【導讀】車輛安全係統的效率近年來突飛猛進。大多數駕駛了新車型的人會告訴你，如果沒有倒車影像、車道偏離預警、盲點檢測和自動製動功能，他們都不知道該怎樣開車。

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車輛安全係統的效率近年來突飛猛進。大多數駕駛了新車型的人會告訴你，如果沒有倒車影像、車道偏離預警

、盲點檢測和自動製動功能，他們都不知道該怎樣開車。

負責歐洲車輛安全評級和測試的機構（NCAP）有一個雄心勃勃的想法。2017年9月
，他們發布了“邁向零傷亡願景（Pursuit of Vision Zero）”的2025年路線圖，目標是實現汽車零事故。大家可以想象一下汽車零事故的情景。根據世界衛生組織的數據，每年有130多萬人死於交通事故，其中94%是人為失誤造成的。

使用ADAS（高級駕駛輔助係統），就有可能實現零事故。汽車製造商正在向2級（L2）zidongjiashimaijin，zhegejibiedezidongjiashikeyijieguanchedaojuzhong，tigongzishiyingxunhangkongzhi
，haikezhixingzidongshache。zheyang
，jiashiyuanjiukeyijiangshouhejiaocongfangxiangpanhetabanshangyikaiyixiaohuier。

但是，觸目驚心的證據表明
，駕駛員使用部分自動駕駛的時間越長，他們就越粗心大意。

現在我們有了DMS

駕駛員注意力監控器也稱為駕駛員監控係統（DMS），曾一度被看成是“雞肋”。現在人們認識到，它們是任何部分自動駕駛車輛的絕對必要配置。當駕駛員心不在焉時
，DMShuifaxianbingxiangtamenfachujinggao。duonianlai
，tayibeiyongyuquanqiushangyekacheheyunshucheduizhong
，yijiancebingjianshaoyufenxinxiangguandechehuoshijian，rangkachesijianquanhuidaojiarenshenpang，ranggongsilvshiwuanyishenqing。NCAP已將駕駛員監控確定為主要安全功能。自2020年以來，歐洲所有上路的新車都必須達到5星級安全標準。

還沒有哪項技術能夠確定某個人的思想是否專注於駕駛。但是，技術可以監控人的目光、toubuzishihuoshoudeweizhi，yiquebaotamendexingweiyujizhongzhuyilijinxingjiashiderenyizhi。zhezhongjishudaozuijinyizhizaixunsufazhan。tuxiangchuanganqidelingmindugenggao，zhaomingkongzhichengbengengdi，zhunquedugenggao，chulicaiyongdexinxingshuzixinhaochulixinpianliyonglerengongzhinenghejiqixuexijishu。

我們發現，讓人類駕駛員更安全，要比用技術取代人類駕駛員更容易
、更快
、更便宜。我們距離SAE 4級或5級自動駕駛可能還有很長一段路要走。

如何實現DMS

駕駛員監控係統（DMS）使用有濾光片的CMOS攝像頭

，通常具有1至2百萬像素的分辨率，安裝在方向盤後麵或上方靠近中央後視鏡的位置（或過去安裝車內後視鏡的地方）。例如
，攝像頭的圖像傳感器可以是安森美具有全局快門的8.467mm AR0135CS，這zhe意yi味wei著zhe它ta可ke以yi同tong時shi掃sao描miao圖tu像xiang的de整zheng個ge區qu域yu。這zhe種zhong全quan局ju快kuai門men還hai確que保bao了le與yu脈mai衝chong光guang源yuan同tong步bu。此ci款kuan傳chuan感gan器qi提ti供gong並bing行xing和he串chuan行xing數shu據ju接jie口kou
，與yu前qian一yi代dai產chan品pin相xiang比bi暗an光guang性xing能neng卓zhuo越yue，暗an電dian流liu低di10倍，快門效率高4倍，並具有720p的高清圖像質量。此款傳感器還有配套的評估套件。

