盤(pán)點(diǎn)入門(mén)adas視覺(jué)方案

攝像頭是ADAS核心傳感器，相比毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)，最大優(yōu)勢(shì)在于識(shí)別(物體是車(chē)還是人、標(biāo)志牌是什么顏色)。汽車(chē)行業(yè)價(jià)格敏感，攝像頭硬件成本相對(duì)低廉，因?yàn)榻鼛啄暧?jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展迅速，從攝像頭角度切入ADAS感知的創(chuàng)業(yè)公司數(shù)量也非?？捎^。

這些創(chuàng)業(yè)公司可以統(tǒng)稱(chēng)為視覺(jué)方案提供商。他們掌握核心的視覺(jué)傳感器算法，向下游客戶提供車(chē)載攝像頭模組，芯片以及軟件算法在內(nèi)的整套方案。前裝模式下，視覺(jué)方案提供商扮演二級(jí)供應(yīng)商的角色，與Tier1配合為OEM定義產(chǎn)品。后裝模式里，除了提供整套設(shè)備，也存在售賣(mài)算法的模式。本文中將對(duì)視覺(jué)ADAS功能、硬件需求、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行解析，在《【車(chē)云報(bào)告】adas視覺(jué)方案入門(mén)盤(pán)點(diǎn)(下篇)》內(nèi)容中將參考Mobileye對(duì)國(guó)內(nèi)11家供應(yīng)商的產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)解讀。

視覺(jué)ADAS供應(yīng)鏈體系一、視覺(jué)ADAS可實(shí)現(xiàn)功能

因?yàn)榘踩涗?、停?chē)等需要，攝像頭在車(chē)上的大量應(yīng)用是行車(chē)記錄儀、倒車(chē)影像等輔助功能。一般通過(guò)安裝在車(chē)身各個(gè)位置的廣角攝像頭采集影像，經(jīng)過(guò)標(biāo)定和算法處理，生成影像或拼接形成視圖補(bǔ)充駕駛員視覺(jué)盲區(qū)，不用涉及整車(chē)控制，因此更加注重視頻處理，技術(shù)已經(jīng)成熟并逐漸普及。

目前在行車(chē)輔助功能中，攝像頭可用來(lái)單獨(dú)實(shí)現(xiàn)很多功能，并且按照自動(dòng)駕駛發(fā)展規(guī)律逐漸演進(jìn)。

這些功能更加強(qiáng)調(diào)對(duì)輸入圖像的處理，從拍攝的視頻流中提取有效目標(biāo)運(yùn)動(dòng)信息做進(jìn)一步分析，給出預(yù)警信息或直接調(diào)動(dòng)控制機(jī)構(gòu)。相比視頻輸出類(lèi)功能，強(qiáng)調(diào)高速下的實(shí)時(shí)性，這部分技術(shù)正處在發(fā)展上升期。

二、視覺(jué)ADAS軟硬需求

視覺(jué)系A(chǔ)DAS產(chǎn)品由軟硬件組成，主要包括攝像頭模組、核心算法芯片以及軟件算法。硬件方面考慮行車(chē)環(huán)境(震動(dòng)、高低溫等)，大前提是要符合車(chē)規(guī)級(jí)要求。

(一)車(chē)載ADAS攝像頭模組

車(chē)載ADAS攝像頭模組需要定制化開(kāi)發(fā)。為了適應(yīng)車(chē)輛全天候全天時(shí)的需要，一般要滿足在明暗反差過(guò)大的場(chǎng)合(進(jìn)出隧道)，很好平衡圖像中過(guò)亮或太暗部分(寬動(dòng)態(tài));對(duì)光線比較靈敏(高感光)，避免給芯片帶來(lái)太大壓力(并不是一昧追逐高像素)。

攝像頭模組是基礎(chǔ)。好比一張底子不錯(cuò)的照片才有修飾美化的余地，保證拍攝圖像夠用的基礎(chǔ)上，算法才能更好地發(fā)揮效力。

另外在參數(shù)上，ADAS與行車(chē)記錄儀對(duì)攝像頭的需求不同。用于行車(chē)記錄儀的攝像頭需要看清車(chē)頭周?chē)M可能多的環(huán)境信息(后視鏡位置看向兩個(gè)前輪，水平視角約要110度)。ADAS的攝像頭更講究為行車(chē)時(shí)預(yù)留更多判斷時(shí)間，需要看得更遠(yuǎn)。類(lèi)似相機(jī)鏡頭廣角和長(zhǎng)焦，兩項(xiàng)參數(shù)不能兼得，ADAS在硬件選取時(shí)只能取其平衡。

