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自动驾驶需要传感器融合:摄像头+雷达vs摄像头+激光雷达

导读: 据麦姆斯咨询介绍,目前,对于科技公司和汽车厂商的高管和工程师来说,自动驾驶汽车(AV)技术及其发展路线图上还有很多问题有待解决。其中,三个悬而未决的大问题正在突显。

据麦姆斯咨询介绍,目前,对于科技公司和汽车厂商的高管和工程师来说,自动驾驶汽车(AV)技术及其发展路线图上还有很多问题有待解决。其中,三个悬而未决的大问题正在突显。

市场研究机构IHS Markit汽车信息娱乐和高级驾驶辅助系统(ADAS)研究总监Egil Juliussen列出了以下几个将在2019年困扰汽车行业的“遗留问题”:

1、我们是否真的需要激光雷达(LiDAR)?

2、科技/汽车公司是否真的准备好一起合作追求“网络效应”,以推动驾驶软件的发展?

3、业界能否解决Level 2级到Level 3级驾驶操控权的移交问题?

行业观察家已经看到科技公司、Tier 1和汽车OEM制造商之间兴起的新一轮自动驾驶伙伴关系。有几家公司正对Level 2级到Level 3级自动驾驶操控权的移交问题尝试新技术,例如以色列ADAM公司,正在尝试利用人工智能AI)及算法助力其技术平台,以解决人、车驾驶操控权的移交问题。

对于自动驾驶汽车突然将控制权交回人类驾驶员时的手足无措困境,“预计下个月在拉斯维加斯举办的2019年消费电子展上,Tier 1和汽车OEM制造商对驾驶员监控系统的兴趣会重新抬头,”市场研究机构Semicast Research首席分析师Colin Barnden表示。

但是,ADAS汽车和自动驾驶汽车真的需要激光雷达吗?Juliussen称,“我们已经听到很多这样的市场疑问。”这个疑问在数字成像雷达出现之后获得了更多关注,“因为,数字成像雷达相比过去的产品可以提供更多信息,”他解释道。

AEye融合“摄像头+激光雷达”数据

在此背景下,位于美国加利福尼亚州普莱森顿的一家名为AEye的创业公司,近日宣布为ADAS和自动驾驶市场推出了首款商用产品“iDAR”,这是一款融合了高清摄像头的固态激光雷达。

近一年来,自动驾驶汽车不一定需要激光雷达的声音一直在科技界回响。这种思路确实很诱人,因为许多汽车OEM制造商都认为激光雷达太昂贵了,他们认为激光雷达技术距离实际应用还远未成熟。

AEye从另一个角度进入了这场“激光雷达是否必要”的市场辩论。该创业公司认为,汽车OEM制造商不愿意使用现有的激光雷达,除了成本问题,还因为他们目前的解决方案依赖于一系列独立的传感器,这些传感器共同产生了海量数据。

“这需要漫长的处理时间和庞大的运算能力,通过较准、分析、校正、下采样来收集和重组这些传感器采集的数据,并将它们转换为可用于安全引导车辆的可操作信息,”AEye解释说。

但是,如果AEye以某种方式使用人工智能,仅对自动驾驶路径规划有意义的数据信息进行区分采集,而不是为每个像素分配相同的优先级呢?“正是这一初衷激发了AEye开发iDAR,”AEye营销副总裁Stephen Lambright解释道。

事实上,AEye的iDAR“深根于最初为国防工业开发的技术”,Lambright表示。该创业公司首席执行官Luis Dussan之前曾致力于为战斗机设计监控、侦察和防御系统。他创建了AEye公司,“以为自动驾驶汽车提供军用级别的性能。”

据Lambright称,驱动iDAR开发的是“首席执行官Dussan在军用飞机感知系统中学到的三个原则”, 1)永远不错过任何信息;2)所有物体对象不是平等的,需要给予不同的权重;3)实时处理。

简而言之,iDAR的目标是开发一种“无需浪费计算周期”的传感器融合系统。iDAR的构建模块包括1550nm固态MEMS激光雷达,低光照高清摄像头和嵌入式AI。该系统旨在整合2D摄像头“像素”(RGB)和3D激光雷达数据“体素”(XYZ),以提供“一种新的实时传感器数据”,为自动驾驶路径规划系统提供更快速、更准确、更长距离、更智能的信息。

值得注意的是,AEye的iDAR提供的不是各自独立的摄像头和激光雷达系统的扫描后融合。而是通过开发人工智能感知系统,iDAR将固态激光雷达与高分辨率摄像头进行物理融合,创建了一种被称为动态像素的新数据类型。通过捕捉x、y、z、R、G、B数据,这种动态像素“仿生”了人类视觉皮层的数据结构。

整合片上系统(SoC)

近日发布的新型iDAR系统AE110是AEye公司的第四代原型产品。据Ratnam介绍,“该系统中包含一个基于赛灵思(Xilinx)Zynq SoC的整合SoC。Zynq将基于ARM的处理器与FPGA集成在一起,旨在实现关键分析和硬件加速,同时在一个器件上集成了CPU、DSP、ASSP和混合信号功能。2019年,AEye计划为这款整合SoC设计自己的ASIC。”

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