根據世界衛生組織（WHO）2015年發表的一份報告，每年全世界有超過120萬人因公路交通事故死亡，而2000～5000萬人則遭受非致命傷害。該組織還預測，到2030年，道路交通事故將成為全球第五大死亡原因。儘管過去8年來在改善道路安全性方面取得了一些進展，但世界衛生組織和其他重要機構認為，改進的步伐還是過於緩慢。
據估計，超過80％的道路交通事故是由於司機在某種程度上注意力分散造成的。全球範圍內移動電話的使用快速增長，尤其是針對開車時發短信或接聽電話等情況，這大大增加了發生事故的風險。僅在美國，來自美國交通部的報告顯示，每年大約160萬起汽車碰撞事故與手機有關，造成每年大約50萬人受傷和6000人死亡。
作為設計工程師，我們如何能夠使車輛和道路更加安全？強制實施更好的駕駛員培訓標準會奏效嗎？在駕駛時禁止打電話或發短信的法律似乎不能夠阻止人們這樣做。人類是否過於頑固，以致於我們不得不讓車輛變得更智能？
高級駕駛員輔助系統（ADAS）技術的不斷髮展被視為能夠使我們的道路更為安全的重要解決方案之一。隨著傳感器技術的改進以及相關部署成本的降低，ADAS已經能夠從豪華車逐步擴展到中型車，甚至到低端車輛。
根據Global Market Insights的統計數據，ADAS市場預計將從2017年的289億美元增長到2024年的670億美元，僅僅7年時間就可翻一倍還多。Global Market Insights還指出，政府在有關車輛安全方面的嚴格法規，包括強制實施自動緊急剎車和停車傳感器等安全技術，將進一步刺激ADAS的市場增長。
ADAS提供360°道路視野
ADAS能夠利用不同傳感器技術的組合來實現轉向、制動和加速等自動的動態駕駛任務，相關的傳感器包括 紅外（IR）、超聲波、雷達、圖像傳感器、激光雷達等。在去年夏天發佈的市場趨勢研究報告中，Gartner預測，到2022年，汽車圖像傳感器的年市場收入將達到18億美元，而這種巨大需求將主要被ADAS驅動。
開發更好的攝像頭是降低ADAS成本的關鍵，從而能夠使其更適合大眾市場。作為當今ADAS的主要傳感器，攝像頭被廣泛用於前視或後視應用，並且在面向駕駛員的監測系統中變得越來越普遍。前視/後視攝像頭可以執行多種功能，其中最值得關注的是車道偏離警報、車輛接近監控、交通標誌識別、停車輔助、後視鏡替代、盲區檢測和障礙物/行人識別等等。相反，面向駕駛員的系統側重於確保駕駛員能夠做出關鍵決策（或者需要ADAS系統進行剎車，執行規避操作等），在這裡它的作用是監測駕駛員疲勞（感測眨眼）和注意力分散（檢測駕駛員頭部朝向）等重要任務。
為了提高ADAS技術的可靠性，安森美半導體等電子元器件製造商正在開發在非常明亮或低光照條件下都具有良好性能的圖像傳感器。AR0230AT 是一款1 / 2.7”格式CMOS器件，具有1928x1088有源像素陣列，可通過滾動式快門讀數（rolling-shutter readout）捕獲線性或高動態範圍（HDR）模式圖像。它支持視頻和單幀操作，幷包括像素內合併和窗口（in-pixel binning and windowing）等攝像頭功能。這款高能效的圖像傳感器專為低光和HDR場景而設計，可通過簡單的雙線串行接口進行編程。
圖1：Melexis ToF成像芯片組。
Melexis的 MLX75x23陣列專門針對駕駛員面部監控應用而設計，能提供完整的飛行時間（ToF）3D成像解決方案。它們基於DepthSense像素技術，具有320x240 QVGA ToF像素分辨率，並在非常強的陽光下具備高工作性能。相關的經AEC-Q100認證的MLX75123協同芯片能夠控制ToF傳感器和照明裝置，以及傳輸到主處理器的流數據。這些芯片組能夠在非常小巧的3D攝像頭設計中提供高性能、高靈活性以及簡捷的設計。
讓汽車具有比人眼更好的視野
