基于FPGA平台的驾驶辅助应用加速发展

未来：FPGA平台推动传感器融合

尽管在过去10年时间里，驾驶辅助系统在所有这些方面的发展都很迅速，但专家认为真正的创新才刚刚开始。事实上，负责设计驾驶辅助系统和其它汽车电子系统的设计人员正在致力于将所有这些功能结合起来。例如，利用一组传感器完成多项任务，并将它们与汽车中的其它ECU相连。这样就可以降低系统成本以及系统连接的布线复杂性，从而降低燃料消耗。最终，汽车会变得更舒适并且更环保。

整合这些先进系统的关键是采用FPGA平台。许多使用超声波、雷达和摄像头传感器技术的第一代和第二代系统都依赖于DSP、或DSP与FPGA的组合来完成驾驶辅助系统所需要的快速计算。但是，随着驾驶辅助系统变得更为复杂，特别是开发人员寻求利用一组传感器来完成多项驾驶辅助系统任务，专家认为，仅采用 DSP的系统无法高效地完成工作。因此，FPGA的作用将得到扩展。

例如，赛灵思公司的Zoratti认为，将基本的车道偏离报警系统扩展为可同时实现交通标志识别和前方车灯识别的系统需要强大的计算能力以及高级算法开发。

Zoratti指出：“目前，DSP足以胜任基本系统的计算任务。但随着系统的发展，特别是要利用同样的传感器完成多项功能并实现与其它系统的互连时，DSP的处理能力就不够了。FPGA的并行处理资源可以提供一种具备成本效益、可扩展性和灵活性的解决方案（见图2）。”



根据分析师Barnden的说法，传感器与前视摄像头的结合需求更为迫切。前视摄像头通常安装在汽车后视镜上，从前挡风玻璃处探出。目前，OEM可利用前视摄像头实现车道偏离报警功能。但他们希望在未来的汽车中能将这一摄像头与雷达传感器结合起来，同时完成自动巡航控制、交通标志识别、夜视以及车道偏离功能，当然，未来可能还包括车道保持功能。

利用一个摄像头为多个驾驶辅助系统提供图像则需要高级计算能力。在系统板上采用多个分立的DSP会令设计臃肿，需要更多连接线，并可能引发延迟和可靠性问题。Zoratti 表示，OEM厂商可以利用FPGA平台的并行资源来完成需要几片DSP来执行的工作，从而获得成本效益、可扩展能力和灵活性都更高的基于FPGA的传感器融合系统。

他还说：“目前的车道偏离报警系统可以采用分辨率为640×480的VGA摄像头，但当面对标志识别等应用时，系统很快将需要两倍以上的分辨率。DSP器件无法满足所需的数据处理能力。当讨论多种功能时，每种功能可能需要不同的处理算法，这也是FPGA能够提供强大价值的地方。”

他继续说道：“ASIC可能是一个选择，但问题是，在大多数情况下，市场仍然处于孕育期，无法准确预料最终哪种算法会胜出。FPGA提供了所需的计算能力、灵活性和可扩展能力，因为您可以现在利用FPGA完成设计，并在未来根据特定车型的需求调整其需要的具体功能。这是一种基于平台的设计，可以进行修改以适用于不同的型号，甚至不同的系列。投资一个平台，然后就可以根据需要进行灵活的扩展，激活或禁止某些功能。”

在帮助设计人员快速实现驾驶辅助系统创新的过程中，开发工具和IP扮演着关键的角色。赛灵思公司及其合作伙伴为众多基于FPGA的高级驾驶辅助应用提供了先进的IP模块（见图3）。



在将技术从DSP或基于其它IC的驾驶辅助系统转向采用赛灵思汽车平台FPGA的众多企业中，TRW汽车集团旗下的TRW Conekt公司以及Ibeo 汽车传感器有限公司（Ibeo Automobile Sensor GmbH）是两个很好的例子。

TRW Conekt公司基于摄像头的车道偏离报警系统刚刚投入生产，目前正在开发整合了车道偏离报警和自动巡航控制的系统。当前系统中的前视摄像头位于后视镜后。Conekt公司首席电子工程师Martin Thompson说：“当遇到车道标志时，如果汽车太靠近这些标志，系统会触发电子方向盘系统，方向盘会轻微振动来提醒司机，司机的感觉就像是汽车在轻擦路边的石头。系统可以帮助司机在疲劳或注意力不集中时避免车道偏离。”

TRW系统的核心是经过Conekt编程的XA Spartan-3E250 FPGA，它负责执行边缘检测和特征抽取等底层图像处理。产品中还采用了一个外部微控制器，Thompson表示，这个微控制器未来可能会被集成到 FPGA中。