(二)核心算法芯片

圖像相關(guān)算法對(duì)計(jì)算資源有很高的要求，因此芯片性能講究。如果在算法上疊加深度學(xué)習(xí)來(lái)幫助識(shí)別率提升，對(duì)硬件性能的要求只增不減，主要考慮的性能指標(biāo)是運(yùn)算速度、功耗、以及成本。

目前用于ADAS攝像頭的芯片多數(shù)被國(guó)外壟斷，主要供應(yīng)商有瑞薩電子(Renesas Electronics)、意法半導(dǎo)體(ST)、飛思卡爾(Free scale)、亞德諾(ADI)、德州儀器(TI)、恩智浦(NXP)、富士通(Fujitsu)、賽靈思(Xilinx)、英偉達(dá)(NVIDIA)等，提供包括ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC、FPGA、GPU等芯片方案 。

ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC是軟件編程的嵌入式方案，F(xiàn)PGA因?yàn)閷?duì)硬件直接編程，和嵌入式相比處理速度更快。

GPU 和FPGA并行處理能力強(qiáng)。圖片這樣的文本，尤其在使用深度學(xué)習(xí)算法需要多個(gè)像素點(diǎn)同時(shí)計(jì)算，F(xiàn)PGA和GPU會(huì)更有優(yōu)勢(shì)。兩類(lèi)芯片的設(shè)計(jì)思路類(lèi)似，都是為了處理大量簡(jiǎn)單重復(fù)的運(yùn)算。GPU的性能更強(qiáng)但耗能也更高，F(xiàn)PGA因?yàn)榫幊毯蛢?yōu)化都是直接在硬件層面進(jìn)行的，能耗會(huì)低很多。

因此在平衡算法和處理速度，尤其是用于前裝并且算法穩(wěn)定時(shí)，F(xiàn)PGA被視為一個(gè)熱門(mén)方案。FPGA是個(gè)好選擇。但同時(shí)，F(xiàn)PGA對(duì)技術(shù)要求也很高。原因在于計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法是C語(yǔ)言，F(xiàn)PGA硬件語(yǔ)言是verilog，兩種語(yǔ)言不同，將算法移植到FPGA的人既要有軟件背景，又要有硬件背景。在人才最貴的今天，是筆不小的成本。

現(xiàn)階段可用于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的車(chē)規(guī)級(jí)芯片有多種選擇，但是適用于傳統(tǒng)算法疊加深度學(xué)習(xí)算法的低功耗高性能芯片，還沒(méi)有真正出現(xiàn)。

(三)算法

ADAS視覺(jué)算法的源頭是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別物體大致可以分為圖像輸入、預(yù)處理、特征提取、特征分類(lèi)、匹配、完成識(shí)別幾個(gè)步驟。

有兩處尤其依賴(lài)專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)：第一是特征提取。在識(shí)別障礙時(shí)可用特征很多，特征設(shè)計(jì)尤其關(guān)鍵。判斷前方障礙物是不是車(chē)，參考特征可能是車(chē)尾燈，也可能車(chē)輛底盤(pán)投在地面的陰影等。第二是預(yù)處理和后處理，預(yù)處理包括對(duì)輸入圖像噪聲的平滑、對(duì)比度的增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)等。后處理是指對(duì)分類(lèi)識(shí)別結(jié)果候選進(jìn)行再處理。

科研中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法模型運(yùn)用到實(shí)際環(huán)境中，不一定就能表現(xiàn)得很好。因?yàn)榭蒲械贸龅乃惴〞?huì)增加諸如天氣、道路復(fù)雜情況在內(nèi)的條件限制，現(xiàn)實(shí)世界里除了關(guān)注復(fù)雜環(huán)境的算法表現(xiàn)，還要考慮各種環(huán)境下算法的魯棒性(是否穩(wěn)定)。

