福瑞泰克吴国苏州:智驾时代如何定义一套益用的ADAS产品?


admin| 更新时间:2020-07-14 20:32|点击数:未知

行为智能驾驶解决方案服务和产品挑供商,福瑞泰克能够挑供给主机厂包含硬件、算法、柔件集成等在内的完善的ADAS编制解决方案。

其为主机厂挑供的ADAS产品,具备对中国场景高度的体面性及迅速变通回响反映能力。现在福瑞泰克已经与国内多家主机厂进走相符作开发项现在,并已最先实现产品在主机厂量产车上批量供货。

在智能驾驶时代,对于如何定义一套益的ADAS产品,福瑞泰克有着本身的见解。为此,雷锋网新智驾邀请了福瑞泰克视觉算法行家吴国苏州进走业内分享。

以下是吴国苏州的演讲内容,新智驾进走了不转折原意的清理:

各位夜晚益,在这边想跟行家探讨一下智驾时代如何定义一套益用ADAS产品。

“益用”这个词其实比较难以描述。因此今天会围绕以下几方面来讲:第一ADAS产品在中国的发表近况与趋势;第二是ADAS产品的技术发展与中国路况的优化;第三是售后与标定题目;末了会探讨产品常用的测试场景以及长尾题目。

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ADAS产品的发表近况与趋势

许多人认为ADAS是2016年后才渐渐有的概念,但其实ADAS在国外发展得很早,欧洲的一些厂商在上世纪就已经最先钻研主动坦然,比如做一些碰撞减轻的编制,用摄像头来做车道偏离报警编制。

在中国,所谓的ADAS编制量产元年其实在2012年。当时第一款ADAS量产车型是红旗H7,搭载了一个不是很高清的前视摄像头,具有浅易的车道偏离预警功能。还有一个24GHz的毫米波雷达,以及两个侧角雷达。

但真实意义上,用户量比较大的一个ADAS编制其实是2015年吉利推出的博瑞车型,这款车上市时候引首了不幼的轰动。

它搭载的摄像头和前向毫米波雷达,实现了灯光的主动切换、危险制动等功能。这款车上市销量一最先挺大的,让许多人第一次真实意义上体验到了先辈的ADAS编制。但摄像头和毫米波雷达编制相互自力,数据异国融相符。2018年是中国ADAS真实的意义上的一个里程碑,展现了横纵向说相符限制编制,也是由吉利的博瑞车型改款而来。

搭载的摄像头和毫米波雷达实现了两者数据融相符。它能够挑供车道居中、矮速交通拥堵辅助、交通标志识别等功能,成为中国首个意义上的多传感器融相符车型。从全球周围来望,量产时间也是比较早的。

进入2020年,能够望到许多主机厂包括传统车企和造车新势力,纷纷宣布了进入L3时代。

自然,真实意义上的L3不光感知编制、限制编制都要实现冗余,底盘限制器编制也要有郑重的设计。现在从整车的角度来望是达不到的,但是功能上基本能够达到体验式的L3。

讲完了历史,接下来讲一讲为什么会有云云的发展,以及ADAS编制今后的发展倾向是什么?

ADAS的发展上,技术需乞降法规升级是相互促进的。从欧洲标准ENCAP新车评定规程来望,2016版的评定规则比较浅易,只有针对车辆的横穿走人挑醒功能、车道功能、限速挑醒功能,并且只请求一个52°的前视摄像头和前向毫米波雷达就优裕了。

2018年最先,ENCAP法规有了宏大转折,最先考虑到横向穿越的自走车,同向纵向走人这些交通场景,因此技术也在升级。这也是为什么今天各个大厂最先屏舍原有的52°摄像头,最先做前向100°摄像头的因为,就是特意针对横穿的二轮车设计的。业内的检测算法也在挺进,正本能够只能检测规则车道线,后来路边草丛、护栏、异国车道线的道路边缘,都渐渐能够被检测到,用以答对RoadEdge场景。

