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視覺AI ISP 、 補盲激光雷達(dá)嶄露頭角,智能駕駛擺脫算力依賴、盲區(qū)焦慮

海明觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李誠 ? 2023-05-06 00:23 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李誠)自動/輔助駕駛汽車可以說是當(dāng)今人工智能技術(shù)中最具代表性和前景的領(lǐng)域之一。在實現(xiàn)高性能自動/輔助駕駛的技術(shù)范疇中,無人駕駛系統(tǒng)的感知性能尤為重要。但任何技術(shù)路線都不可能做到完美,無論是視覺感知還是激光雷達(dá)技術(shù),都需要持續(xù)不斷地進行技術(shù)創(chuàng)新和改進,才能真正實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用和大規(guī)模推廣。

為了保證動/輔助駕駛技術(shù)的感知性能,無人駕駛汽車通常會配備一系列激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和車載攝像機等傳感器,用于感知周圍環(huán)境信息,再通過傳感器的協(xié)同作用,做到周圍環(huán)境的各個維度實時感知。

視覺感知與AI-ISP

從技術(shù)路線出發(fā),目前車企主要以視覺感知和激光雷達(dá)兩大技術(shù)路線為主。視覺感知技術(shù)路線以機器視覺為核心,利用毫米波雷達(dá)/超聲波雷達(dá)+攝像頭通過人工智能算法進行圖像識別,獲取道路、障礙物、交通標(biāo)志等環(huán)境信息。

使用視覺作為感知手段,需要對圖像進行實時處理,而計算機視覺技術(shù)中的深度學(xué)習(xí)技術(shù)被用來解決感知問題。除了計算機視覺,車輛安全性能系統(tǒng)發(fā)展還引出了諸如人體跟蹤、鳥瞰路徑、旁路邊緣的利用技術(shù)、強化學(xué)習(xí)技術(shù)等實踐和開發(fā)。

特斯拉作為視覺感知路線的代表,早在2014年就推出了自己的第一代自動駕駛系統(tǒng)Autopilot,通過單目攝像頭,毫米波雷達(dá),超聲波傳感器進行融合感知。直到現(xiàn)在各大汽車廠商的激光雷達(dá)上車熱潮,特斯拉依舊堅持視覺感知作為主要技術(shù)路線。
WPS圖片拼圖
圖源:工信部公示資料


甚至在今年3月,工信部公布的第369批《道路機動車輛生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品公告》的車輛參數(shù)變更中明確提到,特斯拉新申請變更車型將會取消雷達(dá)。從變更照片可以看出,該申請更改的車型為Model Y,這也意味著未來的國產(chǎn)Model Y在自動駕駛輔助功能方面,將會與海外版的Model 3和Model Y一樣,移除超聲波雷達(dá),采用Tesla Vision取代超聲波傳感器,走純視覺技術(shù)路線。

此外,在純視覺的陣營中還有豐田,早在去年豐田汽車旗下子公司Woven Planet對外表示,要在輔助駕駛和更高階的自動駕駛項目中,采用單一視覺方案開發(fā)自動駕駛。從技術(shù)與成本考慮,純視覺技術(shù)路線雖然在成本方面一定優(yōu)勢,但是純視覺感知所使用的攝像頭容易受到極端天氣、人為、Corner case及復(fù)雜場景的限制。

以目前英偉達(dá) Orin、mobileye以及地平線J5、黑芝麻A1000等主流芯片方案來看,他們都有一個共同點,都是先通過傳統(tǒng)的ISP對視覺信號進行處理,再通過CUDA、FPGA+DSP或DSP等方式進行處理,提升畫面質(zhì)量,最后由NPU、Tensor core等處理器對采集到的圖像信息進行推理分析。總的來說,現(xiàn)階段純視覺技術(shù)路線是一場屬于NPU算力的“競賽”。

但是,芯片的DSP性能,會直接影響NPU模型效果,使算力無法充分發(fā)揮。然而,在這些巨頭的引導(dǎo)下,很多OEM和方案商就很容易被拉入算力的軍備競賽,忽視圖像信號預(yù)處理的重要性,以及自動駕駛擴展ODD邊界的能力,純靠芯片算力進行支撐。

為降低視覺感知對模型樣本與算力的依賴,國內(nèi)自動駕駛算法方案商環(huán)宇智行推出了一項圖像信號預(yù)處理技術(shù)AI-ISP,將AI功能與傳統(tǒng)ISP融合。環(huán)宇智行的AI ISP技術(shù),可通過二維陣列,應(yīng)對多路攝像頭帶來數(shù)據(jù)量的幾何性增長,以及多模型、多場景的圖像處理能力,降低時延,擴展自動駕駛ODD范圍。

