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深挖第五種智能駕駛感知技術(shù):解決低光場景感知痛點(diǎn),實現(xiàn)量產(chǎn),還低成本?

人工智能 無人駕駛 智能汽車
針對智能駕駛汽車在夜間低光或惡劣天氣的棘手技術(shù)問題,有玩家號稱可以一舉攻破,并已裝車量產(chǎn)。

 

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不久前,新智駕撰文《夜間場景,自動駕駛值得一說的「好故事」?》,認(rèn)為夜間場景是高級輔助駕駛(ADAS)和自動駕駛天然存在著的商業(yè)需求,只是在實際應(yīng)用和技術(shù)突破中尚存難點(diǎn)。

有意思的是,針對智能駕駛汽車在夜間低光或惡劣天氣的棘手技術(shù)問題,有玩家號稱可以一舉攻破,并已裝車量產(chǎn)。

近日,昆山星際舟智能科技有限公司(以下簡稱“星際舟”)對新智駕展示了,基于其自主研發(fā)的近紅外光“門控”ISP 成像和識別技術(shù),星際舟已生產(chǎn)出適用于白天、雨雪霧(霾)、夜間低光及炫光等場景的全天候ADAS L2+系列產(chǎn)品,同時,在使用最少傳感器的前提下,也突破應(yīng)用到了自動駕駛L3、L4級解決方案的全天候場景。

星際舟成立于2017年,是由海內(nèi)外專家創(chuàng)辦的高科技企業(yè),創(chuàng)始人吳曉闖以及核心團(tuán)隊均來自于世界知名車企以及汽車供應(yīng)商,在汽車領(lǐng)域有數(shù)十年工作經(jīng)驗,對汽車行業(yè)的技術(shù)開發(fā)有深入的研究和了解,在全天候感知識別、智能駕駛決策領(lǐng)域深耕多年。

然而,在車輛中運(yùn)用新感知技術(shù)要想進(jìn)一步獲得行業(yè)認(rèn)可,至少還需要回答以下問題:

1.我們當(dāng)下熟悉的智能駕駛感知技術(shù)成本已被市場接受了嗎?

2.智能駕駛行業(yè)為什么需要新的感知技術(shù)?

3.這種新感知技術(shù)有什么獨(dú)特的競爭優(yōu)勢?目前處于什么進(jìn)度?

4.從技術(shù)到產(chǎn)品再到量產(chǎn),這對智能駕駛行業(yè)又意味著什么?

智能駕駛汽車感知技術(shù)的“老大難”

無論有人駕駛還是智能駕駛都要面對各種駕駛環(huán)境,人們對智能駕駛的期待之一就是要能在全天候環(huán)境下正常行駛、減少事故。但事實上下面的駕駛環(huán)境下會給駕駛帶來很多問題,事故容易多發(fā):

目前,智能駕駛所用的主要傳感器包括“可見光攝像頭”“毫米波雷達(dá)”“激光雷達(dá)”和“超聲波雷達(dá)”,實際應(yīng)用起來各有優(yōu)劣:

不難發(fā)現(xiàn),目前各類傳感器突出的問題是在低光或惡劣天氣工況都有明顯的缺陷,因此自動駕駛中多種傳感器同時使用是當(dāng)前的一種解決方案,明顯的缺點(diǎn)是成本高,潛在的故障點(diǎn)多。

即使使用可見光成像加激光雷達(dá),也不能解決在惡劣天氣下的感知和駕駛問題;在ADAS中,為節(jié)省成本,基本上采用可見光成像識別加上毫米波雷達(dá),然而這種技術(shù)路線不能實現(xiàn)全天候下的高級輔助駕駛。

