解讀無人駕駛發(fā)展難點(diǎn)及現(xiàn)階段技術(shù)手段

一、自動(dòng)駕駛還需要較長的路要走

ADAS、自動(dòng)駕駛、無人駕駛、智能汽車等詞語風(fēng)靡科技圈，如果哪個(gè)智能硬件團(tuán)隊(duì)或科技公司無法與這些關(guān)鍵詞建立關(guān)聯(lián)，頗有被世界遺棄之感。但是，如果客觀的去分析，真正意義上的自動(dòng)駕駛尚有較長的路要走。

1)不存在完美的傳感器件

無論是何種程度的智能駕駛，第一步都是感知，也就是感知車輛周邊的負(fù)責(zé)的路況環(huán)境。在這個(gè)基礎(chǔ)上才能做出相應(yīng)的路徑規(guī)劃和駕駛行為決策。感知所采用的各種傳感器包含：各種形式的雷達(dá)、單目攝像頭、雙目攝像頭等，或是由這些傳感器進(jìn)行不同組合形成的感知系統(tǒng)，而這些傳感器件各有利弊。

比如：激光雷達(dá)對(duì)雨霧的穿透能力受到限制、對(duì)黑顏色的汽車反射率有限;毫米波雷達(dá)對(duì)動(dòng)物體反射不敏感;超聲波雷達(dá)的感知距離與頻率受限;攝像頭本身靠可見光成像，在雨霧天、黑夜的靈敏度有所下降。

2)從90分到100分要走的路才是最艱難的

如果人去開車，一年中發(fā)生些小的刮蹭、磕碰是再正常不過的事。但如果自動(dòng)駕駛系統(tǒng)發(fā)生這些事故，就要成為關(guān)注的焦點(diǎn)甚至不被接受。其實(shí)，我們對(duì)機(jī)器智能的可靠性要求要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人工智能的可靠性。每種機(jī)器智能設(shè)備的投入使用都是在其可靠性遠(yuǎn)超人工之后才被允許的。所以，自動(dòng)駕駛的目標(biāo)不是“像人一樣的去開車”，而是“在安全性、舒適性、合理性完全超過常人的狀態(tài)去開車”。

3)復(fù)雜的路況問題是自動(dòng)駕駛的壁壘

相對(duì)于歐、美、日本，中國的各種路況要復(fù)雜的多。僅僅紅綠燈的形態(tài)不下100種;各種交通標(biāo)識(shí)的形態(tài)沒有統(tǒng)一;車道線的寬窄、間隔參差不齊，甚至許多道路沒有車道線。所以，高速公路的自動(dòng)駕駛、某段路線的自動(dòng)駕駛與真正意義上的自動(dòng)駕駛是兩個(gè)層面的問題，這些都是在實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛之前需要我們解決的問題。

4)法律方面的壁壘

除了技術(shù)問題，還有我們社會(huì)的法律問題。這些技術(shù)要在法律層面得到認(rèn)可，就要說清楚一系列的技術(shù)問題，還要有大量繁雜的數(shù)據(jù)支持。法律上認(rèn)可的過程也一定會(huì)是漫長的一個(gè)過程。當(dāng)然，這些工作都在同時(shí)開展著。

綜上所述，自動(dòng)駕駛需要一步一步的走，不會(huì)一下子跳躍過去。ADAS系統(tǒng)會(huì)是自動(dòng)駕駛的第一個(gè)階段，當(dāng)我們實(shí)現(xiàn)了危險(xiǎn)駕駛行為的準(zhǔn)確預(yù)警，積累了大量的經(jīng)驗(yàn)和使用數(shù)據(jù)后，下一步的工作才有可能實(shí)現(xiàn)。

二、ADAS與行車記錄儀對(duì)成像系統(tǒng)的要求截然相反

可以確定的講，凡是在行車記錄儀成像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上添加ADAS功能的，都是在炒作概念。目前車上用的智能硬件多是行車記錄儀、云鏡等產(chǎn)品，在這個(gè)上面開發(fā)ADAS功能，只是廠家賺取噱頭的方式。

其根本原因是ADAS與行車記錄儀對(duì)成像系統(tǒng)的要求是截然相反的。

行車記錄儀的目的是記錄車輛周邊的狀況，看的越清晰越好、越全面越好。這就需要成像系統(tǒng)具有超高的分辨率、超好的色彩還原性、超大的廣角鏡頭，視角增大意味著焦距的縮小。

而ADAS的要求如下：

一是看的越遠(yuǎn)越好，看的越遠(yuǎn)就能有更加充裕的時(shí)間做出判斷和反應(yīng)，從而避免或者降低事故發(fā)生造成的損失。而焦距越長看的會(huì)越遠(yuǎn)。

