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專家論道:自動(dòng)駕駛與特斯拉豪賭純視覺

2023-01-14
來源:21ic

馬斯克曾表示,高精度地圖是一個(gè)“很糟糕的想法”,和拒絕激光雷達(dá)一樣堅(jiān)持不用高精度地圖,而是采用眾包模式(靠車輛攝像頭等采集數(shù)據(jù))繪制高精度地圖,以提高自身感知能力。高德地圖副總裁、汽車業(yè)務(wù)中心總經(jīng)理韋東說:“眾包模式采集高精度地圖在初始階段是一個(gè)玩笑,是對科學(xué)的不尊重?!?/p>

特斯拉從來不缺新聞加熱搜,甩鍋不止、一季度營收翻兩番、車主維權(quán)、國家安全、他人指使、禁止銷售……讓人應(yīng)接不暇。因?yàn)椴皇潜O(jiān)管結(jié)構(gòu),這些我們都管不了,職業(yè)本分,只能從專業(yè)角度來解讀技術(shù)戲份。

最近接觸到汽車供應(yīng)鏈上、中、下游的一些企業(yè)高管,以及一些科研機(jī)構(gòu)的專家,他們都對現(xiàn)在的ADAS(輔助)和自動(dòng)駕駛安全有自己的觀點(diǎn)和看法。還是那句話,不是針對特斯拉,只是就事論事。

感知歧義:沒有拿到駕照的司機(jī)

2020年1月,特斯拉將地圖數(shù)據(jù)服務(wù)更換為百度地圖。特斯拉CEO埃隆·馬斯克(Elon Musk)曾表示,高精度地圖是一個(gè)“很糟糕的想法”,和拒絕激光雷達(dá)一樣堅(jiān)持不用高精度地圖,而是采用眾包模式(靠車輛攝像頭等采集數(shù)據(jù))繪制高精度地圖,以提高自身感知能力。高德地圖副總裁、汽車業(yè)務(wù)中心總經(jīng)理韋東說:“眾包模式采集高精度地圖在初始階段是一個(gè)玩笑,是對科學(xué)的不尊重?!?/p>

從實(shí)際體驗(yàn)來看,特斯拉的車道保持功能擁有很大自主權(quán),在車道甚至彎道中都可以自主轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤來調(diào)節(jié)車輛位置。如果駕駛者想通過轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤來取消該功能,需要釋放很大的轉(zhuǎn)動(dòng)力度。而如果出現(xiàn)車道線不清晰、交錯(cuò)混亂的情況,有可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)誤識(shí)別,使車輛偏離“預(yù)想車道”。

上海車展上,小鵬汽車發(fā)布了全球首款搭載雙激光雷達(dá)的P5量產(chǎn)車,另搭載了13個(gè)高清攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波傳感器和1組高精度定位單元。這是不是對現(xiàn)有主流安全輔助駕駛技術(shù)的降維打擊還不好說,但激光雷達(dá)和地圖恰恰可以解決城市低速、復(fù)雜路面自動(dòng)駕駛遇到的一些問題。

小鵬汽車一直致力于自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心差異化,其上海自動(dòng)駕駛中心算法專家劉德浩博士解釋說“差異化核心首先是‘閉環(huán)’”。他認(rèn)為,到目前為止,能夠全棧自研高級(jí)別輔助駕駛的只有特斯拉和小鵬。特斯拉做了FSD(完全自動(dòng)駕駛)功能套件。從2.0到3.0迭代,小鵬從數(shù)據(jù)采集開始,通過數(shù)據(jù)交互、模型優(yōu)化、模型驗(yàn)證、問題反饋等形成了完整閉環(huán),不斷對算法進(jìn)行快速迭代。

談到視覺感知,他指出,如果前面的一輛越野車搭載了一個(gè)自行車,這時(shí)候感知的是越野車還是自行車?這就會(huì)出現(xiàn)歧義性,實(shí)際路況中各種各樣的問題都會(huì)碰到。又如并線加塞、大貨車的情況,都需要在感知方面進(jìn)行優(yōu)化。