位于后视镜后方的这一系统可以识别分隔车道的白线，并估算前方道路的几何形状以及汽车在车道内的位置，即相对于车道的角度以及车道的弯曲情况。 Thompson说：“这为车道偏离报警系统提供了所需的信息。未来，这些信息可与来自自动巡航控制雷达的数据相结合，用于跟踪本车道内的其它车辆。”

此外，Conekt的工程师正在开发视频障碍检测功能。“雷达非常适合测量距离，但并不适合测量横向位置，视频则正相反。我们可以确定相对于车的宽度和角度，并将这些信息与雷达距离测量相融合。”Thompson说。

他又补充道：“利用视频信息，我们还可以对目标进行分类，例如判断车前的物体是行人还是自行车。同样，视频-雷达融合系统也可以动态地区分车辆是轿车还是卡车。跟踪系统可利用这些评估信息来改进自己的行为。”

Thompson指出，在一个系统中融合雷达和摄像头传感器还有很多其它优点。雷达不会受到降雨、降雪和雾天的影响，而视频则能更好地显示出司机的实际可视范围，从而帮助司机根据当前的天气和能见度情况来估算安全的行驶速度。

未来某个时候，融合产品还会使现有的碰撞缓和系统受益。如果事故看起来不可避免，系统会激活安全带预紧器、灌注气囊，并启动刹车，以尽可能提前释放碰撞能量。此外还可以起到防止碰撞的功能。当司机无法采取行动时，汽车可以自动启动一些措施（如方向控制和刹车等）以避免撞车。“然而，这可能还需要等些时候。”Thompson说。

Ibeo汽车传感器有限公司也在其高级驾驶辅助系统中采用了赛灵思FPGA平台。公司销售总监Mario Brumm说，已有十年历史的Ibeo公司开发了一款激光扫描装置，与相关软件配合，就可以检测车身周围包括其它车辆、行人以及自行车在内的环境，测量他们的位置和速度。Ibeo开发的这一系统可以在高速行驶时支持自动巡航控制并在交通阻塞时提供驾驶辅助。在关键时刻，比如有个孩子出现在车前时，传感器会触发刹车动作来避免事故。

Brumm说：“我们开发了硬件和软件，但我们认为未来几年时间里，软件会变得越来越重要。我们推向市场的一些传感器已经可以支持单一应用，但我们从开始树立的目标就是利用一个传感器支持多项应用。FPGA在我们的设计中是非常重要的器件。”

在采用FPGA之前，Ibeo利用的是一款模拟芯片。Brumm说：“我们可以利用它来测量远达80米的距离。但对于自动巡航控制来说，这还不够，尤其是在德国，在那里人们喜欢高速驾驶。客户希望能够测量200米远的距离，这样的话，利用原来的模拟系统是不可能的，因此我们想利用数字方法来完成核心测量。”

特别的，原来的模拟系统在传感器可检测的面积和宽度等方面的可视范围也非常有限。Brumm说：“在模拟系统中，信号噪声较大，因此我们只能分辨80米以内的对象。在新的FPGA系统中，大型轿车或卡车的可视距离将可达到350米。对于激光扫描系统来说，这真是非常好的性能。而这主要得益于数字测量技术，系统因此可以检测到非常低的能量。此类系统首先将用于豪华车，如奔驰S级和宝马7系列。但我们的主要目标是降低成本，使这些技术能够更广泛地应用于所有汽车。”

Brumm认为，将激光技术和视频相融合具有很大潜力。他说：“数字摄像头技术很不错，你可以亲眼看到发生的事情，但它也有一些缺点。例如，摄像头无法在黑暗的环境中工作，因此设计人员需要采用夜视技术进行改进，但这样做成本会比较高。而且，数字摄像头通常比激光技术需要更强大的数据处理能力。而激光则不会受到环境光线或者雾天的影响。”

但同样的，摄像头也可以避免激光扫描器的一些问题。例如，激光扫描器在区分行人和树木时就有困难，但是将激光扫描和视频摄像结合起来就可以同时获得两种传感器的优点。例如，如果看起来汽车将撞到大树，那么系统会发送信息给其它传感器以保护司机。但如果汽车将要撞上的是行人，那么就会发送信息给其它传感器以帮助保护潜在的受害者，比如激活汽车底部或外壳上的气囊。

在售后安装的驾驶辅助系统方面，FPGA也可以发挥重要作用。例如，PLX Devices公司开发的首款产品——供汽车爱好者使用的可定制多功能计量器就采用了赛灵思FPGA平台。而后，该公司又开发了一款主流消费产品 Kiwi。这款产品能够以轻松的方式帮助司机监控燃料效率，赛灵思器件同样是该设计的核心。