算法上比較重要的一個(gè)變化是深度學(xué)習(xí)的滲透。

深度學(xué)習(xí)讓計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)思考的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自己學(xué)習(xí)判斷。通過(guò)直接向計(jì)算機(jī)輸入標(biāo)定后的原始數(shù)據(jù)，比如挑選一堆異形車(chē)圖片，然后丟給計(jì)算機(jī)讓它自己學(xué)習(xí)什么是一輛車(chē)。這樣就可以免去計(jì)算視覺(jué)特征提取、預(yù)處理等步驟，感知過(guò)程可以簡(jiǎn)化為輸入圖片-輸出結(jié)果兩步。

業(yè)內(nèi)比較一致的觀點(diǎn)認(rèn)為，在感知方面，深度學(xué)習(xí)將會(huì)彎道超車(chē)傳統(tǒng)視覺(jué)算法。目前深度學(xué)習(xí)的算法模型已經(jīng)開(kāi)源，而且算法種類(lèi)不多，因此有降低門(mén)檻大量?jī)?yōu)秀結(jié)果涌現(xiàn)的可能。但是受限于沒(méi)有合適的車(chē)端平臺(tái)，離產(chǎn)品化還有一段距離。

業(yè)內(nèi)對(duì)深度學(xué)習(xí)在ADAS應(yīng)用的看法都比較客觀冷靜。不少觀點(diǎn)認(rèn)為深度學(xué)習(xí)算法是一個(gè)黑箱(Blackbox)算法，類(lèi)似人感性決策的過(guò)程，可以很快輸出一個(gè)結(jié)果，很難在發(fā)生事故后反查原因，因此在使用深度學(xué)習(xí)時(shí)要加入理性決策部分，并且分區(qū)塊設(shè)計(jì)。[!--empirenews.page--]

也有觀點(diǎn)認(rèn)為傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法比我們想象的“智能”，在不斷尋找車(chē)輛圖片共性和差異的過(guò)程中，也能檢測(cè)出一些異形車(chē)輛。并且在疊加深度學(xué)習(xí)算法后，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法也可以幫助減少深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)，簡(jiǎn)化算法。

可以肯定的是，無(wú)論哪種算法，數(shù)據(jù)都是用來(lái)訓(xùn)練測(cè)試的寶貴資源，而且不是單純的越多越好，而是越有效越好(符合實(shí)際用車(chē)環(huán)境并保證多樣化)。

(四)不同攝像頭平臺(tái)

單目和雙目

視覺(jué)方案要完成ADAS任務(wù)，一般要實(shí)現(xiàn)測(cè)距(本車(chē)與前方障礙物距離)和識(shí)別(障礙物是什么)兩項(xiàng)工作。按照車(chē)載攝像頭模組的不同，目前主流ADAS攝像頭可以分為單目和雙目?jī)煞N技術(shù)路線。

單目攝像頭的算法思路是先識(shí)別后測(cè)距：首先通過(guò)圖像匹配進(jìn)行識(shí)別，然后根據(jù)圖像大小和高度進(jìn)一步估算障礙與本車(chē)時(shí)間。在識(shí)別和估算階段，都需要和建立的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比較。想要識(shí)別各種車(chē)，就要建立車(chē)型數(shù)據(jù)庫(kù)，想要識(shí)別麋鹿，就要建立麋鹿數(shù)據(jù)庫(kù)。

雙目攝像頭的算法思路是先測(cè)距后識(shí)別：首先利用視差直接測(cè)量物體與車(chē)的距離，原理和人眼類(lèi)似。兩只眼睛看同一個(gè)物體時(shí)，會(huì)存在視差，也就是分別閉上左右眼睛看物體時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)感官上的位移。這種位移大小可以進(jìn)一步測(cè)量出目標(biāo)物體的遠(yuǎn)近。然后在識(shí)別階段，雙目仍然要利用單目一樣的特征提取和深度學(xué)習(xí)等算法，進(jìn)一步識(shí)別障礙物到底是什么。

因?yàn)橐暡钤竭h(yuǎn)越小的緣故，業(yè)內(nèi)有觀點(diǎn)認(rèn)為，雙目在20米內(nèi)有明顯的測(cè)距優(yōu)勢(shì)，在20米距離外，視差減小測(cè)距存在難度，可以用高像素?cái)z像頭和更優(yōu)秀的算法來(lái)提升測(cè)距性能，該處是難點(diǎn)也是核心競(jìng)爭(zhēng)力。

