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盤點入門adas視覺方案

作者: 時間:2018-08-08 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201808/385900.htm

也有觀點認(rèn)為傳統(tǒng)計算機(jī)視覺算法比我們想象的“智能”,在不斷尋找車輛圖片共性和差異的過程中,也能檢測出一些異形車輛。并且在疊加深度學(xué)習(xí)算法后,傳統(tǒng)計算機(jī)視覺算法也可以幫助減少深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù),簡化算法。

可以肯定的是,無論哪種算法,數(shù)據(jù)都是用來訓(xùn)練測試的寶貴資源,而且不是單純的越多越好,而是越有效越好(符合實際用車環(huán)境并保證多樣化)。

(四)不同攝像頭平臺

單目和雙目

視覺方案要完成任務(wù),一般要實現(xiàn)測距(本車與前方障礙物距離)和識別(障礙物是什么)兩項工作。按照車載攝像頭模組的不同,目前主流攝像頭可以分為單目和雙目兩種技術(shù)路線。

單目攝像頭的算法思路是先識別后測距:首先通過圖像匹配進(jìn)行識別,然后根據(jù)圖像大小和高度進(jìn)一步估算障礙與本車時間。在識別和估算階段,都需要和建立的樣本數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較。想要識別各種車,就要建立車型數(shù)據(jù)庫,想要識別麋鹿,就要建立麋鹿數(shù)據(jù)庫。

雙目攝像頭的算法思路是先測距后識別:首先利用視差直接測量物體與車的距離,原理和人眼類似。兩只眼睛看同一個物體時,會存在視差,也就是分別閉上左右眼睛看物體時,會發(fā)現(xiàn)感官上的位移。這種位移大小可以進(jìn)一步測量出目標(biāo)物體的遠(yuǎn)近。然后在識別階段,雙目仍然要利用單目一樣的特征提取和深度學(xué)習(xí)等算法,進(jìn)一步識別障礙物到底是什么。

因為視差越遠(yuǎn)越小的緣故,業(yè)內(nèi)有觀點認(rèn)為,雙目在20米內(nèi)有明顯的測距優(yōu)勢,在20米距離外,視差減小測距存在難度,可以用高像素攝像頭和更優(yōu)秀的算法來提升測距性能,該處是難點也是核心競爭力。

雙目鏡頭間距和測距是兩個此消彼長的參數(shù),鏡頭間距越小,檢測距離越近,鏡頭間距越大,檢測距離越遠(yuǎn)??紤]車內(nèi)美觀和需要,小尺寸遠(yuǎn)距離雙目產(chǎn)品更受歡迎。

因為增加了一個鏡頭,帶來更多運算量,整個攝像頭模組的性能要求和成本都更高了。而且在兩者都有的標(biāo)定工作上,雙目要比單目更加復(fù)雜。

而且選擇雙目方案切入市場并不能完全繞開單目方案的難點,在第二個階段,你依然要需要一個龐大的數(shù)據(jù)庫,依然需要打磨算法。

單雙目比較多攝像頭方案

除了單雙目之外,還有多攝像頭組成的平臺。有的方案中選用長焦和廣角攝像頭于ADAS主攝像頭配合,兼顧周圍環(huán)境與遠(yuǎn)處物體探測。比如Mobileye方案,在下文會介紹。

也有在環(huán)視平臺上疊加ADAS功能的情況。例如對于環(huán)視做車道偏離預(yù)警(LDW),與單目實現(xiàn)該功能比有一定優(yōu)勢。在大雨天氣或者前方強光源的情況下,前視攝像頭有可能看不清車道線,環(huán)視攝像頭斜向下看車道線且可以提供多個角度,基本不會受到地面積水反光的影響,功能可以比前視做得更穩(wěn)定。但同時也要考慮側(cè)向無車燈照射時,攝像頭的夜間表現(xiàn)。

這幾種方案在技術(shù)路線上和單目沒有本質(zhì)差別,更多是基于不同平臺,發(fā)揮不同類型攝像頭模組的優(yōu)勢分配任務(wù),或者提供更多視角來解決一些復(fù)雜環(huán)境中單目勢單力薄的情況。

三、視覺系A(chǔ)DAS產(chǎn)品測試與評價

目前沒有統(tǒng)一的ADAS測試評價標(biāo)準(zhǔn)。常規(guī)的測試一般分為兩個階段:

