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激光雷達廠商Innoviz CEO發聲:為什麼多感測器融合是通往高級自動駕駛必由之路

雷鋒網·新智駕按:自動駕駛汽車的感測器方案之爭一直是個經久不衰的話題,此前,包括Mobileye聯合創始人Amnon Shashua、特斯拉CEO馬斯克在內的一眾大佬曾公開宣誓對攝像頭感測器的「孤注一擲」,但如今聲音也開始變得不一樣。現在,Amnon Shashua在公開演講的口徑已經開始傾向於表達多感測器冗餘的必要性。而後者,也成為被自動駕駛領域眾多企業和技術專家廣泛認同的方案之一。

對於多感測器融合之於自動駕駛的必要性,日前,以色列激光雷達公司Innoviz CEO兼聯合創始人Omer David Keilaf發表了更詳盡的觀點。就在幾天前,這家公司還剛剛獲得了一級供應商德爾福的投資。那麼,到底如何通過感測器融合技術,將各種感測器的不同視角整合,並最終賦能自動駕駛車輛環境感知呢?雷鋒網·新智駕對這篇來自TU-Automotive的文章進行了編譯整理。

現如今,多數汽車自動化系統或是ADAS系統都有賴於三類感測器的融合進行環境感知:毫米波雷達、激光雷達以及攝像頭。而隨著感測器和環境感知技術的重要性日漸增強,目前業界普遍持有的觀點是,感測器融合將提供魯棒性更強的真正的自動化系統。


多感測器融合:提供高可靠的自動化系統

隨著感測器和環境感知技術的識別解析度日漸提升,感測器已經超越簡單的檢測和測距功能,取而代之,是具備真正的「視覺」感知能力,如分類、繪圖等。

那麼,到底如何通過感測器融合技術,將各種感測器的不同視角整合,並最終賦能自動駕駛車輛環境感知?對於這個關鍵性的問題,剛剛被德爾福投資的以色列創業公司Innoviz CEO兼聯合創始人Omer David Keilaf給出了一個答案。

Keilaf解釋說:「很明顯,將毫米波雷達、攝像頭、激光雷達等感測器數據融合的技術,對於保證車輛對周邊環境的全局定位和理解是至關重要的,且為Level 3-Level 5級自動駕駛方案的實現提供了必要的技術儲備。在環境感知中,每一種感測器都有獨特的優勢和弱點。例如,毫米波雷達可在低解析度情況下完成測距,且受天氣因素影響小;而攝像頭有更高的解析度,能夠感知顏色,但受強光影響較大;激光雷達則能夠提供三維尺度感知信息,對環境的重構能力更強。

在這種前提下,只有幾種感測器的融合才能提供車輛周圍環境更精準的繪圖信息,並達到OEM主機廠所需的安全標準。目前,高性能激光雷達的量產和成本問題,仍是通往多感測器融合技術方案,乃至完全自動駕駛的障礙之一。」


提升車輛安全性

據Keilaf推斷,隨著車輛對複雜環境數據處理能力的提升,最終將實現更精確的檢測、分類和定位能力。Keilaf說:「處理複雜環境數據,會造成車輛駕駛決策的延遲,而最大限度減少這種延遲,是提升車輛安全性的又一個關鍵部分。解決該問題的方案之一就是融合多源數據,數據融合能夠減少系統做駕駛決策所需的計算資源。相比於單獨依賴攝像頭和毫米波雷達進行環境感知計算,來自激光雷達的3D數據的加入能夠簡化環境感知的計算任務。」例如,二維圖像中的路標和樹木陰影有時就會被錯誤識別成道路障礙物,從而降低系統魯棒性。


多感測器融合:通往自動駕駛的必經之路

SBD(英國汽車技術諮詢研究中心)自動駕駛部門負責人Alain Dunoyer博士說:「最近幾年,OEM廠商已經先後引進了一系列感測器融合方案,其中主要包括毫米波雷達或激光雷達與攝像頭融合,以提升Level 1和Level級自動駕駛功能的魯棒性。而為了向Level 3級自動駕駛過渡,類似的感測器融合趨勢只會更加明顯,並且需要更多感測器加入,來豐富感測器融合ECU的數據源。

目前,到底是使用單一ECU控制,還是使用逐漸盛行的分散式方案,業界還沒有一個定論,因為每種方案都有各自的優缺點。

「未來,傳統感測器逐漸不能滿足更高級的環境感知需求,那麼新型感測器就會被引入,尤其是在更高速的感知等場景中。物體檢測和分類性能同樣需要提升,以滿足更高級自動駕駛系統的需求。此外,行人、自行車和道路小型雜物等障礙物,都是目前車輛環境感知領域還沒有被完全攻克的難題。

雖然軟體方案提升了檢測的識別率,但即使是百分之零點零幾的錯誤檢測率,在面對真實的駕駛場景時,依然是需要被解決的。近來,越來越多的人工智慧演算法被引入環境感知的方案中,但由於深度學習路徑的『黑箱』問題,他們的魯棒性和穩定性目前還不能被驗證。」

「最終,另一個自動駕駛領域的關鍵研究方向,將是處理影響感測器性能的諸如天氣、光強等問題。融合不同種類感測器(激光雷達/毫米波雷達/攝像頭/超聲波雷達)能夠幫助解決這個問題,因為它們受限的因素不同,因此能夠提供多維的感知策略。」


多感測器驅動下的汽車自動化

隨著車輛感測器,尤其是毫米波雷達感測器的解析度提升,汽車自動化系統中的「視覺感知」的概念將被進一步擴充。

Keilaf說:「激光雷達等感測器之於自動駕駛車輛,其實是充當了一個關鍵『基礎設施』的作用,用以支撐其上的視覺系統以及AI演算法的實現。底層設備越強大,軟體的性能就越發達。因此,不僅僅是收集車輛周邊原始數據,視覺感知技術還擁有更廣闊的定義和應用場景,例如高精度3D地圖數據採集、繪圖,後者能夠配合環境感知進行車輛自定位,等等。」

Keilaf認為,多感測器融合是通往更高級自動駕駛技術的必由之路。他說,「一旦底層技術實現,在此基礎上能夠衍生多路徑的軟體演算法解決方案。可以是低等級的多感測器數據融合,也可以是對感測器數據的深度提取並在駕駛決策層進行融合。」

看得出,Innoviz CEO Keilaf已經與許多業內人士一道,成為了多感測器融合方案的堅定擁護者,正如他最後所說,

「每一種架構都各有利弊,但是使用多感測器提供方案冗餘卻是不可或缺的。」


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