雙目鏡頭間距和測(cè)距是兩個(gè)此消彼長(zhǎng)的參數(shù)，鏡頭間距越小，檢測(cè)距離越近，鏡頭間距越大，檢測(cè)距離越遠(yuǎn)?？紤]車(chē)內(nèi)美觀和ADAS需要，小尺寸遠(yuǎn)距離雙目產(chǎn)品更受歡迎。

因?yàn)樵黾恿艘粋€(gè)鏡頭，帶來(lái)更多運(yùn)算量，整個(gè)攝像頭模組的性能要求和成本都更高了。而且在兩者都有的標(biāo)定工作上，雙目要比單目更加復(fù)雜。

而且選擇雙目方案切入市場(chǎng)并不能完全繞開(kāi)單目方案的難點(diǎn)，在第二個(gè)階段，你依然要需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，依然需要打磨算法。

單雙目比較多攝像頭方案

除了單雙目之外，還有多攝像頭組成的平臺(tái)。有的方案中選用長(zhǎng)焦和廣角攝像頭于ADAS主攝像頭配合，兼顧周?chē)h(huán)境與遠(yuǎn)處物體探測(cè)。比如Mobileye方案，在下文會(huì)介紹。

也有在環(huán)視平臺(tái)上疊加ADAS功能的情況。例如對(duì)于環(huán)視做車(chē)道偏離預(yù)警(LDW)，與單目實(shí)現(xiàn)該功能比有一定優(yōu)勢(shì)。在大雨天氣或者前方強(qiáng)光源的情況下，前視攝像頭有可能看不清車(chē)道線，環(huán)視攝像頭斜向下看車(chē)道線且可以提供多個(gè)角度，基本不會(huì)受到地面積水反光的影響，功能可以比前視做得更穩(wěn)定。但同時(shí)也要考慮側(cè)向無(wú)車(chē)燈照射時(shí)，攝像頭的夜間表現(xiàn)。

這幾種方案在技術(shù)路線上和單目沒(méi)有本質(zhì)差別，更多是基于不同平臺(tái)，發(fā)揮不同類(lèi)型攝像頭模組的優(yōu)勢(shì)分配任務(wù)，或者提供更多視角來(lái)解決一些復(fù)雜環(huán)境中單目勢(shì)單力薄的情況。

三、視覺(jué)系A(chǔ)DAS產(chǎn)品測(cè)試與評(píng)價(jià)

目前沒(méi)有統(tǒng)一的ADAS測(cè)試評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。常規(guī)的測(cè)試一般分為兩個(gè)階段：

在算法庫(kù)測(cè)試，庫(kù)中包含了各類(lèi)工況下收集的行車(chē)場(chǎng)景視頻，通過(guò)用庫(kù)中的場(chǎng)景視頻跑分，測(cè)試算法識(shí)別率。目前測(cè)試庫(kù)由各家自采自測(cè)，因?yàn)椴杉玫膫鞲衅鞑煌?，不同企業(yè)間的測(cè)試單看結(jié)果沒(méi)有可比性。

由德國(guó)卡爾斯魯厄理工學(xué)院和芝加哥豐田技術(shù)研究所聯(lián)合創(chuàng)辦的KITTI，是國(guó)際上權(quán)威性較高的機(jī)動(dòng)車(chē)輔助駕駛應(yīng)用技術(shù)評(píng)估的算法評(píng)測(cè)平臺(tái)。目前有部分公司在該網(wǎng)站測(cè)試算法，結(jié)果公開(kāi)可查。不同公司跑分的用時(shí)存在差異，因此在看結(jié)果排名時(shí)，也不能忽略多個(gè)參數(shù)比較。

在實(shí)車(chē)測(cè)試階段，將產(chǎn)品DEMO安裝到車(chē)上測(cè)試，根據(jù)漏報(bào)、誤報(bào)判斷算法可靠性，對(duì)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題進(jìn)行反復(fù)調(diào)試?，F(xiàn)階段高質(zhì)量的實(shí)車(chē)測(cè)試大多由主機(jī)廠和零部件供應(yīng)商掌握，準(zhǔn)確測(cè)量需要借助激光雷達(dá)等設(shè)備，在相互校驗(yàn)的過(guò)程中完成測(cè)量，成本略高，檢測(cè)周期也略長(zhǎng)。