2020年之后,倒车走人珍惜、十字路口等场景,都被纳入考虑周围。云云一来,编制的临近车道以及侧后方检测上都会有一些新请求,同时后角雷达也会徐徐成为标配。

2021年,包括主动转向避障、十字路口横穿车辆,都会渐渐纳入法规。因此“益用”这个词,是要按照时代的请求来一向演进的。用当下的标准来望三年前的编制,肯定不益用,因此ADAS编制必须跟上时代。

而法规的发展趋势也推动了技术的升级。

2018年以前,深度学习还异国用在辅助驾驶场景上,当时依旧基于传统的CV算法,因此能实现的功能都比较浅易。就是采用相通于HOG、HAAR这类算法,然后议定一些分类器来实现车辆、走人的检测,车道线则是议定对比度等手段做一些边缘特性的挑取,然后拟相符曲线实现车道线检测。

因此2018年以前的摄像头产品,倘若要检测横穿车辆或二轮车,不是说十足不能够,但总体比较难。

2018年以后,随着深度学习的幼型化发展,许多国际的传统厂商在新一代视觉芯片里添入了新的CNN处理能力。国内也有初创公司推出了本身的AI视觉芯片,用于ADAS前视摄像头。一些集成度较高的产品不光集成了传统算法功能,也引入了周详的CNN算法,声援真实意义上的现在标和语义检测,能够处理的像素也越来越高。

2020年最先,会一连有大量的引入广角摄像头产品市场。

2022年以后,全向360度感知、视觉定位、相通V2X这些功能,那都会徐徐进入大多视野,这是技术和法规趋势互补的演进路线。

技术发展和中国道路场景的优化

AEB的发展

在详细的功能上,能够说,大片面用户对ADAS的认知都是从AEB编制最先的。很早以前欧洲许多车就配备了这个编制,重要靠雷达来实现的。多所周知,雷达对静止物体的感知能力并不益,同时一些金属逆射也能够会造成误触发,因此行家认为这个编制不靠谱。但按照最新的用户调研,车主对AEB的信任水平超过70%。

行家认为AEB编制不靠谱的另一个因为是走人检测。即便是特斯拉,也异国很高的走人AEB触发率。因此吾们要探讨,是不是一切场景、任何时候都能实现制动?

吾们认为AEB设计的初衷是避免亏损或减轻亏损。

这和车辆的动力学特点有相关。 车辆动力学特点就是,在矮速场景下,最迟转向点是早于最迟制动点的。一辆车在矮速情况下挨近前车,倘若过了最迟转向点而驾驶员异国打转向,就有能够会撞上这辆车;到了最迟制动点,编制触发制动就能够避免碰撞。

但在高速场景下,最迟转向点和最迟制动点是逆过来的。由于在高速场景下,面对矮速前车,清淡驾驶员会选择转一向避让而不是制动。当用户显明能够选择转向避让,但是AEB编制却触发了,这栽走为在高速上其实是特意危险的。

因此,AEB要保证矮速做益刹停,而高速答该要减失踪必定的速度,而不是一会儿减速到0。 因此,吾们对AEB的认知答该是它能够减轻碰撞,但不是说百分之百避免亏损。

谈到这个,也能够来望一下避免碰撞技术的发展。2012年最先,其实ENCAP就规定要做AEB Car-to-Car rear 来防止追尾。2015年增补了走人珍惜。2018年包括横向穿越二轮车,纵向走人,纵向二轮车都被纳入了周围,但由于技术本身的限制性,它不克在一切情况下十足避免碰撞。

2020年,会有一些领先的厂商推出辅助速转向避免碰撞ESA,防止来车和侧后方车发生碰撞,隐瞒高速场景。

用户在高速场景下更倾向于打转向。但倘若两车车速差距过大,用户打转向的路径也纷歧定相符理。倘若编制做得优裕益,能够在转向过程中,清新用户的意图是避免前车碰撞。倘若用户转向不及,能够议定编制的路径规划来为用户规一致条能够避免碰撞的转向路径。就是进走一个有限的干涉,协助用户补足转向必要的扭距,从而避免碰撞,这也是一个技术发展倾向。

