效運(yùn)行所需的高速連接和低時延。

采用基于 FPGA 的多處理器片上系統(tǒng)( MPSoC )可以縮小這些激光雷達(dá)系統(tǒng)的尺寸。由于 FPGA 針對邊緣端進(jìn)行了優(yōu)化,因此它們可以無縫集成并高效地與多個系統(tǒng)對接,從而應(yīng)對當(dāng)今輔助駕駛解決方案中傳感器數(shù)量的激增。通過縮小系統(tǒng)尺寸與占用空間,MPSoC 允許多個激光雷達(dá)協(xié)同工作,以生成車輛路徑的全面視圖。

此外,由于基于 FPGA 的 MPSoC 可以提供制造后可重新編程的靈活性,因而它們能用于多種激光雷達(dá)系統(tǒng),包括未來幾代產(chǎn)品。這種靈活應(yīng)變能力使汽車 OEM 廠商能夠降低系統(tǒng)成本和實(shí)現(xiàn)面向未來的設(shè)計(jì),這樣一來,他們就無需在下一代解決方案問世時對原有系統(tǒng)進(jìn)行徹底改造。

點(diǎn)云預(yù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)加速

點(diǎn)云圖像是自動駕駛的核心,能夠通過組合目標(biāo)形狀的單個測量結(jié)果來創(chuàng)建圖像至關(guān)重要。在一些實(shí)例中,企業(yè)正采用超過 128 通道的數(shù)字多光束閃存激光雷達(dá)來生成此類豐富的點(diǎn)云圖像。這就需要功能強(qiáng)大的硬件,這些硬件可以針對任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化,并且具備同時提供圖像與數(shù)字信號處理的能力。

舉例而言,通過可編程邏輯( PL )中的高速串行收發(fā)器傳輸圖像數(shù)據(jù),可以實(shí)現(xiàn)高速連接與數(shù)據(jù)傳輸。隨著并行處理、時鐘速度降低和功率耗散的實(shí)現(xiàn),企業(yè)必須使用處理系統(tǒng)和可編程邏輯之間的高帶寬連接來劃分軟件與相關(guān)硬件加速功能。

最終,這就會生成具有深度、信號和環(huán)境數(shù)據(jù)的點(diǎn)云圖像,作為簡化的傳感器架構(gòu)的一部分。它可以實(shí)現(xiàn)激光雷達(dá)所需的更高效信號處理與高分辨率,以便在汽車行駛于狹窄環(huán)境中時提供可靠的目標(biāo)檢測、高精度 3D 測繪與零厘米最小作用距離。

為現(xiàn)在與未來做好傳感器技術(shù)準(zhǔn)備

隨著激光雷達(dá)等傳感器檢測技術(shù)在自動駕駛體驗(yàn)中愈發(fā)重要,一個強(qiáng)大而精簡的、能夠以低時延提供高性能的處理平臺,對于實(shí)現(xiàn)安全關(guān)鍵功能所需的深度分辨率至關(guān)重要。自適應(yīng)計(jì)算將 AI 引擎與 FPGA 相結(jié)合,以優(yōu)化實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)所需的目標(biāo)檢測與數(shù)據(jù)調(diào)節(jié),從而加速其發(fā)展,使其成為汽車品牌可信賴的、提供精準(zhǔn)可靠性能的解決方案。

隨著下一代解決方案的問世并逐步發(fā)展為自動駕駛體驗(yàn)中不可或缺的組成部分,激光雷達(dá)生態(tài)系統(tǒng)勢必變得更加完善。伴隨車輛生命周期中工作負(fù)載的不斷增加,自適應(yīng)計(jì)算帶來的靈活性可以助力其所需的演進(jìn)與創(chuàng)新。

例如,它能夠支持現(xiàn)場軟件與硬件升級,提供激光雷達(dá)所需的處理能力與低時延,以實(shí)現(xiàn)終端檢測質(zhì)量。或者,它可以確保新的創(chuàng)新功能與算法能以遠(yuǎn)程方式安全地部署,以打造未來就緒型設(shè)計(jì)。

為了實(shí)現(xiàn)當(dāng)今與未來汽車用例所期望的傳感器檢測與深度分辨率,所需的計(jì)算需要靈活性、強(qiáng)大的處理能力與集成性。此外,它還需要模塊化,以最大限度降低設(shè)計(jì)復(fù)雜性與成本,同時最大限度提高精度與可靠性。將自適應(yīng)計(jì)算納入激光雷達(dá)系統(tǒng)及其集成方式,可以釋放部署規(guī)模,為未來完全自動駕駛提供支持。

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原文標(biāo)題:激光雷達(dá)傳感器與自適應(yīng)計(jì)算在汽車中的關(guān)鍵作用

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