該(gai)係(xi)統(tong)的(de)一(yi)個(ge)重(zhong)要(yao)組(zu)成(cheng)部(bu)分(fen)是(shi)駕(jia)駛(shi)員(yuan)麵(mian)部(bu)的(de)照(zhao)明(ming)。這(zhe)是(shi)用(yong)肉(rou)眼(yan)看(kan)不(bu)到(dao)的(de)近(jin)紅(hong)外(wai)光(guang)實(shi)現(xian)的(de)。使(shi)用(yong)紅(hong)外(wai)線(xian)可(ke)以(yi)不(bu)讓(rang)駕(jia)駛(shi)員(yuan)分(fen)心(xin)
，並(bing)有(you)助(zhu)於(yu)消(xiao)除(chu)陽(yang)光(guang)或(huo)路(lu)燈(deng)等(deng)不(bu)可(ke)預(yu)測(ce)的(de)外(wai)部(bu)影(ying)響(xiang)。紅(hong)外(wai)光(guang)受(shou)太(tai)陽(yang)鏡(jing)的(de)遮(zhe)擋(dang)也(ye)相(xiang)對(dui)較(jiao)小(xiao)。

控製場景照明中使用的LED對這項任務來說至關重要。由於紅外光也可能成為安全隱患，因此必須精心選擇光照的周期和頻率。安森美NCV7694 LED驅動器可以使用單個外部MOSFET驅動紅外LED燈串。這款芯片提供全麵的人眼安全功能。這個驅動IC的PWM輸出進入到MOSFET，產生恒定LED電流。來自圖像傳感器的FLASH信號輸入啟動LED驅動輸出，控製器確保正確的時間。

該芯片的安全功能可防止紅外LED因暴露時間不當或過於頻繁地打開而過長時間地運行。此IC還具有電路故障檢測和關閉功能，包括完整的ESD保護。故障通過DIAG引腳報告，該引腳可以禁用DC/DC轉換器（圖1）並向ADAS發出信號。

圖1：具有圖像傳感器和NCV7694近紅外安全控製器的

典型設計的係統示意圖（圖源：安森美）

NCV7694芯片擁有配套的評估/開發工具NCV7694-GEVB（圖2），其采用21mm x 21mm板卡的形式，有兩個可選擇的LED光源：NIR OSRAM SFH4725S或白色CREE XPGBWT-L1-0000-00G51。通過分流電阻器將默認LED峰值電流設置為3A。這個套件僅用於光照評估，不包括圖像傳感器。

圖2：安森美的NCV7694-GEVB安全控製器照明評估板

（圖源：安森美）

係統的兩個LED光源須以適當的光線照亮相應區域。電燈通常安裝在圖像傳感器的任一側
，所需的光量根據與司機的平均距離計算。

光源的波長通常為850nm或940nm。850nm的波長可能引起光源造成的“紅光”效應
，人眼將其感知為紅光閃爍。在940nm處

，不會有紅光閃爍。但圖像的眩光可能更多一些。例如，OSRAM的SFH 4725AS 940nm NIR LED燈
，其在1.5A和3.1V的順向電壓下提供1,350mW/sr的光功率密度。

攝像頭圖像數據由視覺處理器/DSP評估，或直接在車輛ADAS係統中評估。DMS可(ke)以(yi)實(shi)現(xian)的(de)出(chu)色(se)功(gong)能(neng)需(xu)要(yao)使(shi)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)技(ji)術(shu)。如(ru)今(jin)
，幾(ji)乎(hu)所(suo)有(you)行(xing)業(ye)都(dou)使(shi)用(yong)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)係(xi)統(tong)來(lai)執(zhi)行(xing)提(ti)高(gao)效(xiao)率(lv)的(de)任(ren)務(wu)。在(zai)我(wo)們(men)的(de)案(an)例(li)中(zhong)
，沒(mei)有(you)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)，DMS實際上寸步難行。人工智能先於機器學習，但機器學習（或深度學習）能讓其如虎添翼。