从ADAS的实走角度现在异国同一的标准和法规,用户依旧是义务方,而不是车辆自立决策,倘若用户分神异国转向,那么编制也是不克及时逆答的。

那么考虑这些题目,2022年ENCAP最新的草案里也最先挑到了,要引入三个技术:添入AEB-head on,AEB-junction 和AES。但由于欧洲疫情比较厉重,能够会去2024年去推,但总的来说趋势是弗成避免的。

ADAS的算力、功耗与成本

分歧等级的驾驶编制,对传感器和算力有着分歧的需求。清淡,辅助驾驶必要的算力是1~2Tops,传感器配置答该是一个视觉传感器添1~5个毫米波雷达;L3有条件主动驾驶清淡要20~64Tops的算力,更多的视觉传感器、毫米波雷达、V2X、高精度地图以及激光雷达;L4必要更多的激光雷达,必要起码320Tops的算力。

当下辅助驾驶销量最大,那么它到底必要一个什么样的配置?以视觉为例,清淡摄像头放在车前玻璃顶上的,必要在空间很幼并且处于太阳暴晒的地方集成视觉传感器和车身通信。

它必要集成益几方面的资源:包括CNN引擎,处理复杂的神经网络来做视觉算法;要有内存编制,包括SRAM、DDR等用来做一些传统算法和追踪做事。

分歧的神经网络类型对资源的占用以及处理器的算力行使差别很大。因此评估CNN引擎不克只望算力,现在市面上有许多CNN引擎的芯片,对一些稀奇网络的添速并不益。在选择CNN芯片的时候SRAM、DDR也是要考虑的方面,由于计算时候大量的乘添不能够在DDR完善,因此CNN引擎要配上一个比较相符理尺寸SRAM才能做事,这个SRAM的大幼要考虑到框架做得益不益,视觉处理区域网络有多大,这些都是要考虑的。这个方针是尽量避免DDR的消耗,稀奇是 DDR带宽的消耗,倘若DDR消耗过大,成本就会上去了,发炎量也会稀奇大。

从ARM和DSP的配置来望,许多国外的传统引擎厂商做的都不错,都有一些传统视觉算法添速器,而且工具链做的也不错。由于异国DSP积累,一些新的厂商往往议定算力比较高的ARM来弥补这一点。自然倘若要用传统算法要挑取特征点或者做相机标定的话,能够要熟识DSP、熟识厂商给的DSP库,或者对ARM的并走优化做的比较益,否则对算力的请求会特意高。

在检测方面,从法规需求也能够望出,2018年后有宏大的更新,这个更新在2021年的CNCAP版本会表现出来。就是说传统相机52度视角度能够顺当议定前向测试场景,但是很难议定横穿二轮车这些场景。

因此厂商会将摄像头视觉的中间区域尽量做到和传统的相反,传统区域要用来检测车辆、走人、二轮车、车道线、交通标志这些,并且探测距离请求比较远。而周围的区域就只检测横穿的二轮车(包括异日做横穿车辆检测),只要知足法规请求就能够了。清淡来讲清淡只要检测到30米以内,就能够知足2021年的CNCAP请求。

在这边重点讲一下CNN添速器的类型,现在业界许多厂商做的CNN添速器都纷歧样。从原首类别来望,CNN添速器能够分为两大类,第一类就是行使ASIC来做一些CNN添速,内里有固定的kernel和size。有一些大厂用的芯片就是这栽情况,因此其CNN能力会有题目的。比如说做一个point wise的卷积,由于其固定的kernel size是5x5,只有1/25的算力用得上,效果特意差。因此在设计网络的时候要避免这栽情况的发生,按照处理器的特点来设计神经网络,然后实现性能的优化。

另外一类就是高位宽的SIMD。它的一个特点是,能实现比较益的卷积添速,但像upsample、softmax、pemute这些都干不了,因此得占用别的资源来做。这就涉及到资源的消耗题目,怎样把DSP/ARM的内存带宽行使益,怎么排时序,不克ARM在运走的时候等DSP,DSP运走的时候等ARM,那就把整个算法的时间都铺张失踪了。

自然也有厂商集成两者的益处,做了一个同化的芯片。倘若厂商本身做算法、芯片,那么内部的适用性是比较高的;但倘若想挑供通用芯片,就得对异日几年网络发展的概况有很益的晓畅,否则做出来的芯片模组做出来没人用,就会造成铺张,导致竞争力降低。

