当前ADAS系统的三条技术路线

文章来源:汽车智能 发布时间:2017-01-05
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高级驾驶辅助系统(ADAS)逐渐成为一个新兴的产品行业,这和人们的安全观念不断提升有很大的关系。想当初,人们系安全带都嫌麻烦,喝2斤白酒照样敢上高速,儿童座椅又是什么鬼?今天,无论是法律上还是观念上,情况都有了很大的不同。

高级驾驶辅助系统(ADAS)逐渐成为一个新兴的产品行业,这和人们的安全观念不断提升有很大的关系。想当初,人们系安全带都嫌麻烦,喝2斤白酒照样敢上高速,儿童座椅又是什么鬼?今天,无论是法律上还是观念上,情况都有了很大的不同。

而随着技术的发展,主动安全的概念被越来越多的人所熟知。于是ADAS产品逐渐走进人们的生活,虽然今天的普及率仍然不高,但趋势是朝着好的方向发展的。

就像所有技术的发展初期都是百家争鸣一样,当前ADAS的技术路线也分很多种,而且目前为止也不好说哪条路更好。在牛车网、汽车智能举办的第五期汽车智能沙龙上,各位演讲嘉宾所选择的技术路线都各有特点,小智在听了一个下午之后,又涨了很多姿势!

单目摄像头

单目摄像头的代表企业无疑是当今ADAS市场巨头——Mobileye。这家以色列公司1999年成立,至今已有近20年的历史了。不过Mobileye如今已经不是仅仅提供单目解决方案了,他们在不断地开拓其他领域,甚至芯片也使用自己制造的专用芯片,优势实在是有点大。

单目的原理说起来比较好理解。首先要逐步建立起巨大的数据库,单目摄像头在检测到前方物体时会与数据库进行匹配,在识别出前方物体是何方妖怪之后,应用相应算法进行测距并提供警报等反馈。

单目摄像头最大的好处有三点:成本更低,投射距离更远,计算量更小。

成本好理解,少了个摄像头嘛,另外,由于不用考虑两个摄像头的相对位置保持不变的问题,硬件的制作工艺上难度更小,这都使得单目摄像头的解决方案更加便宜。

投射距离更远,则是因为单双目的原理上有所差异。单目是依靠海量的数据库来进行识别与测距,就这么一个摄像头,在可控范围内,想怎么调整都随意。现在一些产品甚至号称能检测前方200m的距离。 而计算量更小,是相对双目来说的。

单目的缺点也显而易见——数据库不好建啊!Mobileye烧钱烧了十多年,至今已经快20年了才建立起了如此NB的数据库。后来者想走他的老路不容易,或许深度学习的发展会使得数据库的建立难度降低。但是,Mobileye做了十多年,对很多特殊物体还是认不得,小猫小狗,垃圾桶,特殊车辆等等。那么做驾驶辅助还行,因为人还是主导驾驶行为,但再想升级,做自动驾驶等,就比较难了。

双目摄像头

双目摄像头的原理与单目有些不同,是基于两个摄像头的视差来测距的,这就和人的左右眼一样。从趋势上来看,奔驰、宝马、丰田等一线车企,都在研发双目的技术,特斯拉在和Mobileye分手之后,也和博世展开合作,准备采用双目的解决方案。

双目的优势在于,依靠视差来测距的原理使得它不必去识别物体是什么,只要有足够大的物体挡住了前方的道路,根据两个摄像头的反馈信息,就可以计算出车到该物体的距离。

而双目最大的问题在于计算量大。两个摄像头的反馈数据,需要在极短的时间内处理,多延迟一秒都有可能不及时,这对于芯片的计算能力要求很高。而如果使用规格过高的芯片,成本会翻好几倍,完全无法商业化。

所以,双目对于企业的算法能力要求更高。如何开发出一套满足双目计算要求,并且能够在成本更低廉的芯片上跑,这个门槛是极其高的。

而关于双目的投射距离,如今也可以达到三位数了,这个距离对于汽车而言基本也足够了。

相比于单目,双目技术更加容易实现升级换代,算法成熟之后,运维成本要低得多。而且,从几家一线车企的动向来看,双目或许将成为主流。

环视ADAS

严格来讲,环视ADAS不该和单目双目成为并列的一项,因为环视ADAS是各种传感器的融合方案,为车主提供更多方向的信息和预警。因为不仅仅局限于前方视野,那么除了车道偏离(LDW)等功能,环视ADAS还可以提供开门警报、横向车辆警报、盲区检测的功能。这是环视ADAS最明显的优势。

但是,环视最少也得用4个摄像头,双目解决方案甚至需要7个,成本是个问题。要控制成本,只好使用较低水平的摄像头,那么识别率就无法保证。就算不考虑成本,弄四个像素过高的摄像头,GPU也受不了。

所以技术水平的发展也是环视ADAS的瓶颈之一,如何在现有技术条件下制作出一款可靠的产品,是这个路线上的从业者需要考虑的问题。

写在最后

智能驾驶的大势所趋,公众安全观念的提升,政策的推进,和技术的愈发成熟,使得ADAS产品的前景非常值得期待。百家争鸣的状态实际上是行业蓬勃发展的写照,但也从侧面证明整个行业还处于探索的阶段。另外,培育用户和市场也是所有从业者都要思考的问题。

另外,多传感器融合恐怕是未来的发展大方向。只不过当前,具体的融合方式仍需要探索。另外,现在激光雷达等传感器的成本过高,商业模式有待进一步思考。在自动驾驶和无人驾驶当中研发使用还可以,想要在ADAS领域中使用,恐怕要看市场的发展能否带动其成本下降。

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