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)勢在于測算的精度非常高，探測距離遠(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)的測量，而非估算。

雙目系統(tǒng)的優(yōu)勢如下：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)行測算，而是對(duì)所有障礙物直接進(jìn)行測量;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：

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，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。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。