電子發燒友網報道(文/李誠)自動/輔助駕駛汽車可以說是當今人工智能技術中最具代表性和前景的領域之一。在實現高性能自動/輔助駕駛的技術范疇中,無人駕駛系統的感知性能尤為重要。但任何技術路線都不可能做到完美,無論是視覺感知還是激光雷達技術,都需要持續不斷地進行技術創新和改進,才能真正實現自動駕駛技術的商業應用和大規模推廣。
為了保證動/輔助駕駛技術的感知性能,無人駕駛汽車通常會配備一系列激光雷達、毫米波雷達和車載攝像機等傳感器,用于感知周圍環境信息,再通過傳感器的協同作用,做到周圍環境的各個維度實時感知。
視覺感知與AI-ISP
從技術路線出發,目前車企主要以視覺感知和激光雷達兩大技術路線為主。視覺感知技術路線以機器視覺為核心,利用毫米波雷達/超聲波雷達+攝像頭通過人工智能算法進行圖像識別,獲取道路、障礙物、交通標志等環境信息。
使用視覺作為感知手段,需要對圖像進行實時處理,而計算機視覺技術中的深度學習技術被用來解決感知問題。除了計算機視覺,車輛安全性能系統發展還引出了諸如人體跟蹤、鳥瞰路徑、旁路邊緣的利用技術、強化學習技術等實踐和開發。
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Autopilot,通過單目攝像頭,毫米波雷達,超聲波傳感器進行融合感知。直到現在各大汽車廠商的激光雷達上車熱潮,特斯拉依舊堅持視覺感知作為主要技術路線。
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《道路機動車輛生產企業及產品公告》的車輛參數變更中明確提到,特斯拉新申請變更車型將會取消雷達。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,采用Tesla Vision取代超聲波傳感器,走純視覺技術路線。
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自動駕駛。從技術與成本考慮,純視覺技術路線雖然在成本方面一定優勢,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及復雜場景的限制。
以目前英偉達 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,現階段純視覺技術路線是一場屬于NPU算力的“競賽”。
但是,芯片的DSP性能,會直接影響NPU模型效果,使算力無法充分發揮。然而,在這些巨頭的引導下,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,國內自動駕駛算法方案商環宇智行推出了一項圖像信號預處理技術AI-ISP,將AI功能與傳統ISP融合。環宇智行的AI ISP技術,可通過二維陣列,應對多路攝像頭帶來數據量的幾何性增長,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。
環宇智行創始人李明,曾在業內技術論壇上表示,環宇智行AI-ISP+SoC+MCU域控制器Pallas解決方案的市場定位主要在Tier 1.5,并且早在2018年就已經實現商業化、具備軟硬件供應能力,現階段主要聚焦乘用車領域,優化產業鏈,為OEM廠商賦能。
此外,還有愛芯元智、海思、深知未來等國內廠商,也推出了相應的AI視覺芯片及相關應用。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的聯合架構下,通過算法與硬件的深度融合,將ISP軟件化、AI化,實現畫質的提升。
激光雷達與補盲
雖然,視覺感知路線在成本方面,較激光雷達方案具有明顯優勢,但是想要實現更高階的自動/輔助駕駛效果,仍然需要激光雷達的輔助。激光雷達能夠通過激光點云,對車輛周圍環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確和高效的行駛決策,是保證安全冗余必不可少的關鍵組成部分,并成了國內乘用車市場的主角。
據佐思汽研調研數據顯示,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,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%。隨著自動駕駛技術的成熟與激光雷達量產交付能力的增加,預計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通的超遠距離高精度雷達,最遠探測距離250m。小鵬G9/P7i車型各配備兩顆來自速騰聚創的M系列激光雷達,最遠探測距離可達150m。理想的L9/L8/L7車型搭載禾賽科技的128線激光雷達AT128,最遠探測距離可達200m。同時,通過公開數據整理發現,2022年理想L9在中國乘用車市場銷量共計4.02萬輛,是激光雷達走量最大的車型。
當大家還在感嘆,車企因為激光雷達數量、性能不斷“內卷”時,其實更“內卷”的是激光雷達廠商。在過去的一年,不少激光雷達廠商除了迭代產品,提升性能以外,還推出了用于補充前向激光雷達探測盲區的補盲激光雷達。例如,亮道智能在去年5月發布固態側向補盲激光雷達產品LDSatellite。禾賽科技劍指 ADAS 前裝量產的近距補盲激光雷達 FT120,以及速騰聚創的全固態補盲激光雷達RS-LiDAR-E1。
值得一提的是亮道智能、禾賽科技、速騰聚創,推出的三款補盲激光雷達與此前應用在前向激光雷達的技術不同,沒有采用MEMS、轉鏡等掃描方案,而是舍棄活動部件,采用Flash純固態的方案。無論是從大規模量產的容易程度、還是產品可靠性,都帶來了很大的提升。
其實,補盲激光雷達的推出并非偶然,當前市場上就有將遠距半固態激光雷達用作車身側面補盲的案例。在目前已經發布的車型中,極狐阿爾法S HI版、阿維塔11以及路特斯Eletre等車型都在側向安裝了激光雷達。但受限于當時市場上沒有相應用于補盲應用的激光雷達產品,這些車型的側向激光雷達在規格上與前向的長距離激光雷達相同。但是從效果和成本角度考慮,都不是最佳方案,純固態補盲激光雷達在穩定性和成本上,有著更大的優勢。
