陀螺仪和加速度传感器在ADAS中的作用和解决方案
随着自动驾驶技术的快速发展,先进驾驶辅助系统(ADAS)已成为汽车智能与安全演进的核心。除了摄像头、毫米波雷达和激光雷达等外部环境感知设备之外,实时捕捉车辆自身状态的惯性传感器同样不可或缺。其中,由陀螺仪和加速度传感器组成的惯性测量单元(IMU),能够精确提供车辆加速度、偏航率和姿态变化的数据,为车道保持、电子稳定控制、自适应巡航控制和自动紧急制动等功能提供基础支持。随着ADAS逐步向更高级别的自动驾驶迈进,如何提升惯性传感器的精度、可靠性及多传感器融合能力,成为业界实现安全和智能驾驶的重要解决方案之一。本文将介绍ADAS的发展历程和系统架构,以及村田公司推出的由陀螺仪和加速度传感器组成的IMU解决方案的功能特性。
ADAS的发展历史和系统架构
经过多年的发展,ADAS已经取得了显著进展。在其早期阶段(大约在2000年),主要集中于单一功能的辅助系统,例如ABS(防抱死制动系统)、ESC(电子稳定控制)和巡航控制。传感器主要基于雷达,提供基本的碰撞避免和距离控制。到了2010年,进入功能扩展阶段,引入摄像头、毫米波雷达和超声波传感器,开始实现车道偏离警告(LDW)、盲点检测(BSD)和自动紧急制动(AEB)。系统逐渐从单一功能演变为多功能集成。 到2020年,ADAS进入智能化和融合阶段,特点是多传感器融合。例如,结合雷达、摄像头和超声波,并引入AI算法,实现了一些半自动驾驶功能,如Level 2自动驾驶(高速公路自动跟车、车道保持辅助)。未来将过渡到高级辅助和自动驾驶,向Level 3及以上自动驾驶发展,需要高精度地图、V2X(车联网)以及更高运算能力的汽车AI芯片。系统架构趋向于集成化(集中ECU /域控制器)以支持更多传感器和算法。 ADAS系统架构一般可分为三个主要部分:感知层、决策层和执行层。感知层包括摄像头(前视/环视/车内)、毫米波雷达(短程/中程/长程)、超声波传感器和LiDAR(用于高级ADAS或L3+自动驾驶)。其功能是环境感知(物体检测、车道识别、行人识别、障碍物检测)。 决策层包括核心控制单元(ECU/域控制器),涵盖传感器融合算法、AI/深度学习模型(用于行人、车辆、交通标志识别)、路径规划和决策逻辑。在功能上,用于做出驾驶辅助或自动驾驶决策。 执行层包括车辆控制单元,例如制动系统(ABS/ESC/AEB)、转向系统(电动助力转向EPS、车道保持)和动力系统(油门控制、智能巡航)。功能上,用于实际执行控制命令,确保车辆动态稳定和行车安全。 ADAS的发展逐渐从单一功能辅助演变为多传感器融合和AI驱动的智能架构,最终迈向Level 3及以上的自动驾驶。其系统架构涵盖感知-决策-执行三大层,核心在于多传感器融合应用和高效能计算平台。
陀螺仪和加速度传感器在ADAS应用中的作用
陀螺仪和加速度传感器是ADAS应用中的重要组件。加速度传感器测量车辆在X、Y和Z轴上的加速度,可以计算速度变化和碰撞瞬间的冲击力。陀螺仪测量车辆的角速度(偏航、俯仰、滚转),确定转向角度、姿态变化以及横向和纵向动态。两者通常以IMU的形式集成,以提供高精度的车辆动态信息。 在ADAS中,陀螺仪和加速度传感器常用于车辆动态控制(VDC)。加速度传感器监测横向加速度,检测打滑或失去牵引力,而陀螺仪测量偏航率,判断转向过度或不足。它们可以与电子稳定控制(ESC)系统集成,自动调整制动和动力输出,以防止失控。 在自动紧急制动(AEB)和碰撞检测应用中,加速度传感器可以精确检测碰撞瞬间的冲击,迅速触发安全气囊。与雷达/摄像头数据结合时,可以在碰撞前预先减速。 在车道保持辅助(LKA/LKS)和车道偏离预警(LDW)应用中,陀螺仪监测车辆方向稳定性,帮助识别车辆是否因驾驶员操作或外力漂出车道。当与摄像头的车道线检测结合使用时,可以更精确地判断车辆是否偏离车道。 在自适应巡航控制(ACC)和自动驾驶导航应用中,加速度传感器提供车辆加速度和减速度的实时数据,提高巡航控制的平顺性。陀螺仪可以与GPS配合用于高精度定位和姿态校正,避免仅靠GPS的漂移误差。 在停车辅助和低速自动驾驶应用中,IMU(加速度+陀螺仪)在低速或GPS信号弱的环境(如地下停车场)中提供相对位置和姿态信息,辅助车辆完成停车操作。 在ADAS架构中,陀螺仪和加速度传感器是属于感知层的关键基础传感器。它们通过提供关于“车辆自身状态”的信息,来补充摄像头、毫米波雷达和LiDAR。经过决策层(ECU/域控制器)算法融合后,它们输出车辆动态参数,进一步驱动执行层的制动、转向或加速控制。 陀螺仪和加速度传感器在ADAS中扮演着“车辆动态感知”的重要角色。它们提供车身姿态、加速度和偏航率的实时信息,辅助核心功能如车辆稳定控制、碰撞检测、车道保持、自动巡航以及精确定位。尤其在摄像头和雷达未完全覆盖的场景中,它们提供了关键的冗余和安全保障。