讲完芯片,来讲一下视觉算法。现在视觉算法其实做的特意复杂,行家也有一个共识,就是不克只靠CNN来做。由于现在CNN在视觉算法里的行使仅仅是图像级的检测,比如说议定CNN来实现画面中现在标框、特征点、属性的回归,自然对像素的分割也是比较益的。

但这些毕竟是在图像坐标系里发生的,即便真的检测到了人和车,也是在图像坐标系下。为了获得对象在车身坐标的详细位置,必须得精准清新一些摄像机的标定参数。而一些相机姿态的动态计算,现在还得议定传统的CV引擎来做,倘若一些芯片异国传统的CV引擎,就要想手段把它挪到CNN引擎的并走添速库,倘若再异国,就要将上面的指令集优化做到极致,才能把这些东西统统做益。

另外,比如白天、暗夜识别必要的特征统计做事,都需一些传统算法。并且灯光检测也是ADAS必弗成少的一个片面,专业生产电热水器、家用电器、燃气炉具、消毒柜现在这个周围CNN用的不是很普及,因此也还必要传统算法的算力。可想而知,在ADAS周围要用一个这么幼的矮功耗引擎,同时集成这么多义务,难度是特意大的。

中国路况如何优化?

那有了云云的编制,如何优化ADAS的用户体验依旧充满挑衅,这能够跟中国道路题目的顽疾相关。举一些场景例子,第一个场景是在车辆在ACC的状态下被近距离切入,用户正本开着ACC,一望有后车切入比较危险,只能把ACC取湮灭踪了,因此用户体验不益。

第二是施工区域,清淡来讲欧洲的施工区域都比较规范,用黄线来隐瞒白线,规则也比较益写;但在中国,施工区域往往都是就扔几个桩桶就完事了,倘若开着TJA路过这栽场景,编制进走横向限制,比如横向地去桩桶上拉,也导致用户体验差。 第三,国内的异形车辆稀奇多,路上也有石块等非规则物体。

详细望ACC下的cut in例子。一些用户对cut in感觉不益,重要依旧由于现在已上市的ADAS产品基本上依旧用传统CV引擎来做图像识别,也就是说,它能识别车的正面和背面,但识别不了车的侧面。毫米波雷达能够议定聚类追踪得到的逆射点是车辆后方的正中间。

因此摄像头和毫米波融相符之后就能够清新车辆的后方在在什么位置,但不清新车的长度是多少。所以前方车辆的走驶轨迹能够预估出来,但不能够实在地测量出每个时刻的现在标车辆的航向角,毕竟推想总是有必定的滞后性,因此ACC cut-in 不太益做。基本上只能按照后方车辆的侵占、自车走驶轨迹的周围比例来判定车辆的跟车现在标,这栽情况下做不益ACC很平常。

但倘若有CNN添速的话情况能够会益一点。现在来望,新一代算法基本能够做到3D车辆检测,不光能够检测车尾,车的侧面条线也能检测出来,实现真实意义上的3D感知。做的比较益的情况下,车辆的3D位置以及航向角和车辆侵犯的前方的比例,都是能够算出来的。倘若吾们把fusion做益一点,限制策略做得激进点,十足有能够解决这个题目。

吾认为,2021年后会有大量的新一代摄像头产品上市,稀奇是中国本土的厂商,比较熟识中国路况,这个题目异日会大有改善。

再望望道路上的不规则物体,不规则物体相对来说比较麻烦,由于视觉算法也很难搞定的。业内也有一家做的比较益的企业,很早就最先钻研画面中的特征点和趋势,把路面的危险展望出来。但倘若实地测试一下,会发现在白天不下雨的情况下,只有50%的概率是可用的,并且位置精度不足实在。

许多毫米波雷达厂商也最先发展垂直分辨率,但对于远距离探测路面10厘米高的物体情况,毫米波雷达的用处也不大。除非走的是成像毫米波雷达路线,但短期来望,业内还异国哪家的成像毫米波雷达能够实现量产。相逆,吾认为异日固态激光雷达十足有能够解决这方面的题目。