業(yè)內(nèi)人士表示，測(cè)試產(chǎn)品能力70-90分的區(qū)分更多使用算法庫(kù)測(cè)試，區(qū)別90-95分，甚至是95-98分時(shí)，必須進(jìn)行實(shí)車(chē)定量測(cè)試。而目前ADAS各家拉開(kāi)差距正是在于將90分提高到99分。想做到這點(diǎn)必須要通過(guò)大量的實(shí)際道路測(cè)試打底，并對(duì)算法的準(zhǔn)確性和魯棒性不斷打磨。因此從某種程度上來(lái)說(shuō)，經(jīng)歷過(guò)主機(jī)廠Tier1嚴(yán)苛訓(xùn)練的方案提供商，產(chǎn)品可靠性更高，前裝經(jīng)驗(yàn)會(huì)成為下一次合作洽談的資本。

目前企業(yè)對(duì)外宣稱(chēng)衡量算法能力的“識(shí)別率”指標(biāo)不能說(shuō)完全沒(méi)有參考價(jià)值。前提是談?wù)撍^的識(shí)別率要把產(chǎn)品放在不同復(fù)雜場(chǎng)景下評(píng)估，并且單獨(dú)講識(shí)別率指標(biāo)沒(méi)有意義，需要把它和其他指標(biāo)放在一起考量。產(chǎn)品必須確保在不同的路況、天氣、車(chē)型，對(duì)不同姿態(tài)的人、不同的車(chē)道線，算法都能穩(wěn)定工作(魯棒性)。

四、一哥Mobileye

講視覺(jué)系A(chǔ)DAS不得不提一家以色列公司Mobileye，1999年成立，2007年推出首款產(chǎn)品，2014年8月1號(hào)在紐交所上市。公司主要從事汽車(chē)工業(yè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法和駕駛輔助系統(tǒng)芯片技術(shù)的研究。Mobileye的產(chǎn)品覆蓋了全球50個(gè)國(guó)家，據(jù)官方資料顯示，截至2015年底，Mobileye在全球有1000萬(wàn)的裝載量，到2016年底會(huì)有273款車(chē)的SOP的合同。

(一)公司定位

前裝業(yè)務(wù)中，這家以色列公司作為二級(jí)零部件供應(yīng)商向Tier1提供產(chǎn)品，涉及車(chē)輛應(yīng)用的部分會(huì)和主機(jī)廠配合。通過(guò)一級(jí)供應(yīng)商提供集成、個(gè)性化開(kāi)發(fā)以及測(cè)試工作。后裝采取代理銷(xiāo)售的方式。

(二)產(chǎn)品功能

目前可用安裝在后視鏡后的單顆彩色攝像頭(非標(biāo)準(zhǔn)RGB Sensor)對(duì)目標(biāo)物進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別和分類(lèi)，同時(shí)還會(huì)對(duì)物體的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行跟蹤、分析，并分析道路狀況。實(shí)現(xiàn)功能包括車(chē)道檢測(cè)、車(chē)輛檢測(cè)、行人檢測(cè)、動(dòng)物檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別、紅綠燈識(shí)別、燈光控制。

Mobileye 具有自主研發(fā)設(shè)計(jì)的芯片EyeQ系列，由意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)供應(yīng)?，F(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的芯片型號(hào)有EyeQ1、Eye Q2、EyeQ3，EyeQ4正在開(kāi)發(fā)進(jìn)行中，預(yù)計(jì)將于2018年推出，其工程樣本有望在2016年第四季度發(fā)布。2016年5月Mobileye宣布將與意法聯(lián)手合作研發(fā)下一代將用于自動(dòng)駕駛的EyeQ5芯片，2018年開(kāi)始提供工程樣品。[!--empirenews.page--]

目前Mobileye后裝產(chǎn)品的終端售價(jià)約為8000元左右，前裝價(jià)格會(huì)低很多。

Mobileye 不同芯片可以實(shí)現(xiàn)不同的ADAS功能。其中EYEQ2支持產(chǎn)品級(jí)的AEB，EyeQ3是支持full AEB。EyeQ2等級(jí)只能做到ASIL-B，EyeQ3可以做到ASIL-D等級(jí)。(ASIL，Automotive Safety Integration Level，汽車(chē)安全完整性等級(jí)，是ISO26262中的系統(tǒng)危害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)指標(biāo)，從A到D產(chǎn)品的安全等級(jí)依次增加。)

