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[導(dǎo)讀] 當(dāng)我們談及3D捕捉時,總是先想到光學(xué)傳感器。當(dāng)我們討論在第四維度(時間)討論視覺數(shù)據(jù)時,傾向于考慮場景數(shù)據(jù)調(diào)度。這些是我們多年來關(guān)注激光雷達(dá)(LiDAR)和攝影測量,以及用戶針對緩慢移動的大型項(xiàng)

當(dāng)我們談及3D捕捉時,總是先想到光學(xué)傳感器。當(dāng)我們討論在第四維度(時間)討論視覺數(shù)據(jù)時,傾向于考慮場景數(shù)據(jù)調(diào)度。這些是我們多年來關(guān)注激光雷達(dá)(LiDAR)和攝影測量,以及用戶針對緩慢移動的大型項(xiàng)目,在時間尺度上將這些技術(shù)應(yīng)用于靜態(tài)物體所造成的偏見。時間來到2018年,當(dāng)自動駕駛汽車細(xì)分市場已經(jīng)成長為達(dá)到甚至超過這個市場規(guī)模時,我不得不開始重新審視3D。

對自動駕駛汽車不可思議的需求推動了多種傳感器的發(fā)展,因?yàn)?,我們不能隨便將從某個應(yīng)用中獲取的傳感技術(shù),毫不改動地投入其它應(yīng)用。就像4D成像雷達(dá)這樣的新型傳感器,該技術(shù)使用回聲定位(如海豚、蝙蝠、或某些人可以確定物體位置的方法)和飛行時間(ToF)測量原理來捕捉3D空間信息。此外,它們還被用于在快速移動的汽車或快速飛行的無人機(jī)上,實(shí)現(xiàn)時間尺度的成像。

當(dāng)前雷達(dá)與4D成像雷達(dá)測量距離對比圖

雷達(dá) vs. 激光雷達(dá)

據(jù)麥姆斯咨詢報道,最近Sensors Online的一篇文章提出了一個相當(dāng)有說服力的論點(diǎn):這些4D傳感器對于實(shí)現(xiàn)Level 4和Level 5級自動駕駛來說至關(guān)重要。在這篇文章中,Arbe Robotics的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Kobi Marenko解釋了“如果沒有4D成像雷達(dá)的幫助,光學(xué)傳感器并不能達(dá)到Level 4和Level 5級自動駕駛”的原因。

在進(jìn)一步討論該問題之前,先簡單介紹一下自動駕駛分級:

- Level 0意味著無自動化,就像現(xiàn)在的手動汽車一樣:司機(jī)需要自己控制一切,而汽車本身不能做出任何判斷和控制。

- Level 1~3即增加了不同程度的自動化,目前特斯拉的自動駕駛級別介于Level 2到Level 3之間,其自動駕駛系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)引導(dǎo)、加速、制動,有時還能控制駕駛本身(盡管這是不應(yīng)該存在的)。

- Level 4意味著汽車可在沒有駕駛員控制的情況下運(yùn)行,但僅限于特定條件下使用。例如,大學(xué)校園里運(yùn)行的自動駕駛汽車。

- Level 5意味著汽車可完全實(shí)現(xiàn)自動駕駛,你在車中休息或小睡,你的汽車就能將你安全送回家。

從以上汽車自動化級別可以看出雷達(dá)的重要性。與攝像頭和激光雷達(dá)相比,4D成像雷達(dá)能在任何條件下工作,可提供“在包括霧、暴雨、漆黑及空氣污染等各種惡劣天氣和環(huán)境條件下最高可靠性的探測”。4D成像雷達(dá)的感知范圍還可達(dá)到300米,并能捕捉可顯示物體相對汽車是靠近還是遠(yuǎn)離的多普勒頻移,這能夠滿足更高汽車自動化級別的要求。

如果Marenko宣稱的產(chǎn)品性能屬實(shí),那么在白茫茫的暴風(fēng)雪中,其4D成像雷達(dá)可以分辨出:相距900英尺,與你的車輛保持相同速度行駛的車輛。并且在對方車輛減速或突然停止時,也能感應(yīng)到并采取相應(yīng)行動。

Marenko還提出,4D成像雷達(dá)還擅長通過高度區(qū)分物體,這可以幫助汽車判斷前方靜止物體是樹枝還是人。

自動駕駛汽車的激光雷達(dá)測量圖

4D成像雷達(dá):“壓箱底”技術(shù)?

值得注意的是,Marenko并不認(rèn)為4D成像雷達(dá)能夠獨(dú)自處理自主任務(wù)。他認(rèn)為4D成像雷達(dá)只是包括光學(xué)傳感器在內(nèi)的汽車自動駕駛傳感器系統(tǒng)的一部分。這是自動駕駛汽車中關(guān)于3D捕捉的舊觀念——即“每種技術(shù)都是工具箱中的一種單獨(dú)工具”,目前這個概念仍然適用。

Marenko認(rèn)為:“4D成像雷達(dá)是所有傳感器中探測范圍最遠(yuǎn)的,這使得它可能最先識別危險。然后,4D成像雷達(dá)可將攝像頭和激光雷達(dá)傳感器的探測引導(dǎo)到相關(guān)區(qū)域,這將大大提升自動駕駛的安全性?!钡@種目的的遠(yuǎn)距離探測,傳感器的精度可能相對較低。

Marenko最后最有說服力的論據(jù)就是成本。整套汽車自動駕駛傳感器的成本需降到1000美元以下,才能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。以這種方式使用3D成像傳感器可以幫助我們達(dá)到Level 3或是更高級別的自動駕駛,且無需考慮單個車輛激光雷達(dá)的冗余需求。

另外Marenko還有比較偏激的觀點(diǎn):4D成像雷達(dá)可讓自動駕駛汽車完全擺脫對激光雷達(dá)的需要。但該論點(diǎn)的真實(shí)性,只能靠時間來證明了!

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