自动驾驶汽车中的传感器必须解决温度、照明、反射、导航甚至网络安全等多种性能挑战。
据麦姆斯咨询介绍，自动驾驶为基于光子学的传感器带来了机遇和挑战。自动驾驶汽车需要激光雷达（LiDAR）、摄像头、雷达和超声波等许多类型的传感器，预计每年数百万的自动驾驶汽车将为这些传感器带来巨大的市场机遇。
当然，与机遇相伴的是，挑战也很多。摄像头和激光雷达必须高可靠地生成安全导航所需要的数据，在各种温度、照明水平和目标反射率下运行多年。并且，还需要在低成本下提供这种性能，好比以消费类产品的价格，提供航天产品的质量。
上图激光雷达图像中的颜色编码反映强度，很容易看到车辆的黑色轮胎。这种性能对于自动驾驶很重要，因为道路上时常会出现车辆需要避让的散落轮胎
因此，激光雷达和摄像头供应商正在不断创新。如果自动驾驶汽车能够在近年内成功在大众市场闪亮登场，激光雷达和摄像头技术的进步功不可没。
Yole技术和市场分析师Alexis Debray指出，对多种传感器的需求，源于这些不同技术的不同基本功能。“摄像头具有良好的空间分辨率，但缺乏深度信息，”他说，“雷达具有良好的深度感知，但受限于横向空间分辨率。而激光雷达能够以中等分辨率实现两者兼具。”
Debray称，摄像头相比雷达可以提供100倍的空间分辨率。而落在两者之间的激光雷达，其分辨率约为雷达的20倍，摄像头的五分之一，填补了覆盖范围的空白。
自动驾驶使用多种类型的传感器，还有另一个原因。“那就是安全，需要从多个传感器获取自动驾驶需要的冗余信息，”Debray说。
因此，激光雷达和雷达都用于提供有关物体距离的信息，以及物体之间距离变化的速度信息。摄像头可以捕捉物体的颜色和其他特征。这些传感数据可用于将物体分类，例如被风吹起的塑料袋，或者需要避让的行人或其他车辆，这些对于自动驾驶来说至关重要。摄像头还可以捕捉街道交通标志、探测车道标记。
激光雷达已经首次装配在量产汽车中进入大众市场，尽管目前有些系统的覆盖范围和探测距离仍有限。然而，自动驾驶应用的激光雷达系统需要足够高的分辨率和足够远的探测距离，以精确感知车辆的周围环境。美国加州的激光雷达领导厂商Velodyne LiDAR首席技术官Anand Gopalan表示，这些要求对激光雷达系统提出了挑战。Velodyne公司参与了全球许多自动驾驶汽车项目。
峰值功率
假设一辆自动驾驶汽车正以120公里/小时的速度在高速上行驶，在前方几百米处出现了黑色的破损轮胎。据Gopalan介绍，轮胎的反射率约为10％，在这种情况下，激光雷达投射在轮胎上的数十亿光子，只有数百个能反射回来。
“我们需要在激光器上获得高峰值功率，”Gopalan说，“因为它可以在每次测量距离的脉冲中发射尽可能多的光子。而探测器需要高灵敏度和低噪音。”
在激光雷达图像中颜色编码反映强度，车道标志会“浮现”出来
这些返回的信息需要组合成距离数据的点云，然后对其进行解读。系统可能只有一秒的时间来执行这些操作并采取某种行动，因为在高速上行驶的汽车的刹停距离可能需要近百米或更长。
Gopalan说，业内厂商已经开始为第一波自动驾驶汽车进行规划，预计到2022年将推出几十万辆自动驾驶汽车。他补充说，自动驾驶所需要的传感器在性能、可扩展性和成本方面，到时已经能够满足行业的初期要求。他预测，随着销量的增加，这些传感器的成本将进一步下降。
将传感器捕捉的数据通过汽车网络发送回中央处理单元需要能耗，而分析这些数据需要更多的能耗和计算资源。因此，降低成本的一种途径是使传感器变得更智能，提高边缘计算处理能力。
先进的CMOS图像传感器可以提供适用于新一代驾驶辅助和自动驾驶系统的分辨率，这些图像传感器有助于对象的分类，从而实现更安全的导航
满足自动驾驶车辆需求的另一种方法是推出新技术。美国加州的激光雷达创业公司Quanergy Systems便提供了一个案例。Quanergy Systems首席执行官兼联合创始人Louay Eldada称，该公司的核心专长在于光学相控阵技术。