上述技術(shù)缺陷導(dǎo)致了一系列交通事故的發(fā)生,如在上列報道中提到的2018年優(yōu)步的夜間撞行人事件。

又比如特斯拉Model 3的Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng),它雖配有8個攝像頭,前后共有12處超聲波傳感器,但在該車的產(chǎn)品說明書中,特斯拉還是指出能見度差(大雨、大雪、濃霧等造成)、強(qiáng)光(由于迎面而來的前照燈燈光或直射的陽光等)等因素會限制其輔助駕駛功能的使用。

美國AAA公司在2019年對都裝有前碰撞剎車系統(tǒng)的雪弗萊Malibu、本田Accord、特斯拉Model 3、豐田Camry四款車進(jìn)行測試時也發(fā)現(xiàn),這些車輛的行人探測系統(tǒng)在夜間效率低,有明顯缺陷,改善夜間效率可極大提升對行人的探測,這也與車輛的用戶手冊的描述一致。

美國國家公路交通安全管理局 (NHTSA)則表示,自2018年以來,特斯拉的Autopilot輔助駕駛系統(tǒng)或交通感知巡航控制系統(tǒng),已經(jīng)引發(fā)了11起車禍。在這些事故中,特斯拉的汽車撞上了帶有閃光燈、發(fā)光箭頭板或警示燈等的車輛,且大多數(shù)事故都發(fā)生在天黑后或黎明前。

類似地,歐洲2018年的ERSO報告也指出:車輛、行人、自行車等事故率高峰大多發(fā)生在低光環(huán)境(時段)。

智能駕駛誕生的初衷是為了提高行車安全性,解放人力,并拓廣車輛的駕駛和應(yīng)用場景,突破人可以操作的工況,但由于現(xiàn)有感知技術(shù)局限性,當(dāng)前的高級輔助駕駛還不足以實現(xiàn)全天候工況下運(yùn)行;而目前在自動駕駛中,則不得不使用過多的傳感器來彌補(bǔ)單一傳感器的不足,進(jìn)而增加成本,增加故障點(diǎn),而且并不能完全解決全天候工況問題。

因此如何突破技術(shù)瓶頸,提升智能車輛在夜間、雨雪霧霾、炫光等場景的安全性,迫在眉睫。

另外,就商業(yè)價值而言,為了提高安全性,降低保險費(fèi)用,降低人力成本,貨運(yùn)、礦區(qū)、港口、環(huán)衛(wèi)等細(xì)分場景,也對智能駕駛在夜間或低光工況下的應(yīng)用有著十分迫切的需求。

國內(nèi)外不少智駕企業(yè)已經(jīng)開始探索相應(yīng)解決方案。比如去年,阿里達(dá)摩院宣布已自主研發(fā)出用于車載攝像頭的ISP處理器,達(dá)摩院自動駕駛實驗室的路測結(jié)果顯示,使用該處理,車載攝像頭在夜間的圖像物體檢測識別能力比業(yè)內(nèi)主流處理器有10%以上的提升。

元戎啟行則在激光雷達(dá)的基礎(chǔ)上,提出了自研的3D物體監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)模型HVNet,表示即使在雨天、夜晚等條件下,也能精準(zhǔn)感知障礙物。

除此之外,熱成像傳感器也漸漸走入行業(yè)的視線,它可以做到在無任何可見光的情況下對發(fā)熱物體成像,而且能夠彌補(bǔ)激光雷達(dá)無法對物體進(jìn)行分類的自然缺陷,但其缺陷也是顯而易見。

由于紅外熱成像技術(shù)主要是通過熱輻射收集信息,熱成像傳感器對冷物體不能成像(車道線、交通標(biāo)識牌等),相比可見光圖像,其成像分辨率低、信噪比低、硬件耐用性差,對于徑向運(yùn)動物體的檢測能力較差,成本也昂貴得多。

今年,蘋果就有一項汽車夜視系統(tǒng)獲得了專利,該系統(tǒng)結(jié)合了可見光、近紅外(NIR)和長波紅外(LWIR)傳感器,蘋果試圖利用這幾種互補(bǔ)的圖像傳感技術(shù)的組合,來解決夜間或低光環(huán)境下物體檢測和分類的挑戰(zhàn)。

