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不止是Lidar,初创公司把目光瞄向汽车感知技术

关键词:智能汽车 汽车感知 Lidar

时间:2021-01-19 11:01:29      来源:网络

由于无人驾驶汽车行业的需求不足,对于激光雷达公司来说,许多公司陷入困境。只有少数出类拔萃的人通过专业技术做到了这一点,而今年的趋势已经超越了激光雷达,新的传感成像方法推动了与基于激光的技术的竞争和补充。

由于无人驾驶汽车行业的需求不足,对于激光雷达公司来说,许多公司陷入困境。只有少数出类拔萃的人通过专业技术做到了这一点,而今年的趋势已经超越了激光雷达,新的传感成像方法推动了与基于激光的技术的竞争和补充。
 
激光雷达之所以领先于传统相机,是因为它能做传统相机做不到的事情。现在一些公司也在用不那么新奇的技术来做同样的事情。
 
他们在用不同方法解决问题或感知。一个很好的例子是Eye Net的V2X跟踪平台。这是人们在5G背景下谈论的技术之一,而且5G确实能够实现短程、低延迟的应用程序,这些应用程序可能会拯救生命。
 
无论它们是否配备了摄像头或其他传感技术,Eye Net都会为配备了该技术的车辆提供碰撞警告。例如,一辆汽车在停车场里行驶,却没有意识到前方有一个不安全的电动摩托车正径直冲向过来,眼看就要撞上它,却完全被停着的汽车挡住了。Eye Net的传感器检测到两辆车上的设备位置,并及时发出警告,要求其中一辆或两辆车刹车。

他们并不是唯一尝试这样做的公司,但Eye Net希望通过提供一种白标签解决方案,一个规模良好的网络可以相对容易地建立起来,这总比没有强,然后所有的大众都配备。
 
视觉仍将是汽车导航的主要部分,并且在多个领域都取得了进展。
 
例如,Brightway Vision通过多光谱解决了普通RGB相机在许多现实世界条件下能见度有限的问题。除了普通的可见光图像,Brightway Vision的相机还与近红外激光发射器相匹配,以设定的距离间隔每秒多次扫描前方道路。

他们的想法是,如果主摄像头因大雾而无法看清100英尺外的景物,这时,近红外图像在对进入区域进行常规扫描时仍能捕捉到障碍物或道路特征。它结合了传统相机和红外相机的优点,也避免了两者的缺点。这个卖点是,这种相机可以完成普通相机同样的工作,甚至做的更好,很可能代替另一个传感器。
 
Foresight Automotive也在其摄像机中使用了多光谱图像,在未来几年内,几乎没有任何一款汽车摄像机将局限于可见光谱,通过与FLIR的合作,他们开始涉足热成像领域,但它真正销售的是另一种东西。
 
为了提供360度的覆盖,通常需要多个摄像头。但同一家制造商生产的紧凑型轿车和SUV上的摄像头是不一样的,更不用说自动货运车上的摄像头了。因为这些摄像头必须一起工作,它们需要精确校准,知道其他摄像头的确切位置,例如,它们都在看同一棵树或路过的自行车,而不是各行其政。 

Foresight的进步在于简化了校准阶段,这样制造商、设计师或测试平台就不需要在每次相机需要向一个方向移动半英寸时,都要费力的重新测试和认证。在Foresight的演示中,他们在开车前几秒将摄像头贴在车顶上。
 
Foresight与另一家名为Nodar的初创公司有相似之处,后者也依赖于立体相机,但采用了不同的方法。Nodar介绍,早在几十年前,就有人通过双目三角测量来获取深度的技术,甚至在数百万年前,也有类似的工作方式。这种方法的局限性并不在于光学摄像机根本无法提供自动驾驶车辆所需的深度信息,也不能信任它们能够保持校准。
 
Nodar表示,它的配对立体摄像机甚至不需要安装在汽车的主体上,这将减少抖动和摄像机视角之间的部分不匹配。安装在后视镜上,他们的“Hammerhead”相机的姿态像一只鲨鱼,由于相机之间的差距更大,这提供了更高的精度。由于距离是由两幅图像之间的差异决定的,所以不需要物体识别或复杂的机器学习来判断物体的大小,距离,就像使用单一摄像头解决方案时那样。

Nodar首席运营官兼联合创始人Brad Rosen表示:“业界已经证明,相机阵列能像人眼一样在恶劣的天气条件下表现良好。”例如,戴姆勒的工程师发表的研究结果表明,在恶劣天气下,与单目方法和激光雷达相比,当前的立体方法可以提供更稳定的深度计算。我们的特点在于,我们所使用的硬件已经具备了车规级的可用性,并且为制造商和分销商提供了更多选择。”

事实上,激光雷达最致命的缺点是它的成本——即使是“便宜”的相机也往往比普通相机贵上好几倍,而且成本上升很快。但各大厂商的研发进度没有止步不前。
 
Sense Photonics公司出现了一种新方法,似乎结合了这两个领域的优点:一种相对便宜和简单的闪光激光雷达(与旋转或扫描相反,后者往往会增加复杂性)与传统相机相结合,可以使两者看到相同图像的版本,允许它们一起识别物体和确定距离。
 
自2019年问世以来,Sense Photonics一直在为生产和其他领域改进技术。最新的进展是定制硬件,对于远端成像,无论是激光雷达还是传统相机,它都可以对200米外的物体成像。
 
Sense Photonics的CEO Shauna McIntyre表示:“在过去,我们已经采购了一个现成的探测器与我们的激光源(感照明器)配对。然而,我们的内部探测器开发现已经完成,并取得了巨大成功,这使我们能够制造短程和远程汽车产品。”

“Sense为类似的激光雷达设计奠定了基础,可以与不同的光学设备配对,以实现不同的视场、范围和分辨率等,我们用一种非常简单的设计做到了这一点,实际上它可以批量生产。你可以把我们的架构想象成一个单反相机,你有一个‘基础相机’,可以搭配微距镜头、变焦镜头、鱼眼镜头等来实现不同的功能。”

所有公司似乎都一致认为,没有一种单一的传感方式会从上到下主宰整个行业。撇开完全自动驾驶汽车(L4-5级)与驾驶员辅助系统的需求有很大的不同不说,领域移动得太快了,任何一种方法都无法长时间保持领先。
 
McIntyre:“如果公众不相信自动驾驶公司的平台是安全的,那么自动驾驶公司就不可能成功,而且在不同波长的冗余传感器模式下,安全边际只会增加。”
 
无论是可见光、近红外、热成像、雷达、激光雷达,还是我们在这里看到的两种或三种技术的组合,很明显市场将继续支持差异化——尽管几年前激光雷达行业出现了繁荣和萧条的周期,这也是一个警告,但整合将很快到来。

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