微型傳動賦能車載攝像頭激活智能駕駛新機遇

2020-07-21 15:30:19 作者:houxianyong

攝像頭是汽車的“眼睛”,是構建汽車感知能力的基礎。隨著ADAS的普及,車載攝像頭從后視發展為包含前視、側視、環視、后視、內視的綜合方案。隨著自動駕駛領域的發展,車用攝像頭的數量和需求有了更大的提升。通過安裝在汽車各個方向的攝像頭實現自適應巡航控制、盲點檢測、緊急制動、車道保持系統、泊車輔助、行人檢測、信號檢測以及艙內駕駛人員疲勞檢測和乘客檢測等功能。

為了減少多變天氣狀況和汽車震動環境的影響,同時滿足輔助駕駛時對采集有效、穩定的數據所必需的視野范圍和覆蓋距離等的特殊要求,車載鏡頭一般需要滿足廣角、高相對照度、高通光等特性,同時具備防塵防水、抗震和夜視等功能。為了控制車大燈等正面強光干擾引起的鬼影雜光、在極端溫度或短時間快速溫差變動的狀況下保持光學成像穩定性以及如何更為有效捕捉和分辨物體細節等技術難題,車載鏡頭廠商正在積極地通過改進鍍膜工藝、提高技術參數等方式,不斷推動車載鏡頭產品整體的技術進步。深圳市兆威機電股份有限公司(以下簡稱“兆威”)在微型傳動系統方面幫助汽車向電動化、智能化和網聯化加速發展。

 

ADAS視覺系統根據前視攝像頭的數量可分為單目和雙目兩種方案,單目攝像頭的測距原理是先通過圖像匹配進行目標識別(各種車型、行人、物體等),再通過目標在圖像中的大小去估算目標距離。這種模式要求在估算距離之前首先對目標進行準確識別,這需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數據庫,保證這個數據庫包含識別目標的全部特征數據,如果缺乏待識別目標的特征數據,就會導致系統無法對這些車型、物體、障礙物進行識別,從而也就無法準確估算這些目標的距離,導致ADAS系統的漏報。而雙目檢測的原理和人眼類似,方式就是通過對兩幅圖像視差的計算,直接對前方景物進行距離測量,而無需判斷前方出現的是什么類型的障礙物,所以對于任何類型的障礙物,都能根據距離信息的變化,進行必要的預警或制動,精度相對較高。從細分領域來看,車載攝像頭主要由鏡頭、模組、芯片、ISP及其他部件組成。其中芯片和鏡頭分別占據三分之一的成本。

相對于手機攝像頭等消費級電子和工業視覺用工業級電子,安全問題的存在使得車載攝像頭對穩定性和規格要求較高,模組封裝工藝更加復雜,技術壁壘較高,尤其是點膠工藝存在難點。為解決ADAS視覺系統中攝像頭的視覺傳動需求,越來越多汽車廠商采用兆威行星齒輪三級傳動結構,配以步進馬達,使攝像頭自由轉起來。無論是,側轉還是旋轉還是伸縮都可以實現。

據了解兆威車載鏡頭攝像頭模組通過行星減速器+絲桿副傳動方案在4.6mm厚度內實現了手機攝像頭自動升降,采用MIM微小齒輪、多頭絲桿、金屬嵌件注塑、端面軸承等多項創新設計,產品具有體積小、效率高、工藝性好、可靠性高等特點,用多頭絲桿、微型端面推力軸承設計,實現快速升降和高效傳動,滿足攝像頭在升降時快速、穩定的響應。

車載鏡頭與超聲波雷達、激光雷達、紅外傳感器等傳感器構成了ADAS系統感知層。車載鏡頭憑借廉價成本和對物體外形的識別能力的優勢,目前是車企實現ADAS感知層的傳感器之一。為了應對復雜的應用場景,實現大部分甚至全部ADAS功能,每部車一般需要搭載超過8顆以上的光學鏡頭,車載鏡頭逐漸成為汽車智能化過程中使用最多的傳感器之一,將迎來市場爆發,并直接帶動車載鏡頭市場的爆發。隨著5G和無人駕駛技術的深入發展,車載鏡頭需求將進一步增加,收益持續上升。韓國車載攝像頭制造商Mcnex公司曾作出預測,當攝像頭成功取代側視鏡時,汽車上的攝像頭數量將增至12個,無人駕駛技術的發展則會導致L3以上智能駕駛車型對攝像頭的需求增加。

縱觀光學市場,攝像頭在終端的應用范圍正逐步拓展,車載攝像頭更是其中的翹楚。據新思界產業研究中心測算,車載攝像頭全球出貨量將從2014年2800萬枚增長至2020年的8270萬枚,2023年車載攝像頭需求量將突破1.1億顆,平均每輛車裝配1顆以上。JPMorgan Chase & Co摩根大通分析師也指出,2020年全球車載鏡頭出貨量約為2.25億顆。其中,ADAS系統鏡頭出貨量約為8800萬顆。按照車載鏡頭平均價格約為40美元/顆估算,全球市場規模2020年規模約為90億美元。

在市場驅動下,許多廠商紛紛布局車載攝像頭領域,受終端市場集中度影響,馬太效應凸顯,強者恒強、弱者恒弱的現象極為明顯。目前傳感器技術已可滿足自動駕駛需求,但自動駕駛公司缺乏自研技術,供應商又鮮少提供整套方案,這成為目前自動駕駛最急需突破的難點之一。

沒有良好的產品做基石,再高的樓閣也只是虛無縹緲。兆威在微型傳動系統及電子驅動方面幫助智慧出行實現安全、舒適的體驗。雖然現在無人駕駛的產業還不成熟,隨著各個玩家的不斷加碼,略顯混亂。但是越往后發展,產業會越來越清晰,形成更成熟的產業鏈。隨著5G的發展及攝像頭模組的成熟,最后會實現 讓“聰明的車”駛向“智慧的路”。

 

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