二是只關(guān)注車輛行駛區(qū)域內(nèi)的障礙物，所以是窄視角，也就是長焦距。這樣能降低車輛兩側(cè)障礙物(如路基、欄桿等)對(duì)系統(tǒng)誤報(bào)的影響。

三是要求黑白圖像。彩色圖像在sensor表面進(jìn)行了鍍膜或分光的帶通過濾光譜，雖然提升了人眼的感知體驗(yàn)，但實(shí)際上降低了信噪比或者說信息量。這對(duì)真正意義的圖像計(jì)算不利。

綜上所述，在短焦距只關(guān)注周邊景物的行車記錄儀成像系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行ADAS的研發(fā)是不切實(shí)際的。

三、自動(dòng)駕駛的傳感器主要有三大類

1)雷達(dá)

雷達(dá)又分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等類型。激光雷達(dá)又可以分為單線雷達(dá)、雙線雷達(dá)、多線雷達(dá)等。

如果想要解決后裝的問題，或者說準(zhǔn)前裝的問題，雷達(dá)首先是被排除的對(duì)象。原因如下：第一，成本下不來。不管單線的、雙線的、還是64線的，最便宜的在 1000元左右，有的甚至高達(dá)數(shù)十萬，比車還貴。第二，雷達(dá)的安裝和標(biāo)定是個(gè)非常繁瑣的工作。不同的車型，安裝的方式會(huì)各不相同，都需要進(jìn)行各自的精確標(biāo)定和調(diào)整，這個(gè)周期短則數(shù)天，長則數(shù)月。

當(dāng)然，雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)在于測(cè)算的精度非常高，探測(cè)距離遠(yuǎn)。

2)單目攝像頭

單目攝像頭的大致原理如下。先通過圖像匹配進(jìn)行識(shí)別(車型、行人等)，再通過大小去估算距離。也就是在估算距離之前要知道這是個(gè)什么目標(biāo)，是汽車還是行人，是貨車、SUV還是小轎車等。而做到這一點(diǎn)，需要建立并不斷更新一個(gè)龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫，然后對(duì)實(shí)時(shí)拍到的圖像視頻進(jìn)行識(shí)別。這會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)無法對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)的車型、物體、障礙物進(jìn)行識(shí)別，從而無法進(jìn)行預(yù)警。只有在識(shí)別成功完成后，才能根據(jù)大小、面積、尺寸、或其它特征進(jìn)行距離的估算。

單目的優(yōu)勢(shì)在于成本較低，對(duì)計(jì)算資源的要求較低，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單。其缺點(diǎn)在于要保證較好的識(shí)別率，必須不斷更新和維護(hù)好樣本數(shù)據(jù)庫;無法對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)障礙物進(jìn)行判斷;距離并非真正意義上的測(cè)量，準(zhǔn)確度較低。

3)雙目攝像頭

雙目和單目有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是拍攝的圖象是二維的，而雷達(dá)是單線或多線的。

雙目的原理與人眼相似。人眼能夠感知物體的遠(yuǎn)近，是由于兩只眼睛對(duì)同一個(gè)物體呈現(xiàn)的圖像存在差異，或稱“視差”。目標(biāo)距離越遠(yuǎn)，視差越小;反之，視差越大。視差的大小對(duì)應(yīng)著目標(biāo)物體的遠(yuǎn)近。這也是3D電影能夠使人有立體層次感知的原因。所以說雙目系統(tǒng)對(duì)目標(biāo)物體距離感知是一種絕對(duì)的測(cè)量，而非估算。

雙目系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)如下：一是成本比較低，但是比單目系統(tǒng)要高;二是沒有識(shí)別率的限制，因?yàn)閺脑砩蠠o需先進(jìn)行識(shí)別再進(jìn)行測(cè)算，而是對(duì)所有障礙物直接進(jìn)行測(cè)量;三是精度比單目高，直接利用視差計(jì)算距離;四是無需維護(hù)樣本數(shù)據(jù)庫，因?yàn)閷?duì)于雙目沒有樣本的概念。[!--empirenews.page--]

雙目系統(tǒng)的缺點(diǎn)在于：計(jì)算量非常大，對(duì)計(jì)算單元的性能要求非常高，這使得產(chǎn)品化、小型化的難度較大。所以在芯片或FPGA上解決雙目的計(jì)算問題難度比較大。