通过数千个光学天线元件之间的干涉，该公司的芯片可以在不使用任何运动部件的情况下形成并偏转光束。据Eldada称，Quanergy的激光雷达产品比同等性能的机械式激光雷达更小、更可靠。并且，这种系统功耗更低，可以用高帧率的低强度激光覆盖周围环境。
“这是一种红外激光束。我们的工作波长为905 nm，因为我们希望发射器和接收器等所有芯片都采用硅材料和工艺，”Eldada说。
多激光雷达组合应用
Eldada指出，每辆车上可能需要多个激光雷达。自动驾驶汽车必须能够精确地“看到”周围的一切，汽车制造商希望刷新率能够达到50 fps，而单个激光雷达很难实现。如果激光雷达传感器的安装位置不影响车身设计，则意味着车辆本身将会阻挡传感器的部分视线。“因此，每辆自动驾驶汽车将需要3~5个激光雷达，”Eldada说，“其中，4个是最优的组合。因而每个激光雷达的价格需要降到数百美元区间。”
加拿大激光雷达创业公司LeddarTech则带来了另一种达到成本和性能目标的方案。LeddarTech总裁兼首席执行官Frantz Saintellemy表示，该公司开发了自己的核心传感技术，并为客户提供如何为汽车应用构建激光雷达系统的完整解决方案。
LeddarTech基于信号采集和处理技术，可以使返回脉冲捕捉更多信息。据Saintellemy介绍，这可以用更低的成本获得可接受的产品性能。例如，该公司的参考设计能够使用905nm激光器和探测器达到数百米的探测距离，该波长的激光器和探测器比1550nm器件性能低，但成本低得多。
“今天我们选择专注于905nm波长，因为这是目前更实际可行的技术方案，”Saintellemy说，“随着1550nm技术变得更加标准化，我们可以通过选择1550nm技术方案来显著提高我们的产品性能。但是，现在我们并不需要利用它来实现当前所需要的性能。”
多摄像头组合应用
据Yole称，每辆自动驾驶汽车或将装备10个以上的摄像头，而目前汽车中一般只有2~4个摄像头。更重要的是，与当今最先进的汽车相比，未来自动驾驶需要的摄像头必须具有更低的噪声、更好的校准性能和更强大的坚固性。
“用于自动驾驶汽车的摄像头与工厂中用于机器视觉的摄像头类似，”Debray说。
OmniVision Technologies（豪威科技）汽车营销负责人Andy Hanvey表示，摄像头的分辨率最初为2~8 MP，之后将升级到更高的分辨率。更好的成像能力可以带来很多优势。
“随着分辨率的提高，可以使摄像头能够更远地看到并更快地检测到障碍物或危险，”Hanvey说，“越早感知危险，对于自动驾驶汽车来说非常重要。”
对于坚固耐久性的要求，一方面是因为自动驾驶车辆未来在路上行驶的时间将更长。现在，普通汽车通常每天有22~23个小时是闲置在车位上的。自动驾驶汽车可能会刺激乘车共享的发展。如果是这样，使用和闲置之间的比例可能会翻转，全自动驾驶汽车每天可能要运行20多个小时。
“这要求传感器具有更高的可靠性，就像工业或商业设备必须比消费类设备更加坚固、耐久，”位于美国凤凰城的芯片制造商ON Semiconductor（安森美半导体）汽车传感部门市场营销高级主管Geoff Ballew说。ON Semiconductor是汽车图像传感器领域的领先供应商。
此外，可靠性还需要网络安全。恶意攻击自动驾驶汽车可能导致致命的结果。业界正在通过标准机构解决这个问题。Ballew表示，ON Semiconductor已经将其建议的功能纳入其传感产品中。
据Ballew称，多达20种不同分辨率的摄像头最终可以安装在自动驾驶汽车中。这个数量级的摄像头可以覆盖几乎所有视角，确保车辆能够充分看到周围发生的所有状况。同时，成像必须足够清晰，以便处理器可以将摄像头图像与其他传感器报告的信息组合，决定并快速采取行动。
“关键是要对汽车进行360°覆盖，视野中的任何部分都至少有一个摄像头覆盖，并且具有近距离和远距离覆盖范围，使汽车每个角度都有覆盖冗余。