環(huán)宇智行創(chuàng)始人李明,曾在業(yè)內(nèi)技術(shù)論壇上表示,環(huán)宇智行AI-ISP+SoC+MCU控制器Pallas解決方案的市場定位主要在Tier 1.5,并且早在2018年就已經(jīng)實現(xiàn)商業(yè)化、具備軟硬件供應(yīng)能力,現(xiàn)階段主要聚焦乘用車領(lǐng)域,優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈,為OEM廠商賦能。

此外,還有愛芯元智、海思、深知未來等國內(nèi)廠商,也推出了相應(yīng)的AI視覺芯片及相關(guān)應(yīng)用。例如愛芯元智針對智慧城市、智慧交通等密集場景推出的AX630A,在ISP+NPU的聯(lián)合架構(gòu)下,通過算法與硬件的深度融合,將ISP軟件化、AI化,實現(xiàn)畫質(zhì)的提升。

激光雷達(dá)與補盲

雖然,視覺感知路線在成本方面,較激光雷達(dá)方案具有明顯優(yōu)勢,但是想要實現(xiàn)更高階的自動/輔助駕駛效果,仍然需要激光雷達(dá)的輔助。激光雷達(dá)能夠通過激光點云,對車輛周圍環(huán)境的高精確度掃描和測量,獲取高精度的物體位置和距離信息,幫助車輛做出更為準(zhǔn)確和高效的行駛決策,是保證安全冗余必不可少的關(guān)鍵組成部分,并成了國內(nèi)乘用車市場的主角。

據(jù)佐思汽研調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,2022年中國乘用車市場(不包含進口車型)銷量共計1989.1萬輛,其中就有11.14萬輛配備激光雷達(dá),占中國乘用車市場總銷量的0.56%,較2021年0.4萬輛同比增長2605.6%。激光雷達(dá)累計裝車量,也由2021年的0.81萬顆提升至2020年的12.96萬顆,同比增長1490.2%。隨著自動駕駛技術(shù)的成熟與激光雷達(dá)量產(chǎn)交付能力的增加,預(yù)計2023年中國乘用車激光裝車量將會迎來翻倍式增長。

目前,中國乘用車市場搭載激光雷達(dá)的車型,主要以新勢力旗下的旗艦或次旗艦車型為主,其中,蔚來ET7/ET5/SE7車型搭載了來自圖達(dá)通的超遠(yuǎn)距離高精度雷達(dá),最遠(yuǎn)探測距離250m。小鵬G9/P7i車型各配備兩顆來自速騰聚創(chuàng)的M系列激光雷達(dá),最遠(yuǎn)探測距離可達(dá)150m。理想的L9/L8/L7車型搭載禾賽科技的128線激光雷達(dá)AT128,最遠(yuǎn)探測距離可達(dá)200m。同時,通過公開數(shù)據(jù)整理發(fā)現(xiàn),2022年理想L9在中國乘用車市場銷量共計4.02萬輛,是激光雷達(dá)走量最大的車型。

當(dāng)大家還在感嘆,車企因為激光雷達(dá)數(shù)量、性能不斷“內(nèi)卷”時,其實更“內(nèi)卷”的是激光雷達(dá)廠商。在過去的一年,不少激光雷達(dá)廠商除了迭代產(chǎn)品,提升性能以外,還推出了用于補充前向激光雷達(dá)探測盲區(qū)的補盲激光雷達(dá)。例如,亮道智能在去年5月發(fā)布固態(tài)側(cè)向補盲激光雷達(dá)產(chǎn)品LDSatellite。禾賽科技劍指 ADAS 前裝量產(chǎn)的近距補盲激光雷達(dá) FT120,以及速騰聚創(chuàng)的全固態(tài)補盲激光雷達(dá)RS-LiDAR-E1。

值得一提的是亮道智能、禾賽科技、速騰聚創(chuàng),推出的三款補盲激光雷達(dá)與此前應(yīng)用在前向激光雷達(dá)的技術(shù)不同,沒有采用MEMS、轉(zhuǎn)鏡等掃描方案,而是舍棄活動部件,采用Flash純固態(tài)的方案。無論是從大規(guī)模量產(chǎn)的容易程度、還是產(chǎn)品可靠性,都帶來了很大的提升。

其實,補盲激光雷達(dá)的推出并非偶然,當(dāng)前市場上就有將遠(yuǎn)距半固態(tài)激光雷達(dá)用作車身側(cè)面補盲的案例。在目前已經(jīng)發(fā)布的車型中,極狐阿爾法S HI版、阿維塔11以及路特斯Eletre等車型都在側(cè)向安裝了激光雷達(dá)。但受限于當(dāng)時市場上沒有相應(yīng)用于補盲應(yīng)用的激光雷達(dá)產(chǎn)品,這些車型的側(cè)向激光雷達(dá)在規(guī)格上與前向的長距離激光雷達(dá)相同。但是從效果和成本角度考慮,都不是最佳方案,純固態(tài)補盲激光雷達(dá)在穩(wěn)定性和成本上,有著更大的優(yōu)勢。

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