另辟蹊徑:第五種智能駕駛感知技術(shù)

面對以上種種當(dāng)前傳感器的局限性,星際舟找到了另一種突圍方式。

據(jù)悉,星際舟研發(fā)團(tuán)隊自主研發(fā)了基于近紅外光的門控成像識別技術(shù),有效解決了在白天、夜間低光/炫光、雨雪霧(霾)等全天候工況下的成像和識別,基于此技術(shù)產(chǎn)品開發(fā)的ADAS產(chǎn)品和自動駕駛解決方案也適用于全天候工況,可突破目前智能駕駛汽車只能在好天氣情況下使用的尷尬局面,還有望取代價格高昂的激光雷達(dá)傳感器,進(jìn)而減少了傳感器的使用量,降低了成本,為自動駕駛突破從“開發(fā),不計成本”階段到真正可“用得起”的量產(chǎn)階段奠定了基礎(chǔ)。

“門控”技術(shù)則是系統(tǒng)可以根據(jù)外部環(huán)境自主調(diào)節(jié)快門與近紅外光源脈沖的聯(lián)動策略,使系統(tǒng)可以主動適應(yīng)不同的復(fù)雜場景,使得功耗最小,成像效果更佳。

鑒于該成像模組的高幀率輸出(>100幀/秒),星際舟建立了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的“自適應(yīng)切片網(wǎng)絡(luò)模型”,再結(jié)合公司百萬公里全天候數(shù)據(jù)集,實現(xiàn)了星際舟識別產(chǎn)品在白天、夜間低光及夜間炫光、雨雪霧(霾)和出隧道超級曝光環(huán)境下同時對物體成像識別,其效果如下列所示:

星際舟全天候成像識別及ADAS測試視頻摘錄:

 

星際舟產(chǎn)品架構(gòu) 

除此之外,星際舟還自建了全天候成像儀自動化生產(chǎn)線。

根據(jù)介紹,星際舟全天候近紅外核心門控技術(shù)具有自主知識產(chǎn)權(quán), 其基于近紅外門控技術(shù)實現(xiàn)的全天候成像模組亦屬于國內(nèi)首發(fā),星際舟表示,這是行業(yè)內(nèi)首家開發(fā)出具備全自動化組裝及AA制程的全天候傳感器生產(chǎn)線。

星際舟負(fù)責(zé)生產(chǎn)運(yùn)營的張喜林則表示,這是世界上唯一一條基于近紅外門控技術(shù)的成像模組產(chǎn)線,整線自動化程度超過85%,每年可量產(chǎn)60萬套產(chǎn)品。

取代激光雷達(dá)?

星際舟表示,基于其近紅外光“門控”ISP 技術(shù)開發(fā)的全天候成像識別系統(tǒng),可實現(xiàn)在最低光源功耗下達(dá)到最佳的成像距離(25瓦/250米)和最佳全天候成像效果(白天、雨雪霧霾、夜間低光及炫光)。

目前,星際舟全天候目標(biāo)識別的準(zhǔn)確率達(dá)97%,其中行人有效識別距離達(dá)130米,車輛最遠(yuǎn)識別距離達(dá)200米,除此之外還能和毫米波融合,融合準(zhǔn)確率達(dá)95%。

以近紅外光“門控”ISP 技術(shù)為核心,如今星際舟已有全天候成像識別系統(tǒng)、ADAS和L4自動駕駛系列產(chǎn)品。

星際舟主要產(chǎn)品簡介

而在ADAS和L4自動駕駛系統(tǒng)中,基于成像識別的測距較弱,為了安全冗余,星際舟加入毫米波雷達(dá),這樣的技術(shù)路線不僅解決了全天候工況問題,還具有目標(biāo)測距的準(zhǔn)確性。