Mobileye EyeQ1-EyeQ3產(chǎn)品地圖2007年在沃爾沃上實(shí)現(xiàn)了攝像頭+雷達(dá)集成防撞預(yù)警的功能。(EyeQ1)2008年在寶馬上實(shí)現(xiàn)了單攝像頭車(chē)道偏離預(yù)警、交通標(biāo)志識(shí)別等功能。(EyeQ1)2010年在沃爾沃上做到了行人防撞檢測(cè)，首個(gè)行人檢測(cè)AEB。(EyeQ2)在寶馬、通用、歐寶上，用單攝像頭實(shí)現(xiàn)了擁堵情況下車(chē)道內(nèi)跟車(chē)行駛。(EyeQ2)2013年在寶馬和尼桑上用一個(gè)攝像頭實(shí)現(xiàn)AEB功能(部分) 。(EyeQ2)利用EYEQ2實(shí)現(xiàn)了寶馬量產(chǎn)的基于攝像頭的自適應(yīng)巡航(ACC)和交通擁堵輔助(Traffic Jam Assistant)。(EyeQ2)2015年在奧迪上實(shí)現(xiàn)了基于攝像頭的全AEB功能。(EyeQ3)在特斯拉車(chē)型上實(shí)現(xiàn)了交通等檢測(cè)、利用深度神經(jīng)網(wǎng)路判斷自由空間和路徑規(guī)劃。(EyeQ3) 在Mobileye的過(guò)往演講和介紹中，提到了一些前車(chē)識(shí)別算法上的細(xì)節(jié)：

從前車(chē)識(shí)別來(lái)看，一般單目有兩種算法來(lái)進(jìn)行預(yù)估，一種是THW(Time Headway)，一種是TTC(Time to Collision)。THW計(jì)算公式中時(shí)間t=兩車(chē)距離/本車(chē)速度;TTC公式中時(shí)間t'=輛車(chē)距離/兩車(chē)相對(duì)速度。TTC對(duì)于計(jì)算要求也更高一些，因?yàn)槌吮拒?chē)速度之外，還要實(shí)時(shí)測(cè)算出前車(chē)的速度，計(jì)算方法是通過(guò)兩車(chē)之間的距離變化以及本身速度進(jìn)行估算。

Mobileye將兩種算法用在不同場(chǎng)景。

前向碰撞檢測(cè)(FCW)方面采用TTC，尤其是高速行駛前車(chē)急剎的情況，可以很明顯發(fā)現(xiàn)，TTC的算法更符合實(shí)際情況。Mobileye檢測(cè)規(guī)劃路徑中會(huì)遇到的前車(chē)后(不僅僅是識(shí)別本車(chē)道車(chē)輛)用圖像的變化快慢來(lái)做TTC，以此判斷碰撞可能，采取干預(yù)、控制、剎車(chē)操控。

目前 Mobileye 的后裝產(chǎn)品 TTC時(shí)間設(shè)定為 2.7 秒，官方給出的FCW精準(zhǔn)度大約在99.99%。前裝方面，對(duì)離本車(chē)最近的本車(chē)道車(chē)輛來(lái)計(jì)算TTC做AEB，AEB一般在1秒上下的區(qū)間里起作用。

Mobileye 采用THW算法，未來(lái)加上控制，可以做到用單個(gè)攝像頭做ACC或低速Traffic Jam Assistant。目前市面上這兩個(gè)功能都是毫米波雷達(dá)來(lái)實(shí)現(xiàn)，如果用攝像頭完成，可以融合視覺(jué)檢測(cè)到的車(chē)道、靜止障礙物、車(chē)輛橫向運(yùn)動(dòng)、限速牌，匯總多個(gè)信息來(lái)做ACC決策，控制會(huì)更精準(zhǔn)。

