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自動駕駛AI算法和多傳感器融合技術(shù)

人工智能 無人駕駛 算法
在自動駕駛的世界中,基于定義,可以劃分出六個(gè)等級:ADAS(高級駕駛員輔助系統(tǒng))和自動駕駛(AD)的0-5級。0-2級與ADAS有關(guān),它是一種基礎(chǔ)的低級別系統(tǒng)(自2006年開始出現(xiàn)),可提高汽車安全性,包括自適應(yīng)巡航控制、車道偏離警告等功能。而3-5級則是與更高級的自動駕駛相關(guān),包括在2020年及以后從Robosense等公司發(fā)貨的傳感器產(chǎn)品。

自動駕駛AI算法和多傳感器融合技術(shù)

高級的自動駕駛提供了對周圍環(huán)境的高級感知,并且在人類介入很少或完全不介入的情況下行駛。3-5級的自動駕駛包括了控制關(guān)鍵剎車、轉(zhuǎn)向和其他無人自動駕駛功能的自動安全系統(tǒng)。因此,鑒于這些高級的自動駕駛功能,安全是汽車制造商必須考慮的最重要的因素之一。3級以上的自動駕駛需要系統(tǒng)擁有ASIL D(汽車安全完整性等級的更高級)的功能安全等級以及根據(jù)車輛的嚴(yán)重性、暴露性和可控性來定義的ISO 26262規(guī)定下的風(fēng)險(xiǎn)分類系統(tǒng)。

當(dāng)RoboSense的初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)開始研究基于LiDAR的感知算法時(shí),他們意識到LiDAR不僅僅是成本太高,而且還是一項(xiàng)不成熟的技術(shù)。傳感器在很大程度上依賴于原始點(diǎn)云數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)是通過測量周圍物體的外表面上的許多點(diǎn)得到的。然而這些原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)僅僅由傳感器獨(dú)立生成,這種情況嚴(yán)重影響了技術(shù)的發(fā)展。為了能夠達(dá)到像人眼一樣的能力,傳感器硬件和軟件算法需要被結(jié)合起來。

因此,在2015年他們開始研究LiDAR硬件/軟件組合。最開始,他們研究出了一個(gè)每秒可以發(fā)射50萬個(gè)點(diǎn)的單激光發(fā)射器,該發(fā)射器具有2毫米三維激光掃描儀的精度和多種用途的點(diǎn)云算法軟件。緊接著,他們發(fā)布了一個(gè)可以滿足自動駕駛要求的多線LiDAR裝置,并將該裝置與感知算法一起投入市場,創(chuàng)造了一個(gè)完全融合的LiDAR自動駕駛環(huán)境感知系統(tǒng)。

他們意識到,由于當(dāng)下攝像機(jī)與雷達(dá)傳感器的條件限制,沒有任何一個(gè)傳感器可以完全獨(dú)立地達(dá)到確保自動駕駛汽車乘客安全的ASIL D等級。所以,為了給客車提供更高的ASIL D級的感知系統(tǒng),他們發(fā)現(xiàn)了將多傳感器、軟件和技術(shù)的融合是感知子系統(tǒng)的選擇,并與傳感器(如前置攝像頭、雷達(dá)和LiDAR)與AI軟件算法相結(jié)合,構(gòu)建一個(gè)完全冗余的ASIL D系統(tǒng),以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)人類感知和車輛級安全。此外,為了實(shí)現(xiàn)最高的安全性,還需要一個(gè)功能強(qiáng)大的嵌入式計(jì)算平臺和一個(gè)可靠的通信系統(tǒng)(如5G V2x),以及一個(gè)自動駕駛汽車友好的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)(如自動駕駛汽車-道路合作的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng))來實(shí)現(xiàn)雙方的交互和數(shù)據(jù)共享,以確保道路交通安全并減少潛在危險(xiǎn)。

這種融合傳感器的概念是感知系統(tǒng)的基礎(chǔ),將不同的機(jī)械和基于MEMS的激光雷達(dá)傳感器與自動駕駛技術(shù)的人工智能算法結(jié)合在一起,即使在最黑暗或最惡劣的天氣條件下,無論是霧天、雨天還是雪天,也能真實(shí)地看清道路。融合后的基于人工智能傳感系統(tǒng)是Robosense公司成立以來一直在開發(fā)的一個(gè)感知系統(tǒng),目標(biāo)是與他們的P系列產(chǎn)品共同工作(一個(gè)組合了32層機(jī)械激光雷達(dá)、兩個(gè)16層機(jī)械激光雷達(dá)和人工智能感知算法的裝置)并達(dá)到ASIL D的安全等級。

傳統(tǒng)上,LiDAR傳感器可以通過發(fā)射激光束提供測量與檢測到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。但是M1智能傳感系統(tǒng)的話,就可以將點(diǎn)云數(shù)據(jù)在SOC內(nèi)進(jìn)行處理并從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取出物體信息。也就是說,能夠理解周遭環(huán)境的感知算法軟件是智能傳感器的大腦。例如,從點(diǎn)云中,M1智能傳感器了解不同對象的點(diǎn)云信息并進(jìn)行提取,然后輸出檢測到的和分類的對象數(shù)據(jù)。為了說明這一點(diǎn),請看下方的圖1。在下圖的左側(cè),可以看到由智能傳感器生成的基于點(diǎn)云的最終輸出。 

 

自動駕駛AI算法和多傳感器融合技術(shù)

圖1:智能傳感系統(tǒng):左側(cè):通過點(diǎn)云得到的最終輸出;右側(cè):純點(diǎn)云數(shù)據(jù);中下方:車輛駕駛?cè)怂姷恼鎸?shí)路況

在右側(cè),可以看到單獨(dú)的純點(diǎn)云數(shù)據(jù)。智能傳感系統(tǒng)可以根據(jù)客戶的需求輸出數(shù)據(jù),如圖2所示。還可以提供包含額外對象信息的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。 

 

自動駕駛AI算法和多傳感器融合技術(shù)

圖2:智能傳感系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出,右側(cè):車輛駕駛?cè)怂姷恼鎸?shí)路況

為了能夠達(dá)到高級且安全的自動駕駛,一個(gè)可以達(dá)到ASIL D安全等級的環(huán)境感知系統(tǒng)是必需的,尤其是它的物體探測功能。而為了達(dá)到如此關(guān)鍵的高安全性,單個(gè)傳感器顯然是不夠的。因此,多傳感器和算法的融合是最安全、最簡單和成本最低的達(dá)到高安全性的方法。再者,有了感知算法的加持比單獨(dú)使用多個(gè)傳感器的效果好得多,因?yàn)閭鞲衅髦荒芴峁┎煌暾脑悸窙r數(shù)據(jù)。該傳感器融合技術(shù)是我們認(rèn)為可以消除阻礙消費(fèi)者大規(guī)模采用自動駕駛汽車的固有安全隱患的解決方案。

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 今日頭條
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