圖3：使用2級ADAS，我的汽車幾乎可以開車送我回家。

（圖源：Have a nice day/Adobe Stock）

成像器/處理器可以“盯著”駕(jia)駛(shi)員(yuan)
，從(cong)眨(zha)眼(yan)頻(pin)率(lv)到(dao)駕(jia)駛(shi)員(yuan)目(mu)光(guang)方(fang)向(xiang)無(wu)所(suo)不(bu)包(bao)，甚(shen)至(zhi)可(ke)以(yi)檢(jian)測(ce)人(ren)的(de)眼(yan)睛(jing)是(shi)否(fou)睜(zheng)開(kai)。處(chu)理(li)器(qi)係(xi)統(tong)得(de)出(chu)駕(jia)駛(shi)員(yuan)分(fen)心(xin)或(huo)打(da)瞌(ke)睡(shui)的(de)結(jie)論(lun)，可(ke)用(yong)適(shi)當(dang)的(de)警(jing)告(gao)信(xin)號(hao)提(ti)醒(xing)駕(jia)駛(shi)員(yuan)，建(jian)議(yi)休(xiu)息(xi)。DMS中使用的一些AI處理器是許多公司提供的各種高性能FPGA、DSP和專用ADAS處理器。

軟件注意事項

DMS的開發通常需要集成不同的計算機視覺和深度學習組件。機器學習算法是處理更多數據時可以調整自身以獲得更高性能的程序（數學和邏輯）。許多公司專門為DMS提供軟件開發套件（SDK），Smart Eye AB（瑞典）等一些公司宣稱不考慮硬件。PathPartner Technology（加利福尼亞州）等其他公司表示
，它們可在一係列汽車級平台上使用，包括ARM
、Intel
、NXP、AMD、Renesas和Broadcom。

來自Cipia（以色列）的Driver Sense是一款基於軟件的駕駛員DMS，適用於OEM和一級供應商，據稱可針對處理提供精簡硬件要求，並將處理移植到高性價比的低端處理器
，同時實現全麵合規。Seeing Machines（澳大利亞）提供其FOVIO嵌入式駕駛員監控引擎（e-DME）芯片和軟件。該係統目前用於通用汽車的Super Cruise駕駛員輔助功能和新款梅賽德斯奔馳S級和EQS轎車。它具有非常大的駕駛數據集

，據說讓設計師能夠將DMS無縫集成到其ADAS和半自動駕駛係統中。

專注於汽車的微處理器公司還提供帶有人工智能（AI）
、自動深度學習功能和軟件開發工具包的DMS係統開發工具。這些公司通常希望能夠更深入地參與車輛的整個ADAS係統。針對特定處理器的汽車級軟件包使開發人員能夠將其各種算法從開發環境無縫轉換到完整實現。

機器學習的“學習”部分意味著這些程序會隨著時間的推移而改變它們處理數據的方式。實施機器學習通常從框架開始。標準框架有許多種。僅舉幾例：Google的TensorFlow、蒙特利爾大學使用NVIDA CUDA的PyTorch、加州大學伯克利分校人工智能實驗室的Caffe
、純粹用Python編寫的Chainer
，以及Microsoft CNTK。它們中的大多數都支持Python和C++編程語言。

幾乎所有駕駛員監控係統的設計都需要通過ASIL-A級安全驗證。ASIL是Automotive Safety Integrity Level（汽車安全完整性等級）的縮寫。這是ISO 26262道路車輛功能安全標準所定義的風險分級係統。ISO 26262確定了A
、B、C和D四個ASIL等級。ASIL A代表最低的風險程度。ASIL是一項係統級安全要求，軟件和硬件均涵蓋在內。

結語

未來的DMS可能超越麵部成像和分析

，並結合麵部識別來保障安全。它將能夠識別駕駛者，並自定義座椅位置、後視鏡、加熱和音樂等車輛設置。它還將防止除車主以外的任何人駕駛車輛。DMS還可集成生物識別傳感器，如心率監測器和呼吸酒精測試器
，以確保駕駛員應有的警覺性和能力。

在SAE L5級自動駕駛（無需駕駛員）到來之前，您的車輛使用的將是由ADAS和人共同控製的係統。誰來控製？駕駛員無疑要監控自動駕駛係統，而自動駕駛係統也必須要監控駕駛員。

來源：Mouser

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