Mobileye后裝產(chǎn)品THW時(shí)間設(shè)置可以從2.5秒到0.1秒。

(三)自動(dòng)駕駛規(guī)劃

關(guān)于自動(dòng)駕駛?cè)绾螌?shí)現(xiàn)，Mobileye一共會(huì)涉及三個(gè)方面：感知、地圖與駕駛策略。

感知方面，根據(jù)Mobileye的規(guī)劃，單用攝像頭方案實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能且不考慮冗余的情況下，需要8個(gè)攝像頭來(lái)滿足360度全方位感知的需要。2015年 Mobileye發(fā)布了三路攝像頭做ADAS功能。三個(gè)攝像頭分工不同：中間的主攝像頭可以實(shí)現(xiàn)大部分功能，檢測(cè)距離可以達(dá)到150米，檢測(cè)到之后跟蹤距離可以達(dá)到250米。另有一枚小角度攝像頭探測(cè)更遠(yuǎn)距離，一枚廣角鏡頭探測(cè)更寬視野。

算法上主要實(shí)現(xiàn)四項(xiàng)內(nèi)容，并且對(duì)深度學(xué)習(xí)的要求逐項(xiàng)增加：

1.識(shí)別道路上移動(dòng)/固定的物體;2.識(shí)別出道路分割線以及其他交通標(biāo)識(shí);3.在道路上沒(méi)有分割線或者分割線不清晰的情況下，分辨出哪些是可以通過(guò)的空間，并勾勒出可通過(guò)空間與其他部分的隔離線;4.可駕駛的路徑：在識(shí)別出可通過(guò)空間之后，找到一條可供于駕駛的路線。地圖方面是對(duì)感知系統(tǒng)的冗余設(shè)計(jì)，包含Roadbook、高精度定位、可行駛路徑三個(gè)方面。Mobileye打算用具備深度學(xué)習(xí)功能的圖像識(shí)別體系制作高精度地圖。數(shù)據(jù)采集上會(huì)與車(chē)企合作，用眾包方式獲得和更新數(shù)據(jù)。

駕駛策略方面，車(chē)企可以通過(guò)提供的SDK訪問(wèn)Mobileye預(yù)先訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層，讓控制單元很快計(jì)算并得出可通行的路徑方案。車(chē)企在其提供的算法基礎(chǔ)之上，再以自身在車(chē)輛控制上的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化或者再次開(kāi)發(fā)。這一功能會(huì)基于Eye實(shí)現(xiàn)。

Mobileye 計(jì)劃2016年推出半自動(dòng)汽車(chē)技術(shù)，準(zhǔn)備研發(fā)的系統(tǒng)可以讓汽車(chē)閱讀交通、街道各類(lèi)信號(hào)，從而與其它車(chē)輛保持適當(dāng)車(chē)距。大眾、寶馬和通用購(gòu)買(mǎi)了2018 年生產(chǎn)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)可使車(chē)輛在高速上自動(dòng)行駛。2016年5月Mobileye與兩家保密車(chē)企已經(jīng)達(dá)成協(xié)議，將在2019年為后者提供全自動(dòng)駕駛汽車(chē)系統(tǒng)。

在2016年7月，Mobileye和寶馬、英特爾共同開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)技術(shù)。2016年8月宣布和德?tīng)柛Ｆ?chē)公司共同開(kāi)發(fā)SAE(美國(guó)汽車(chē)工程協(xié)會(huì))4/5級(jí)自動(dòng)駕駛?cè)捉鉀Q方案。

(四)團(tuán)隊(duì)介紹

創(chuàng)始人之一是耶路撒冷希伯來(lái)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授阿姆農(nóng)·沙書(shū)亞(Amnon Shashua)。Mobileye在美國(guó)、德國(guó)、日本、西班牙也有分部或研究部門(mén)，現(xiàn)在公司員工約600多人，研發(fā)人員占比為70%-80%。目前在中國(guó)僅有面向后裝的銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)，辦公地點(diǎn)位于上海，沒(méi)有研發(fā)人員。

(五)投融資

2006年5月，獲得1500美金投資。

2007年10月，高盛投資的1億美金投資。

2013年7月Mobileye向5家獨(dú)立的金融投資方出售4億美元股份。投資方包括黑石、Fidelity、Wellinton、恩特租車(chē)公司以及中國(guó)投資公司賽領(lǐng)國(guó)際投資基金。這筆交易對(duì)Mobileye的除現(xiàn)金外估值達(dá)到15億美元。