福瑞泰克内部也测试了一些固态激光雷达,用某个厂商的250线固态激光雷达,能够望到在80米周围内的一些石墩。倘若是一个20厘米高旁边的物体失踪在地上,固态激光雷达异日十足有能够解决这个题目。但同时也依旧要考虑固态激光雷达的量产时间、郑重性和成本,否则许多清淡乘用车是装不首的。

ADAS的售后与标定题目

接下来讲售后题目。什么样的产品称之为益用?不是说装车试验一下就走。清淡情况下,ADAS产品的传感器装配是有误差的。按照福瑞泰克的工程经验,摄像头毫米波雷达在主机厂的初首装配误差在±2°。从生命周期来望,10年20多万公里的风吹日晒,产品内部的死板组织能够会发生老化变形,清淡会有±1.5度的过错,累计首来就是±3.5度的过错。这是一切的ADAS产品装车之后能够展现的误差周围。倘若想要做的比这个更益,那成本会更高。

另外,倘若车上坐了人,传感器的pitch也会发生转折,稀奇是悬架比较高的车辆。某些车辆500千克的负载在车上,车的悬架会降矮5厘米,最高能够导致5cm的相机装配高度转折。但倘若相机算不出来,对车道线的检测精度肯定会约束禁锢。

0.5度的航向角过错,能够会导致100米外的车辆横向距离相差0.87米。毫米波雷达纵向距离检测比较益,横向检测基本靠摄像头。倘若横向位置过错0.87米,有能够导致fusion的失效,或者ACC现在标选择舛讹,这基本上是不克容忍的。

因此标定的算法得是动态的,不克只在出厂时标定一下。多所周知,相机本身的支架在生命周期内会老化,用户也有能够进走修补换件,那4S店的操作工人能够异国用激光把车轴对准就最先标定了,末了标定的距离有能够就会产生过错。另外,相机雷达的外参比较益标的,但内参就比较难。在10年的生命周期内,镜头有能够发生炎胀冷缩。以前有一句话叫内参不足外参来凑,这对窄角相机来说,畸变比较幼依旧能够的,但对于异日100度甚至以上广角的相机,内参倘若变得太多,外参怎么样也弥补不益。因此不光算法要益,工艺限制也要到位。

谈到标定算法,现在基本上市面一切产品,都能够实现按照车道线道路边缘的湮灭点来标出相机的俯抬角。 但在非组织化道路上,就不克议定车道线来标定,能够得按照光流的赓续追踪,追求湮灭点,从而计算标定角度。但大片面厂商对于翻滚角roll基本都是标不出来的。自然倘若组织化道路益的话,算法做得益,在变道的过程中积累了一些case,翻滚角roll也能算出来。

但是最厉害的依旧把相机高度给算出来,业界做的比较益的,能够议定引入车身传感器信号和画面的比对,把相机的高度给实时算出来。这是一个难点,但许多厂商已经最先这么做了。

测试和Corner case题目的解决

讲完售后和标定题目,再来从测试和Corner case的角度讲一讲ADAS功能的需求是什么。从功能来望能够分为两大类,一类是坦然类功能,另外一类是安详性功能例如定速巡航这类。

坦然类功能上,许多人关心的是在多少时速下AEB能刹停。但这不是重要考虑的题目,重要考虑的是AEB的误触发率,这是一个影响特意大的题目。清淡来讲,要在保证误触发指标异国题目的基础上,每30万公里,Full Break误触发次数幼于1,Half Break 误触发次数幼于1.5之后,才能商议正触发能力。

清淡来说,在厉格知足误触发概率的基础上,在自车40公里每幼时的速度下,对前方的静止车辆能够刹停;倘若自车的速度是60公里每幼时,对前方车速为20公里每幼时的车辆能够避免碰撞,就能够说是做的不错了。

相通自体面巡航的安详类功能,最先要考虑的是驾驶员的感受。关于主不益看感受的比较益,也有一些评测机构定了一些标准:比如前车静止,自车能够在时速70的情况下缓慢跟停而AEB不触发;对切入的车辆,再自车车速30公里每幼时,前车15公里每幼时或者自车是65公里每幼时,前车35公里每幼时的情况下,能够缓慢车,而不必要驾驶员作梗;对于横向限制,清淡车道居中能保证±20厘米就能够了。 过曲方面,清淡时速100公里能够议定转曲半径250米的曲道,吾们就认为这套编制比较益了。