劉德浩說:“雷達(dá)對周圍環(huán)境的理解能力更好,可以提升駕駛體驗(yàn)和安全性。依賴于純視覺也能做高速場景、城市場景,但它是一個(gè)沒有拿到駕照的司機(jī),是一個(gè)殺手,雖然它具備一定能力,或者說至少證明了一定的能力,依靠純視覺干這個(gè)事,不是干好就是干壞?!?/p>

在融合方面,小鵬通過高精度地圖增強(qiáng)來體現(xiàn)高速自主導(dǎo)航駕駛(NGP)的實(shí)效性,將視覺感知做到200米,提前知道路況;通過精確增強(qiáng)解決目前城市場景道路起伏非常大導(dǎo)致地圖誤差較大的問題;通過完整性增強(qiáng)補(bǔ)充高速公路上一些變化的數(shù)據(jù)。

不用高精度地圖自動(dòng)駕駛很痛苦

上海車展期間,華為智能車云服務(wù)產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽稱,將在2021年內(nèi)實(shí)現(xiàn)全國高快速路和北上廣深高精度地圖商用;增加天津、重慶、成都、杭州的數(shù)據(jù);2022年覆蓋面擴(kuò)大到20個(gè)以上城市??梢韵胍?,高精度地圖定位可以幫助自動(dòng)駕駛汽車獲得超過普通車載傳感器探測距離的感知能力,拓展多種更復(fù)雜功能場景應(yīng)用。

特斯拉沒有高精度地圖,當(dāng)突然發(fā)現(xiàn)這條路不能直走時(shí),不得不硬性變道,駕乘感覺很是突兀。而對于相當(dāng)一部分人來說,開車是一件沒什么樂趣的體力勞動(dòng),特別是路況不熟悉時(shí)會(huì)有違章焦慮。不使用高精度地圖,自動(dòng)駕駛也將很痛苦。所以將地形和數(shù)字地圖數(shù)據(jù)與傳感器數(shù)據(jù)(GPS接收器)相結(jié)合的電子地平線(eHorizon)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)車輛預(yù)測性控制的很好手段。

圖:電子地平線

上海戴世智能CEO陸海峰認(rèn)為,自動(dòng)駕駛技術(shù)有四大功能模塊:智能定位、環(huán)境感知、行為預(yù)測、決策與路徑規(guī)劃。目前,支持多傳感器融合的智能定位系統(tǒng)有兩大痛點(diǎn):一是車道級(jí)高精度定位和引導(dǎo)能力,二是具有前裝可能性的成本與質(zhì)量要求。

三大傳感器中實(shí)際用于定位的只有攝像頭,即橫向車輛保持。而各種傳感器及其輸出與高精度地圖豐富的內(nèi)容相比相當(dāng)骨感。激光雷達(dá)裝車率低,有待發(fā)展;雷達(dá)暫時(shí)無法用于定位;攝像頭適合橫向定位,縱向量測不準(zhǔn);GNSS(全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng))+RTK(實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài))才是當(dāng)前縱向定位的頂梁柱。

持相同觀點(diǎn)的還有騰訊地圖的谷小峰:“RTK還是比較有用的,比較好用的。原來沒有意識(shí)到,現(xiàn)在認(rèn)識(shí)到了頂梁柱的作用?!?/p>

廣汽研究院郭繼舜博士:“對定位精度的要求,現(xiàn)在測下來,只要是脫手,都必須要用RTK。”

小鵬P7采用高德提供的基于激光點(diǎn)云圖像生成的高精度地圖,精度達(dá)分米級(jí);三重高精度定位硬件(GPS+RTK+IMU)全局定位精度可達(dá)厘米級(jí),這是一個(gè)高精度定位的三冗余系統(tǒng)。

關(guān)于多傳感器融合在功能安全方面的作用,他認(rèn)為,異構(gòu)冗余才能使自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)的可靠性得到有效提升。

圖:多傳感器融合在功能安全方面作用不同

他說:“汽車中很多零部件不能說誰有多好,都是各有所長,三個(gè)臭皮匠頂一個(gè)諸葛亮,汽車基本還是異構(gòu)冗余,互相備份去實(shí)現(xiàn)非常精采的功能?!?/p>