為了保證動/輔助駕駛技術的感知性能,無人駕駛汽車通常會配備一系列激光雷達、毫米波雷達和車載攝像機等傳感器,用于感知周圍環境信息,再通過傳感器的協同作用,做到周圍環境的各個維度實時感知。
視覺感知與AI-ISP
從技術路線出發,目前車企主要以視覺感知和激光雷達兩大技術路線為主。視覺感知技術路線以機器視覺為核心,利用毫米波雷達/超聲波雷達+攝像頭通過人工智能算法進行圖像識別,獲取道路、障礙物、交通標志等環境信息。
使用視覺作為感知手段,需要對圖像進行實時處理,而計算機視覺技術中的深度學習技術被用來解決感知問題。除了計算機視覺,車輛安全性能系統發展還引出了諸如人體跟蹤、鳥瞰路徑、旁路邊緣的利用技術、強化學習技術等實踐和開發。
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Autopilot,通過單目攝像頭,毫米波雷達,超聲波傳感器進行融合感知。直到現在各大汽車廠商的激光雷達上車熱潮,特斯拉依舊堅持視覺感知作為主要技術路線。
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《道路機動車輛生產企業及產品公告》的車輛參數變更中明確提到,特斯拉新申請變更車型將會取消雷達。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,采用Tesla Vision取代超聲波傳感器,走純視覺技術路線。
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自動駕駛。從技術與成本考慮,純視覺技術路線雖然在成本方面一定優勢,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及復雜場景的限制。
以目前英偉達 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,現階段純視覺技術路線是一場屬于NPU算力的“競賽”。
但是,芯片的DSP性能,會直接影響NPU模型效果,使算力無法充分發揮。然而,在這些巨頭的引導下,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,國內自動駕駛算法方案商環宇智行推出了一項圖像信號預處理技術AI-ISP,將AI功能與傳統ISP融合。環宇智行的AI ISP技術,可通過二維陣列,應對多路攝像頭帶來數據量的幾何性增長,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。
環宇智行創始人李明,曾在業內技術論壇上表示,環宇智行AI-ISP+SoC+MCU域控制器Pallas解決方案的市場定位主要在Tier 1.5,并且早在2018年就已經實現商業化、具備軟硬件供應能力,現階段主要聚焦乘用車領域,優化產業鏈,為OEM廠商賦能。
此外,還有愛芯元智、海思、深知未來等國內廠商,也推出了相應的AI視覺芯片及相關應用。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的聯合架構下,通過算法與硬件的深度融合,將ISP軟件化、AI化,實現畫質的提升。
激光雷達與補盲
雖然,視覺感知路線在成本方面,較激光雷達方案具有明顯優勢,但是想要實現更高階的自動/輔助駕駛效果,仍然需要激光雷達的輔助。激光雷達能夠通過激光點云,對車輛周圍環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確和高效的行駛決策,是保證安全冗余必不可少的關鍵組成部分,并成了國內乘用車市場的主角。
據佐思汽研調研數據顯示,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,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%。隨著自動駕駛技術的成熟與激光雷達量產交付能力的增加,預計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通的超遠距離高精度雷達,最遠探測距離250m。小鵬G9/P7i車型各配備兩顆來自速騰聚創的M系列激光雷達,最遠探測距離可達150m。理想的L9/L8/L7車型搭載禾賽科技的128線激光雷達AT128,最遠探測距離可達200m。同時,通過公開數據整理發現,2022年理想L9在中國乘用車市場銷量共計4.02萬輛,是激光雷達走量最大的車型。
當大家還在感嘆,車企因為激光雷達數量、性能不斷“內卷”時,其實更“內卷”的是激光雷達廠商。在過去的一年,不少激光雷達廠商除了迭代產品,提升性能以外,還推出了用于補充前向激光雷達探測盲區的補盲激光雷達。例如,亮道智能在去年5月發布固態側向補盲激光雷達產品LDSatellite。禾賽科技劍指 ADAS 前裝量產的近距補盲激光雷達 FT120,以及速騰聚創的全固態補盲激光雷達RS-LiDAR-E1。
值得一提的是亮道智能、禾賽科技、速騰聚創,推出的三款補盲激光雷達與此前應用在前向激光雷達的技術不同,沒有采用MEMS、轉鏡等掃描方案,而是舍棄活動部件,采用Flash純固態的方案。無論是從大規模量產的容易程度、還是產品可靠性,都帶來了很大的提升。
其實,補盲激光雷達的推出并非偶然,當前市場上就有將遠距半固態激光雷達用作車身側面補盲的案例。在目前已經發布的車型中,極狐阿爾法S HI版、阿維塔11以及路特斯Eletre等車型都在側向安裝了激光雷達。但受限于當時市場上沒有相應用于補盲應用的激光雷達產品,這些車型的側向激光雷達在規格上與前向的長距離激光雷達相同。但是從效果和成本角度考慮,都不是最佳方案,純固態補盲激光雷達在穩定性和成本上,有著更大的優勢。
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