IMU模块为ADAS提供高精度测量数据
有多个层次的自动驾驶功能,但都需要高度精确的传感和算法,以综合处理获取的数据。在高级驾驶辅助系统和自动驾驶系统产品的开发过程中,Murata 使用配备自研 IMU 模块的测试车辆进行驾驶测试。它利用数据在各种预期的使用场景中评估和验证安全性。通过其低成本和精确测量的产品组合,Murata 为汽车自动驾驶测量数据精度的关键提升做出贡献。 以 Murata 的汽车集成 6DoF 陀螺仪和加速度传感器——SCH1600 为例,SCH1600 传感器是一个优化的单封装 6DoF 组件。它通过与 GNSS 以及摄像头、雷达和 LiDAR 等各种感知传感器的数据融合,用于 ADAS 功能和自动驾驶(AD)。 SCH1600 传感器在角度随机游走和偏置稳定性方面提供了市场领先的性能,确保了即使在仅几秒的积分时间内也能产生高质量的陀螺信号。其快速数据速率、时间同步功能和高性能使得在车辆的所有子系统(从 HUD 控制到摄像头和前灯调平系统)之间高效共享 IMU 信号成为可能。
满足严格功能和安全性能的高精度IMU方案
Murata SCH1600 集成了超过 200 个内部监控信号,在市场上实现了高水平的功能安全性能。测量轴的正交性在 Murata 得到校准,使系统集成商能够绕过这一昂贵且性能关键的工艺步骤。 SCH1600 传感器系列通过冗余设计选项和内置可调双输出通道,为高级客户提供了更大的灵活性。它支持 ±300°/s 的角速率测量范围和 ±8g 的加速度测量范围,具有动态范围高达 ±26g 的冗余数字加速度计通道。陀螺仪偏置不稳定性低至 0.5°/h,角随机游走可低至 0.03°/√Hz。它提供输出插值和抽取选项,并包括数据准备输出、时间戳索引和用于时钟域同步的 SYNC 输入。工作温度范围为 −40 至 110°C,支持 3.0 至 3.6V 的电源电压和 1.7 至 3.6V 的 I/O 电源电压,具有 SafeSPI v2.0 接口。通过 SPI 帧可以选择 20 位和 16 位的输出数据。它包含利用超过 200 个监控信号的广泛自诊断功能。尺寸为 11.8mm x 13.4mm x 2.9mm(长 x 宽 x 高),采用 SOIC-24 倒装封装。符合 AEC-Q100 Grade 1 认证,并采用坚固、符合 RoHS 的 SOIC 塑料封装,适用于无铅焊接工艺和 SMD 安装,采用成熟的电容式 3D-MEMS 技术。 SCH1600 系列设计为中心车辆 IMU,提供高质量信号给车辆内的所有子系统,即使在非常恶劣的环境中。代表性应用领域包括高级驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶 (AD) 和短期航位推算 (DR)、GNSS、摄像头和雷达融合、惯性导航、先进的车辆稳定控制、动态和静态大灯调平。Murata 还提供 SCH1600 芯片载体 PCB,旨在实现快速原型设计。它包括焊接在 PCB 上的 SCH1600 传感器,PCB 设计 (#MFI01398) 包括针头和无源组件。 在汽车应用领域,Murata 提供了许多适用于 ADAS ECU(高级驾驶辅助系统 ECU)、停车系统、LiDAR、RADAR、传感摄像头和车内监控系统的产品。以汽车 ADAS ECU 的产品阵容为例,它包含适用于 SoC、DC-DC/PMIC、基带、SerDes、CAN 收发器、以太网和时钟等领域的系列产品线。这些产品包括陶瓷电容器、芯片铁氧体磁珠、热敏电阻、电感器、芯片电感器(芯片线圈)、芯片共模扼流圈、陀螺仪传感器、陶瓷谐振器(CERALOCK)、晶体单元等,以满足汽车应用的多样化需求。
结论
在高级驾驶辅助系统中,陀螺仪和加速度传感器不仅是车辆动态感知的基础,也是确保驾驶安全和提升智能驾驶体验的关键元素。通过提供高精度的加速度和姿态信息,它们与摄像头、雷达和LiDAR等外部传感技术相辅相成,实现多传感器融合下的稳定决策和控制。随着自动驾驶级别的提高,未来的解决方案将更加重视传感器的高可靠性、低功耗和人工智能融合能力,从而为车辆构建一个更高效、更安全的智能移动生态系统。Murata提供的陀螺仪和加速度传感器,以其高精度和稳定性,代表了ADAS和自动驾驶应用的最佳解决方案之一。
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