【導讀】前兩篇文章探討了各種先進駕駛輔助系統(ADAS)的發展史。該系列的最后一篇文章將介紹駕駛員監控和嗜睡監測系統，這被認為是全自動駕駛的關鍵要求之一。然后，我們將討論環視和后視鏡替代。最后我們將探討未來的技術趨勢，包括軟件定義的車輛以及虛擬現實和增強現實。
01 嗜睡監測系統和駕駛員監控
第一個嗜睡監測系統與許多ADAS一樣，也是機械性質的——安裝在車道之間和路邊的隆起帶。雖然不完美，但它是第一個顯著減少因疲勞駕駛發生車禍的系統(根據美國國家高速公路交通安全管理局NHTSA在1998年的統計數據)。
NHTSA在1998年發表的一份報告全面介紹了關于疲勞駕駛的報道。該報告記錄了實驗室和車內打瞌睡的測量工具——在當時，通過測量生理信號來檢測打瞌睡是很常見的。但這只適用于實驗室環境，因為還必須研究每個人的情況并個別校準數據。不過，該報告提到正在研究車載系統，如閉眼監控、轉向傳感器和車道跟蹤裝置(NHTSA，1998)。由于技術上的限制，這些設備在當時沒有商業化(Dinges, 1995)。
也許第一個著名的電子瞌睡檢測器是轉向角傳感器。第一個商業化的系統出現在21世紀初。一個方向盤傳感器追蹤方向盤轉動的距離和速度。就其本身而言，這一信息并無幫助。但如果把這些數據結合速度、穩定控制(偏航和顛簸)、甚至攝像頭信息，并與一個軟件算法相結合，就可構建一個可靠的瞌睡估計系統。
通常情況下，這些系統只在高速公路上工作，并且只測量微轉向，因為在城市里走走停停，有很多轉彎，會使算法混亂。這些系統用每次出行的初始階段來校準駕駛員，作為一個基線。博世被許多人認為是該領域的先鋒——關于其方案的更多詳情，請看他們的產品頁面。該方案運作很好，但現代汽車正變得越來越自主，在這種情況下，駕駛員可能完全無需駕駛。如果汽車處于控制狀態，監控自己是沒有意義的。
一個新的方案出現了，它可在兩種情況下工作，無論是人類駕駛員還是自動駕駛系統，都可解決這個問題。這方案被稱為駕駛員監控系統(DMS)。人們在90年代末就開始探索DMS，但直到2020年代才準備好投入生產。DMS使用計算機視覺、攝像頭和處理程序，尋找面部和眼睛的線索，以確保駕駛員的注意力和參與度。聽起來很簡單，但要可靠地實施這些算法卻很復雜。EE Times article的這篇文章通過對DMS的迷思，詳細介紹了這些挑戰(Barnden, 2021)。
歐洲新車評估組織(NCAP)現在強制要求使用這些DMS系統；到2024年所有新車都必須有DMS系統，以獲得最高的碰撞和安全評級。有相當多不同的專有方案，從低端到高端都有。但對汽車制造商不利的是，這個市場對成本高度敏感，客戶不愿意為這個功能支付額外的費用。
另一個趨勢是將駕駛員監控擴展到包括所有乘客，這種類型的監控被稱為乘員監控系統(OMS)。汽車制造商對這一方案更興奮，因為他們可將其作為舒適和便利功能來賺錢。駕駛員可使用手勢和面部識別來自定義車輛設置。在互聯網聯接的汽車中，視頻通話或社交媒體應用程序可應用OMS。安全功能可使用OMS，如檢測兒童是否被留在車內無人看管，或自動關閉空座安全氣囊或低于安全重量的人占用座位的安全氣囊。安全應用可使用OMS進行車內視頻記錄。
傳統的DMS和OMS的硬件和光學器件是不同的。DMS通常使用帶有全局快門的近紅外成像，而OMS通常使用帶有可見光的卷簾快門。大多數汽車制造商希望將DMS和OMS合并為DOMS(駕駛員和乘員監測系統)，以降低成本，做出一個更小尺寸的方案。
圖1. OMS方案，圖片來源：Business Wire
安森美(onsemi)的高性能圖像傳感器正在實施一種新穎的系統方案，一個卷簾快門圖像傳感器可同時用于DMS和OMS應用，為DOMS提供了理想的、極具性價比的方案。
一個挑戰是，DMS通常安裝在轉向軸或儀表盤上，而OMS最好安裝在后視鏡上方或車門立柱上。盡管設計更復雜了，但越來越多的設計將兩者結合起來以節省成本。許多汽車制造商現在安裝了包含DOMS整體方案的頂置控制臺，而安裝在后視鏡中也很常見。
02 環視和車鏡替代
環視攝像機是安裝在車輛外部的可見光攝像機，以增加在倒車或停車時的駕駛能見度。通常有四個攝像頭：一個在前面，一個在后面，還有兩個側面的攝像頭。這些攝像頭都是廣角鏡頭，形成一個魚眼類型的圖像。圖像處理和先進的算法將這四幅圖像和汽車的照片合并。由此產生的鳥瞰圖顯示在儀表板顯示器的屏幕上，并模擬車輛上方的攝像頭，讓周圍的情況直觀地呈現在駕駛員眼前。有時這些系統也被稱為全向視角(Omni view)或360°視角。
圖2. 環視系統示例，圖片來源：ExtremeTech
第一輛擁有環視系統的汽車是2007 Infiniti EX35，由英菲尼迪和日產共同開發。最初的系統只提供這種鳥瞰圖，但較新的系統提供多種視角，特別是在更高端的車輛上。
當與汽車周圍的超聲波傳感器相結合時，環視系統有效地避免了碰撞，適合狹小的停車空間。超聲波傳感器還有助于提醒駕駛員注意行人或移動物體。
一些更先進的系統還可看到車輛的引擎蓋，甚至在拖車時看到拖車的后面——有時被稱為X光。
側攝像頭除了用于停車，還可以取代傳統的側后視鏡在駕駛過程中使用。由于攝像頭可以做得非常小，后視鏡的尺寸也可以減少，這使得車輛更符合空氣動力學，節省高達4%的燃油里程或增加電動車的續航能力。
雖然更換后視鏡在技術上可行，但許多駕駛員不喜歡這樣做，因為他們習慣于用真正的側后視鏡開車。另一個障礙是，一些國家要求將側后視鏡作為備份，這就否定了拆除后視鏡所提供的好處(但不是用于停車)。因此，攝像頭取代車鏡比環視系統慢(Howard，2014)。
03 軟件定義的汽車
軟件定義的汽車這一術語已成為描述汽車設計中巨大變化的詞。大量的研發已涌入到對自動駕駛汽車的追逐，特別是在過去十年。支持自動駕駛的所有傳感器所需的計算量，使得車輛系統和傳感器的控制和使用方式發生必然的重大變化。
更傳統的方法是在包含本地處理器和軟件的模塊之間有一個中央CAN或LIN網絡架構，這在2015年之前是很普遍的。但隨著車輛及其系統變得更加復雜，需要更集中的計算，出于需要，域控制器變得更普遍。