檢測車輛周圍物體的傳感器需要採用合適的物體識別/分類技術。通常，這些技術包括運行機器學習或深度學習的處理器，從而使車輛的ADAS能夠有效識別運動、形態、人員、其他車輛、街道標誌和潛在障礙物等。其中一個例子是恩智浦半導體的S32V234視覺和傳感器融合處理器IC，它能夠支持計算密集型圖像處理應用。該IC集成了嵌入式圖像傳感器處理器、強大的3D圖形處理單元、雙APEX-2視覺加速器以及集成的安全功能。作為恩智浦SafeAssure計劃的一部分，該器件適用於兼容ISO 26262 ASIL B安全性功能的ADAS應用，例如行人檢測、車道偏離警告、智能頭部光束控制和交通標誌識別等等。該處理器集成了四個64位ARM Cortex-A53內核，工作頻率高達1GHz，配有一個NEON協處理器和一個ARM Cortex-M4 CPU， Cortex-M4允許汽車操作系統與獨立於CPU的外部設備對接。
同樣，德州儀器的TDA3x SoC系列集成有為滿足ADAS要求而高度優化和可擴展的器件。這些SoC擁有低功耗、高性能（高達745MHz信號處理數據吞吐量）、更小外形尺寸和助力更高自動駕駛能力的ADAS視覺分析處理等最優組合。TDA3x SoC系列支持全高清視頻（1920×1080分辨率，60fps），可在單一可擴展架構上實現複雜的嵌入式視覺功能，如環繞視圖、前視攝像頭、後視攝像頭、雷達和傳感器等功能的融合。
圖2：恩智浦的S32Rx雷達MCU。
汽車雷達
遠程高分辨率雷達所需的智能微控制器單元（MCU）是開發下一代安全性關鍵系統的核心。NXP的 S32Rx radar MCU是32位器件，可滿足現代波束成形快速啁啾（fast chirp）調製雷達系統所需的高性能計算需求，它具有雷達I / F和處理功能，以及雙e200z內核和寬大的系統內存。這些器件採用AEC-Q100 grade 1和257 MAPBGA封裝，專為自適應巡航控制、自動緊急制動和後部交通警報（rear traffic crossing alert）等應用而設計。
設計未來的全自動駕駛車輛
雖然目前有很多關於自動駕駛汽車的炒作，但必須記住，我們仍然處於這項技術的早期階段。汽車工程師協會（SAE）已經定義了五個級別的自動駕駛： 級別0（Level 0）意味著沒有任何自動化，而級別5（Level 5）則是完全自動化。說起擁有一定程度自動駕駛功能的汽車（例如使用特斯拉自動駕駛功能），如今最先進的車輛仍然處在SAE Level 2。
雖然在過去的十年中，圖像傳感和物體識別技術取得了重大進展，但我們距離完全自動駕駛汽車還有很長的路要走。據估計，在普通汽車實現SAE Level之前至少還需要15年。然而，汽車OEM已經制定了雄心勃勃的自動駕駛時間表，為此正在加速ADAS組件的開發部署，ADAS是實現自動駕駛技術的基礎。
大眾汽車（Volkswagen）、Mobileye和Champion Motors最近宣佈成立一家合資企業，在以色列部署完全無人駕駛的乘車服務，計劃於2019年推出部分服務，並隨後於2022年全面投入運營。大眾將提供電動汽車平臺， Mobileye將整合交鑰匙軟件和硬件技術以實現自動駕駛，而Champion Motors將負責車隊管理和維護等方面。 ABI Research預測，到2025年，汽車行業將出貨大約800萬輛具有SAE Level 3和Level 4技術的消費市場汽車，這種汽車仍然需要駕駛員，但在某些條件下能夠完全將安全關鍵功能交由車輛完成。
完全自動駕駛汽車進入主流市場的速度將取決於人們處在無人駕駛的汽車中是否具有安全感。當自動駕駛車輛涉及交通事故時，還需要解決複雜的法律問題，即誰（或什麼）該負責相應的責任。自動駕駛汽車前面的道路充滿了不確定性，但很明顯，人類控制作為汽車駕駛不可或缺一部分的體驗，很快就會成為過去的歷史。
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