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【全面解析】自动驾驶的未来:多传感器融合
http://www.50cnnet.com 物联中国
日期:2017-09-06 08:10:19来源:物联中国 点击:589
核心提示:传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色。控制模块分析处理信息,并进行判断、下达指令,扮演大脑的角色。车身各部件负责执行指令,扮演手脚的角色。而环境感...

2016年7月,Mobileye宣布和特斯拉终止合作,EyeQ3将会是Mobileye和特斯拉的最后一次合作。几乎同时,Mobileye还宣布英特尔、宝马进行合作。今年3月,英特尔以溢价33%+的价格收购Mobileye。

深度解析自动驾驶的未来:多传感器融合

其实,Mobileye与特斯拉终止合作的深层次原因在于:

1)风格策略不同。Mobileye相对保守,特斯拉相对激进,因此Mobileye更倾向与传统汽车厂商合作。

2)数据归属有争议。Mobileye提出了一个名为REM的概念,数据将由加入的成员共享,而作为积累里程以及数据最多的特斯拉不愿意白白把数据共享给别的车厂。

不过特斯拉只是Mobileye所面对的众多整车客户之一,但是与英特尔的强强联合,Mobileye将受益于英特尔从芯片端提供的资源帮助,构造基于视觉、实现传感器融合的强大算法,推动视觉算法持续向自动驾驶迈进。

趋势——多传感器融合

对比特斯拉跟Mobileye的产品升级我们会发现,“老情人”的肉体虽然分离了,但精神上还是一致的。都是通过增加传感器的数量,并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。

上面提到的特斯拉事故中,主要原因有:

毫米波雷达测距可能误判。毫米波雷达测到前方有巨大障碍物,但可能因为卡车反射面积过大和车身过高,毫米波雷达将拖挂车误判为悬挂在道路上方的交通指示牌;

深度解析自动驾驶的未来:多传感器融合

摄像头强光致盲

前置摄像头 EyeQ3 可能误判。事故拖挂车是横置的,全身白色,没有色彩警告,在阳光强烈的环境下,图像识别系统容易将拖挂车误判为白云。

在极端情况下,特斯拉的毫米波雷达和前置摄像头均发生了误判。可见摄像头+毫米波雷达方案缺乏冗余度,容错性差, 难以完成自动驾驶的使命,需要多个传感器信息融合综合判断。


传感器各有优劣,难以互相替代,未来要实现自动驾驶,是一定需要多种(个)传感器相互配合共同构成汽车的感知系统的。不同传感器的原理、功能各不相同,在不同的使用场景里可以发挥各自优势,难以互相替代。

深度解析自动驾驶的未来:多传感器融合

多个同类或不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息,这些信息之间可能相互补充,也可能存在冗余和矛盾,而控制中心最终只能下达唯一正确的指令,这就要求控制中心必须对多个传感器所得到的信息进行融合,综合判断。

试想一下,如果一个传感器所得到的信息要求汽车立即刹车,而另一传感器显示可以继续安全行驶,或者一个传感器要求汽车左转,而另一个传感器要求汽车右转,在这种情况下,如果不对传感器信息进行融合,汽车就会“感到迷茫而不知所措”, 最终可能导致意外的发生。

因此在使用多种(个)传感器的情况下,要想保证安全性,就必须对传感器进行信息融合。 多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性,从而保证决策的快速性和正确性,是自动驾驶的必然趋势。

深度解析自动驾驶的未来:多传感器融合

多传感器融合要求

1)硬件层面,数量要足够,也就是不同种类的传感器都要配备,才能够保证信息获取充分且有冗余;

2)软件层面,算法要足够优化,数据处理速度要够快,且容错性要好,才能保证最终决策的快速性和正确性。


出处:物联中国
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