例如，要結合所有各種傳感器輸入，處理數據，并向多個安全系統發送指令以實現ADAS功能，需要一個ADAS控制器。數據速率也在增加，需要更高速的數據傳輸協議。最終，由于自動駕駛和先進系統所需的極大處理量，將出現集中式計算(Morris，2021)。
圖3. 車輛架構如何演進 – 左邊是原始系統；中間是帶有域控制器的現代風格；右邊是集中式計算(圖片來源：EE Times和Siemens Digital)
就像手機的發展一樣，消費者要求通過軟件更新獲得更多的數字功能和更長期的價值。汽車制造商對這種模式也非常感興趣，因為他們必須通過空中軟件更新進行靈活快速開發，以實現新的功能和漏洞補丁。在開發新功能的同時，他們還可以通過服務和訂閱創造新的收入來源。
就在此時，整個汽車行業正在經歷這種演變，在各tier和OEM之間探索新的商業模式。一些汽車公司正在以軟件公司而不是汽車公司的身份進行備案。當然，特斯拉是以科技公司起家的，早在2003年就成立了，2008年開始生產第一輛Roadster跑車(Reed, 2020)。
04 虛擬現實和增強現實
對于虛擬現實和增強現實以及Web 3.0，也就是通常所說的元宇宙，讓人興奮。元宇宙是網絡的3D版本，在這里所有的東西都有一個數字孿生體，可帶來全新的體驗、沉浸感和協作。
道路上已有了配備平視顯示器(HUD)的車輛。HUD最終將疊加越來越多的數字內容，作為駕駛員的增強現實——例如，3D導航投影，甚至可能是3D視頻通話。會有天氣預報嗎？
在極端情況下不會有擋風玻璃；前面將是一個固體裝置。巨大的屏幕將取代擋風玻璃，以完全虛擬的視野取代該空間。一旦達到L5級自動駕駛，就真的完全不再需要傳統的擋風玻璃了。
日產在這里提供了一個引人入勝的愿景。
圖4. 從看不見的到可見的，圖片來源：日產
總結
這一系列文章追溯到最初稱為Speedostat的機械巡航控制，經歷了ADAS從機械到電子的演變，一直到軟件定義的車輛和全自動駕駛的愿景和元宇宙的沉浸。
目前汽車行業的轉型是電氣化的，技術正在快速變化。當我們為新的模式和變化感到興奮時，回顧過去和我們今天認為理所當然的系統的有趣歷史也是有幫助的。
參考文獻
Barnden, C. (2021, May 13). Busting Myths of Driver Monitoring Systems. Retrieved from EE Times: https://www.eetimes.com/busting-myths-of-driver-monitoring-systems/
Dinges, D. (1995). An Overview of Sleepiness and Accidents. J. Sleep Res. 4, Suppl. 2, 4-14. Retrieved from https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/j.1365-2869.1995.tb00220.x
Howard, B. (2014, July 18). What are car surround view cameras, and why are they better than they need to be?, Part Two. Retrieved from Extreme Tech: https://www.extremetech.com/extreme/186160-what-are-surround-view-cameras-and-why-are-they-better-than-they-need-to-be/2
Morris, B.(2021, March 29). EE Times. Retrieved from E/E Architecture Considerations for AV Development: https://www.eetimes.com/e-e-architecture-considerations-for-av-development/
NHTSA. (1998). Drowsy Driving and Automobile Crashes. n/a: n/a. Retrieved 11 30, 2021, from https://rosap.ntl.bts.gov/view/dot/1661
Reed, E. (2020, October 5). History of Tesla: Timeline and Facts. Retrieved from TheStreet: https://www.thestreet.com/technology/history-of-tesla-15088992
Unknown. (2021, December 1). Invisible-to-Visible (I2V). Retrieved from Nissan Motor Corporation: https://www.nissan-global.com/EN/TECHNOLOGY/OVERVIEW/i2v.html
Unknown. (2021, December 1). Software-Defined Vehicles - A forthcoming Industrial Evolution. Retrieved from Deloitte: https://www2.deloitte.com/cn/en/pages/consumer-business/articles/software-defined-cars-industrial-revolution-on-the-arrow.html
免責聲明：本文為轉載文章，轉載此文目的在于傳遞更多信息，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請聯系小編進行處理。
推薦閱讀：