自然,对于变道换道,一些评测标准行家都还在钻研。

至于Corner case,能够来望望基本一切量产ADAS产品量产过程中都会遇到的Corner case。

第一个就是上桥下桥路面不屈,许多相机在测试时候都倘若路面是平的,一旦发生路面不屈的,车道线要么检测不出来,要么就交叉到一首。这栽情况下,是不是必定要把路面曲率预估出来?吾觉得意外。倘若功能策略做的益,过桥的时候把横向限制稍微缓一缓,或者干脆退出横向限制用户体验会改善。

第二个是车道线,在车道交汇处有这么多条线,车辆到底选择哪条线行为左车道。驶出匝道的时候,到底直线车道先被检测出来依旧曲车道被检测出来,倘若先检测到直线车道,倾向盘就会晃一下,造成用户体验不益。说实话这跟深度学习能够,基本上只能靠做测试,赓续修改策略、打补丁才能做益。

第三是单雷达导致AEB误触发题目。固然现在都是fusion编制,但过程中能够会发生ACC减速的情况。怎么样议定雷达的逆射把尽量把ACC做的更安详一点,也是很大的工程经验。异日毫米波雷达厂商能够会推出垂直分辨率的毫米波雷达,这个题目自然而然也就能解决了。

末了一个是进出隧道的场景,固然车载相机清淡都有120dB的动态周围,但这到底够不足?吾们也在一些调益曝光、极限的场景做过测试。清淡来讲,很少真的由于过曝或者欠曝导致异国手段产生对比度的情况。摄像头成像要给深度学习或者给视觉算法用,sensor

出来的raw图像,得经过ISP的色彩还原和tune mapping等处理,清淡才能给CNN操纵。这个过程倘若有任何一个过程做得不益,末了依旧检测不出来,这也是工程能力的一个表现。

末了总结一下,到底怎样才能做一个益用的ADAS产品?

从福瑞泰克的角度,吾们认为有几个方面:一是感知能力要周详且要精准。 二是传感器融相符。视觉依旧有限制性的,倘若不做融相符,倘若在下大雨的场景下,视觉是异国毫米波雷达郑重的,因此多传感器融相符也一大趋势。

第三,行为一个益用的ADAS产品,不光传感器要能够益,融相符策略够益,整车限制也要做得益。由于ADAS毕竟行为整车的一个功能,倘若车辆的实走器不益,首先带来的用户体验依旧不足益。

第四,产品要安详郑重,保证在10年25万公里的生命周期内,传感器的感知维持相反。倘若在某些场景展现失效,超出了算法意识的周围,必定要有能力让用户清新该进走修补了,同时将详细的故障内容记录下来,让用户及更换。

另外,要下苦功夫进走充分测试。国内的产品就得在中国的一切道场景下,都得有充分的测试案例数据。

末了是人机交互,在异日功能越来越复杂的情况下,如何议定一幼我机交互界面,在AEB这些发生之前给用户一两秒钟的逆答时间,都能极大改善用户体验。

综上所述,这些都是一个益用的ADAS产品必要考虑的周围。

福瑞泰克定位为一家“立足中国本土”的ADAS编制休争决方案供答商,公司成立至今超过3年多的时间,吾们的第一代的摄像头产品已经在乘用车和商用车上实现了量产,包括实现 ACC、AEB、LKA、TJA等多栽L2功能。

针对新一代的法规需求,吾们正在开发新的产品,十足知足2021年法规的需求。新一代的摄像头产品采用了3mega BSI技术的COMOS Sensor,同时协调一个100°广角摄像头,完善声援C-NCAP2021的法规技术。

在LKA以及TJA等功能上,对于车道线不清亮以及异国车道线的道路边缘,福瑞泰克的新一代产品也能够识别并议定限制倾向盘回响反映,升迁用户感受。

(雷锋网) 雷锋网

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