國際上使用雙目的研究機(jī)構(gòu)或廠商，絕大多數(shù)是使用服務(wù)器來進(jìn)行圖像處理與計(jì)算的;也有部分將算法進(jìn)行簡化后，使用FPGA進(jìn)行處理，但雙目配準(zhǔn)的效果又收到較大程度影響，存在很多噪點(diǎn)與空洞，這對(duì)后續(xù)的計(jì)算不利，存在安全風(fēng)險(xiǎn)。

目前，中科慧眼技術(shù)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了在芯片中對(duì)雙目的高速計(jì)算，算法一方面要保證無噪點(diǎn)、空洞的干擾，另一方面要反映出細(xì)小障礙物的存在，在這個(gè)前提下將芯片計(jì)算效率提升至15fps。

上圖為實(shí)際場(chǎng)景與計(jì)算得到的距離的對(duì)應(yīng)關(guān)系(不同飽和度顏色代表不同距離，從暖色調(diào)至冷色調(diào)為距離由近及遠(yuǎn))。從右圖可以看出，距離計(jì)算的二維圖像中，噪點(diǎn)與空洞被很好的抑制。色調(diào)(距離)的過渡是平滑過渡，沒有跳變。

中科慧眼的雙目方案和國際上其他方案對(duì)相同高速公路實(shí)測(cè)對(duì)比結(jié)果如下圖所示：

雙目攝像頭的計(jì)算原理：

上圖中的人和椰子樹，人在前，椰子樹在后，最下方是雙目相機(jī)中的成像?？梢钥闯鲇覀?cè)相機(jī)成像中人在樹的左側(cè)，左側(cè)相機(jī)成像中人在樹的右側(cè)，這是因?yàn)殡p目的角度不一樣。再通過對(duì)比兩幅圖像就可以知道樹的視差小而人的視差大，因?yàn)闃涞木嚯x遠(yuǎn)，人的距離近。這就是雙目三角測(cè)距的原理。

離攝像頭遠(yuǎn)的物體在雙目圖像中的disparity小，離攝像頭遠(yuǎn)近的物體disparity大。如果距離無限遠(yuǎn)，雙目幾乎是沒有差別的。所以國際上大多數(shù)雙目系統(tǒng)的基線距離是十幾厘米，和人眼的距離是相近的。雙目系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)把拍攝到的內(nèi)容轉(zhuǎn)化成距離。ADAS一個(gè)很重要的作用是碰撞預(yù)警。碰撞預(yù)警需要關(guān)注距離的變化，需要估計(jì)即將碰撞的時(shí)間。有了距離測(cè)量，才會(huì)有距離變化，有距離變化才會(huì)有碰撞時(shí)間的估計(jì)，最后才會(huì)有預(yù)警。

算法這里只講概念，國際上有兩種主流算法。一個(gè)叫ELAS，一個(gè)叫SGBM。這兩個(gè)算法是公開的。

我們的雙目方案相比傳統(tǒng)的算法具有如下優(yōu)勢(shì)：

一是效率，在芯片上的效率達(dá)到15fps，在FPGA+ARM架構(gòu)上的效率可以達(dá)到40fps。

二是效果，就是對(duì)于小障礙物的識(shí)別。既要做到?jīng)]有雜點(diǎn)和空洞，又要表現(xiàn)細(xì)節(jié)。否則小的障礙物，比如一條橫著的欄桿就無法識(shí)別，增加駕駛的風(fēng)險(xiǎn)。下面的圖表現(xiàn)的是小物體和行人的探測(cè)上中科慧眼雙目方案與國際上其他算法的對(duì)比。

(Our為中科慧眼算法效果、其它為國際流行傳統(tǒng)方法的處理效果)

四、大規(guī)模產(chǎn)品化自動(dòng)駕駛路還很長

國際上有Google，豐田等公司研制的無人駕駛汽車進(jìn)行了大量的路測(cè)，在國際上具有較大的影響力。他們使用的是“全副武裝”的雷達(dá)陣列+攝像頭的模式，是一種側(cè)重于技術(shù)積累、品牌傳播、前瞻性研究的方式。計(jì)算核心使用的是位于車輛后備箱中的計(jì)算機(jī)陣列或服務(wù)器。僅僅車頂上方的velodyne多線激光雷達(dá)就高達(dá)數(shù)十萬元。而這種方式去實(shí)現(xiàn)無人駕駛無論從成本、體積、便捷性等方面考量，都尚不具備大規(guī)模普及與推廣的條件。國內(nèi)也有很多十余家團(tuán)隊(duì)目前在做本地化的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研發(fā)，像中科慧眼的雙目產(chǎn)品樣機(jī)已經(jīng)完成，正在進(jìn)行大規(guī)模路測(cè)。從產(chǎn)品理論技術(shù)原型走到真正被用戶接受的產(chǎn)品，恐怕要有很長的路要走。