在算法庫測試,庫中包含了各類工況下收集的行車場景視頻,通過用庫中的場景視頻跑分,測試算法識別率。目前測試庫由各家自采自測,因為采集所用的傳感器不同,不同企業(yè)間的測試單看結(jié)果沒有可比性。

由德國卡爾斯魯厄理工學(xué)院和芝加哥豐田技術(shù)研究所聯(lián)合創(chuàng)辦的KITTI,是國際上權(quán)威性較高的機(jī)動車輔助駕駛應(yīng)用技術(shù)評估的算法評測平臺。目前有部分公司在該網(wǎng)站測試算法,結(jié)果公開可查。不同公司跑分的用時存在差異,因此在看結(jié)果排名時,也不能忽略多個參數(shù)比較。

在實車測試階段,將產(chǎn)品DEMO安裝到車上測試,根據(jù)漏報、誤報判斷算法可靠性,對發(fā)現(xiàn)問題進(jìn)行反復(fù)調(diào)試。現(xiàn)階段高質(zhì)量的實車測試大多由主機(jī)廠和零部件供應(yīng)商掌握,準(zhǔn)確測量需要借助激光雷達(dá)等設(shè)備,在相互校驗的過程中完成測量,成本略高,檢測周期也略長。

業(yè)內(nèi)人士表示,測試產(chǎn)品能力70-90分的區(qū)分更多使用算法庫測試,區(qū)別90-95分,甚至是95-98分時,必須進(jìn)行實車定量測試。而目前ADAS各家拉開差距正是在于將90分提高到99分。想做到這點必須要通過大量的實際道路測試打底,并對算法的準(zhǔn)確性和魯棒性不斷打磨。因此從某種程度上來說,經(jīng)歷過主機(jī)廠Tier1嚴(yán)苛訓(xùn)練的方案提供商,產(chǎn)品可靠性更高,前裝經(jīng)驗會成為下一次合作洽談的資本。

目前企業(yè)對外宣稱衡量算法能力的“識別率”指標(biāo)不能說完全沒有參考價值。前提是談?wù)撍^的識別率要把產(chǎn)品放在不同復(fù)雜場景下評估,并且單獨講識別率指標(biāo)沒有意義,需要把它和其他指標(biāo)放在一起考量。產(chǎn)品必須確保在不同的路況、天氣、車型,對不同姿態(tài)的人、不同的車道線,算法都能穩(wěn)定工作(魯棒性)。

四、一哥Mobileye

講視覺系A(chǔ)DAS不得不提一家以色列公司Mobileye,1999年成立,2007年推出首款產(chǎn)品,2014年8月1號在紐交所上市。公司主要從事汽車工業(yè)的計算機(jī)視覺算法和駕駛輔助系統(tǒng)芯片技術(shù)的研究。Mobileye的產(chǎn)品覆蓋了全球50個國家,據(jù)官方資料顯示,截至2015年底,Mobileye在全球有1000萬的裝載量,到2016年底會有273款車的SOP的合同。

(一)公司定位

前裝業(yè)務(wù)中,這家以色列公司作為二級零部件供應(yīng)商向Tier1提供產(chǎn)品,涉及車輛應(yīng)用的部分會和主機(jī)廠配合。通過一級供應(yīng)商提供集成、個性化開發(fā)以及測試工作。后裝采取代理銷售的方式。

(二)產(chǎn)品功能

目前可用安裝在后視鏡后的單顆彩色攝像頭(非標(biāo)準(zhǔn)RGB Sensor)對目標(biāo)物進(jìn)行檢測、識別和分類,同時還會對物體的運動軌跡進(jìn)行跟蹤、分析,并分析道路狀況。實現(xiàn)功能包括車道檢測、車輛檢測、行人檢測、動物檢測、交通標(biāo)志識別、紅綠燈識別、燈光控制。

Mobileye 具有自主研發(fā)設(shè)計的芯片EyeQ系列,由意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)供應(yīng)。現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)的芯片型號有EyeQ1、Eye Q2、EyeQ3,EyeQ4正在開發(fā)進(jìn)行中,預(yù)計將于2018年推出,其工程樣本有望在2016年第四季度發(fā)布。2016年5月Mobileye宣布將與意法聯(lián)手合作研發(fā)下一代將用于的EyeQ5芯片,2018年開始提供工程樣品。



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