全天候能力或保“萬無一失”

開車過程中經(jīng)常遇到一些復(fù)雜的天氣情況,如大雨、大霧、沙塵、強(qiáng)光、夜晚,這對于視覺和激光雷達(dá)都是非常惡劣的場景,難以用一種傳感器應(yīng)對,因?yàn)橐活悅鞲衅鳠o法處理所有場景。像一些自動(dòng)駕駛測試或比較成熟廠商的智能駕駛中多次發(fā)生撞車事故,傳感器系統(tǒng)的失效付出了慘痛代價(jià)。所以,傳感器融合是構(gòu)建穩(wěn)定感知系統(tǒng)的必要條件。

圖:多傳感器融合是穩(wěn)定感知的必要條件

蘇州豪米波董事長白杰解釋說,傳感器融合首先要根據(jù)來自不同傳感器的數(shù)據(jù)和狀態(tài)估計(jì)結(jié)果,利用不同傳感器,如視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等,將數(shù)據(jù)融合到中央處理器實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ),以得到最佳的平衡方案。根據(jù)中央處理器獲取的傳感器信息層次的不同可以分為:數(shù)據(jù)級(jí)范疇的原始信息、特征級(jí)范疇的處理后的特征識(shí)別,以及決策級(jí)融合的危險(xiǎn)估計(jì)及最終決策。

整個(gè)過程是將毫米波雷達(dá)、圖像雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,得到目標(biāo)位置信息和分類信息,之后送到處理器中進(jìn)行綜合分析判斷,得到特征向量和特征矩陣,以實(shí)現(xiàn)決策級(jí)融合。

數(shù)據(jù)級(jí)融合是將所有原始數(shù)據(jù)送到處理器,數(shù)據(jù)同步后進(jìn)行處理。目前的方案主要是目標(biāo)級(jí),未來的發(fā)展是多級(jí)特征融合方案。由于數(shù)據(jù)量特別大,數(shù)據(jù)級(jí)融合受制于域控制器或帶寬限制,也是一個(gè)算力瓶頸。

從傳感器數(shù)據(jù)處理來看,主要分為集中式、分布式、混合式結(jié)構(gòu)。

集中式結(jié)構(gòu):將傳感器所有信息送到域控制器中進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、量測融合、目標(biāo)跟蹤,得到目標(biāo)、位置、狀態(tài)信息,最后進(jìn)行決策。其優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理精度高;缺點(diǎn)是大量數(shù)據(jù)易造成通信負(fù)載過大,對域控制器處理性能要求高。

圖:集中式結(jié)構(gòu)

分布式結(jié)構(gòu):每個(gè)傳感器將目標(biāo)觀測結(jié)果在本地進(jìn)行檢測與跟蹤處理,完成局部航跡信息后送入域控制器。優(yōu)點(diǎn)是通信帶寬需求低,計(jì)算速度快;缺點(diǎn)是跟蹤精度遠(yuǎn)沒有集中式高。

圖:分布式結(jié)構(gòu)

混合式結(jié)構(gòu):根據(jù)對數(shù)據(jù)需求的不同組成混搭傳感器,兼具集中式和分布式結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn),彌補(bǔ)了兩者不足。

圖:混合式結(jié)構(gòu)

目前大部分廠商采用混合式結(jié)構(gòu),采用攝像頭和雷達(dá)融合的前沿方法,由分布式傳感器分別進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,得到目標(biāo)信息列表后再進(jìn)行融合。

白杰表示,最近兩年深度學(xué)習(xí)研究比較火熱,出現(xiàn)了一些前沿的融合跟蹤方案:普通雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭、雷達(dá)射頻圖像+攝像頭,以及4D雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭。

他認(rèn)為,目前大多數(shù)傳感器融合方法都使用激光雷達(dá)和攝像頭,從而實(shí)現(xiàn)高精度3D目標(biāo)檢測。但是,這種方法有其局限性,攝像頭和激光雷達(dá)對不利天氣(如雪、霧、雨)都很敏感、對遠(yuǎn)處目標(biāo)檢測精度低,且激光雷達(dá)成本較高,要普及還有一定困難。由于雷達(dá)對惡劣天氣有很好的魯棒性,探測距離非常遠(yuǎn),能精確測量目標(biāo)速度且成本低,在自動(dòng)駕駛中越來越受到人們的重視。