更重要的是,基于近紅外光“門控”ISP 技術(shù)的系列成像、識別產(chǎn)品,解決了傳感器在夜間、低光及惡劣環(huán)境等工況無法解決的難題,加之融合毫米波雷達(dá),這樣的感知體系在ADAS和L4自動駕駛應(yīng)用中,具備全天候感知的完備性,不需要使用激光雷達(dá),因此具有取代激光雷達(dá)的潛力。

ADAS激光雷達(dá)在2021年爆發(fā),長城、小鵬、蔚來和理想新車都推出了激光雷達(dá)方案,戴姆勒、保時捷、寶馬、蔚來等企業(yè)紛紛投資激光雷達(dá)公司,許多激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)也呈現(xiàn)出快速發(fā)展的勢頭。

但就目前來看,激光雷達(dá)還存在許多局限性,尤其在成本和潮濕天氣環(huán)境下,有待于時間和資本的進(jìn)一步投入。

據(jù)星際舟負(fù)責(zé)人介紹,星際舟的智能駕駛系統(tǒng)的成本則是激光雷達(dá)方案的八分之一到十分之一。

從近紅外“門控”成像傳感器的使用成本和應(yīng)用場景來看,智能駕駛行業(yè)許多參與者的玩法有可能因此被一舉顛覆,而這不是星際舟在自嗨。

現(xiàn)在全球很多車企已經(jīng)重視做ADAS技術(shù)在夜間、低光等場景的技術(shù)積累,而星際舟基于近紅外成像識別技術(shù)的系列產(chǎn)品已經(jīng)被OEM接受,有些車企正在測試,有些車企已安裝了星際舟的全天候成像識別及其ADAS系統(tǒng),在中國實現(xiàn)首發(fā)。

目前星際舟的車規(guī)級全天候成像識別系統(tǒng),已通過交通部 JT1242 AEBS 規(guī)范測試,產(chǎn)品也已和十幾家國內(nèi)外車企進(jìn)行交流、測試,被譽(yù)為“世界領(lǐng)先”。

除此之外,星際舟的全天候AEB系統(tǒng)還助力中通“超級大巴”H12摘下了“2021中國商用車卓越產(chǎn)品獎.高端商旅之王”獎項,同時星際舟與美國通用汽車合作進(jìn)一步開發(fā)下一代立體全天候成像識別;星際舟主要客戶包括通用汽車、中通客車、中國一汽解放等。

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星際舟的產(chǎn)品除了可應(yīng)用在客車大巴、重卡等商用車上,還可進(jìn)入乘用車;礦區(qū)、智慧公路、船舶等場景以及渣土車、水泥罐車等車型的后裝市場。

總結(jié)

對于ADAS輔助駕駛系統(tǒng)和L3、L4級自動駕駛方案,此前智能駕駛行業(yè)總是不斷在毫米波雷達(dá)、攝像頭、超聲波雷達(dá)和激光雷達(dá)這四種感知技術(shù)中比較,再根據(jù)自己的預(yù)算、企業(yè)定位和產(chǎn)品規(guī)劃等因素,進(jìn)行選型、系統(tǒng)集成和應(yīng)用。

但目前智能駕駛感知技術(shù)在夜間或惡劣天氣下常常歇菜,智能駕駛汽車在這些場景的想象力也由此阻滯。

星際舟則另辟蹊徑,自主研發(fā)出了近紅外門控成像識別技術(shù),并且脫離設(shè)計階段,建立具有自主知識產(chǎn)權(quán)的,生產(chǎn)該技術(shù)產(chǎn)品的專業(yè)產(chǎn)線,實現(xiàn)了從研到產(chǎn)的量產(chǎn)和商業(yè)化能力,不得不說確實為智能駕駛行業(yè)感知技術(shù)的發(fā)展指向了另一種可行方向,同時實現(xiàn)了真正意義上的全天候ADAS。

智能駕駛行業(yè)一個值得言說的新故事,正徐徐展開新篇章。

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 雷鋒網(wǎng)
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