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[導(dǎo)讀] 讓自動駕駛汽車注意路況、看懂交通標(biāo)志、檢測對象并為其分類、感知速度/軌跡以及其他車輛并不容易——更重要的是,它必須能自行在地圖上定位,才能確切地知道駕駛的目的地。

讓自動駕駛汽車注意路況、看懂交通標(biāo)志、檢測對象并為其分類、感知速度/軌跡以及其他車輛并不容易——更重要的是,它必須能自行在地圖上定位,才能確切地知道駕駛的目的地。

高度自動化的車輛在追蹤周圍環(huán)境時(shí),必須依靠很多傳感器,包括攝像頭、雷達(dá)、超聲波、GPS天線,以及利用光脈沖測距的光達(dá)(Lidar)組件。每一種傳感器都有其優(yōu)缺點(diǎn)。

圖1:安裝在車輛上的一系列傳感器技術(shù)

視覺攝像頭 盲點(diǎn)檢測、側(cè)視(無后照鏡車)、行車記錄儀、倒車輔助 立體攝像頭:識別LDWS與標(biāo)志的方向/距離 3D攝像頭 手勢識別 現(xiàn)場檢測、駕駛監(jiān)測 夜視攝像頭 檢測行人/動物 LIDAR 3D周圍地圖 超聲波 停車、行人&障礙物檢測 航位推算傳感器 測距 短距離雷達(dá) 前&后煞車 長距離雷達(dá) 自動巡航控制

我們首先應(yīng)弄清楚如何最有效地填補(bǔ)傳感器固有的缺陷。第二步可能更為重要,即開發(fā)最佳策略,將不同的數(shù)據(jù)流結(jié)合起來,使關(guān)鍵信息不至于遺失。每一種傳感器都以自身的畫面更新速率傳送數(shù)據(jù)已經(jīng)是個(gè)問題,傳感器融合就更復(fù)雜了——因?yàn)橛行﹤鞲衅魈峁┰紨?shù)據(jù),而其他傳感器則提供自己的對象數(shù)據(jù)答案。

2017年,我們看到了感知技術(shù)方面的一連串進(jìn)展。VSI Labs創(chuàng)辦人兼負(fù)責(zé)人Phil Magney表示:“感知是自動駕駛汽車(AV)軟件堆棧的一個(gè)主要領(lǐng)域,而且在這方面還有很多創(chuàng)新。”

科技公司、一級供貨商和OEM一直急于取得自家公司缺乏或無法自主開發(fā)的傳感器技術(shù)。同時(shí),過去兩年來已經(jīng)出現(xiàn)了多家感知傳感器新創(chuàng)公司,其中有許多都關(guān)注尚處于萌芽階段的自動駕駛汽車市場。

英特爾收購Mobileye

2017年汽車行業(yè)最大的收購交易是英特爾(Intel)以153億美元買下Mobileye。

由于Mobileye已經(jīng)在高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛汽車的汽車視覺領(lǐng)域占據(jù)明顯的領(lǐng)先地位,收購Mobileye之舉使得英特爾在自動駕駛汽車競賽中穩(wěn)居有利地位。

尤其是考慮到視覺是自動駕駛汽車中唯一不可或缺的傳感器技術(shù),這項(xiàng)收購案顯得更重要。英特爾表示打算將Mobileye的“計(jì)算機(jī)視覺、傳感、融合、地圖建構(gòu)和駕駛策略”與英特爾的“開放計(jì)算平臺”相結(jié)合。

Magney將攝像頭形容為“必備的傳感器”,他解釋說,具有以高分辨率采集圖像的能力,才能讓攝像頭更有效地分類對象。現(xiàn)在的攝像頭還支持彩色顯示。那么弱點(diǎn)呢?Magney補(bǔ)充說:“攝像頭的深度不如光達(dá)。”

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