雷達(dá)數(shù)據(jù)雖然比較稀疏,不能直接套用激光雷達(dá)的方法,數(shù)據(jù)在輸入層和后處理部分的融合不能獲得很好效果,但每個(gè)點(diǎn)都包含很多信息,在融合中能起到很大作用。

他說,對攝像頭圖像數(shù)據(jù)和雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行中間特征層融合,就可以實(shí)現(xiàn)精確的3D目標(biāo)檢測。在進(jìn)行融合之前,由于目前雷達(dá)的高度信息不準(zhǔn)確,無法很好與圖片目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián),因此需要先對雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理,采用支柱擴(kuò)張的預(yù)處理方法,將每個(gè)雷達(dá)點(diǎn)云擴(kuò)張成一個(gè)固定大小的支柱,若支柱中的一部分進(jìn)入了關(guān)聯(lián)ROI(感興趣區(qū)域)內(nèi),就可以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)點(diǎn)云與攝像頭之間的關(guān)聯(lián)及融合。另外,目前4D毫米波雷達(dá)已開始逐步進(jìn)入市場,因其每個(gè)目標(biāo)有更豐富的點(diǎn)云,肯定會(huì)在L4系統(tǒng)中發(fā)揮更重要的作用,大大提升毫米波雷達(dá)的感知地位。

MEMS激光雷達(dá)有望批量應(yīng)用

特斯拉只使用攝像頭,難免有些場景(如純白或純色)難以識(shí)別,而激光雷達(dá)可以把距離、速度等各種信息都很快計(jì)算出來,通過算法實(shí)現(xiàn)環(huán)境識(shí)別,而且現(xiàn)在分辨率已經(jīng)足夠高了。以往的機(jī)械式雷達(dá)是一個(gè)轉(zhuǎn)臺(tái)上的激光探測器,現(xiàn)在谷歌、百度等科技公司還在使用。其64線需要64組激光器和探測器一一對應(yīng),然后供電讓它轉(zhuǎn)起來,是非常復(fù)雜的光學(xué)和電學(xué)系統(tǒng),不利于大規(guī)模量產(chǎn)。

中國科學(xué)院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所沈文江博士說:“激光雷達(dá)是自動(dòng)駕駛中用到的眾多傳感器之一。與其他傳感器比,目前的MEMS激光雷達(dá)的每秒點(diǎn)云數(shù)據(jù)量在100萬左右,比圖像還是小得多,對處理器算力的要求沒有那么高?!?/p>

他表示,與機(jī)械式相比,MEMS激光雷達(dá)的優(yōu)勢很多,如安裝簡單、體積更小、價(jià)格便宜,最有希望在乘用車上普及。目前,其角度分辨率已達(dá)到0.2度,比如100米外的一輛車可以掃描到很多點(diǎn),能夠計(jì)算并標(biāo)示出車的輪廓。

只需要一個(gè)激光器和MEMS微鏡組合,MEMS激光雷達(dá)就能實(shí)現(xiàn)激光脈沖的掃描,裝配起來很簡單。從成本考慮,由于采用半導(dǎo)體工藝,量大了成本就會(huì)很便宜。另外,從分辨率考慮,MEMS激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)64線只需用微鏡把單個(gè)激光器發(fā)出的脈沖掃描點(diǎn)陣組成64條線就可以了,所以非常容易實(shí)現(xiàn)高分辨率,體積也非常小。未來MEMS激光雷達(dá)的成本有望控制在千元人民幣以內(nèi)。

圖:MEMS激光雷達(dá)

他還說,從全球總共5家激光雷達(dá)上市公司也可看出技術(shù)上的端倪,其中4家美國公司,1家以色列公司;1家仍是機(jī)械式,兩家用的是MEMS方案。所以MEMS方案得到了業(yè)界和投資界青睞。




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