太阳集团无人驾乘技能面临严酷挑战,传感器抢滩登录

发布时间:2019-09-03  栏目:汽车  评论:0 Comments

太阳集团 1

无人驾驶技术现如今其实非常成熟了,就以现在的技术水平看,如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局,场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行,那么不用方向盘,全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。

盖世汽车讯
据底特律新闻报道,特斯拉汽车公司上周宣布全线投产无人驾驶汽车,这无疑加速了各大技术及汽车公司之间的竞争。至于未来无人驾驶汽车将会采用哪些技术,各界还在争论不休。

问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决,它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器,识别道路、标示和行人,做出加速、转向、制动等决策。

特斯拉的无人驾驶系统主要依赖于图像和雷达监测系统,而不是所谓的激光雷达技术。目前其他生产无人驾驶汽车的公司主要都采用激光成像技术,以此获得汽车周围环境的清晰影像。

在智能感知识别的部分,车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全最为重要的,目前,主流的用于周围环境感测的传感器有以下三种。

特斯拉此次并未采用Mobileye提供的技术。Mobileye是以色列的一家计算机视觉芯片和软件的供应商,并曾为特斯拉前几款Autopilot车型提供部分零部件服务。Mobileye
目前也是多家汽车生产商和零部件工厂的供应商,如宝马集团,美国供应商Delphi,芯片生产商英特尔,它们相互联合致力于打造无人驾驶汽车技术。

激光雷达

通过扫描从一个物体上反射回来的激光来确定物体的距离,可以形成精度高达厘米级的3D环境地图,因此它在ADAS及无人驾驶系统中起重要作用。从当前车载激光雷达来看,机械式的多线束激光雷达是主流方案,但受制于价格高昂的因素尚未普及开来。

在去年12月10日路测成功的百度无人驾驶汽车车身上,除了部署了毫米波雷达、视频等感应器,其车顶就安置了一个体积较大、价值70万余人民币的64位激光雷达(VelodyneHDL64-E),谷歌同样也是采用的相同高端配置激光雷达。车载激光雷达系统的优劣主要取决于2D激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多,每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵。

就以Velodyne的产品为例,64线束的激光雷达价格是16线束的10倍。激光雷达除了成本高昂,遇到烟雾介质以及雨雪天气中表现一般,将掣肘它的发挥。

不过作为核心传感器,低成本方案将加速无人驾驶的到来。目前,高精度的车用激光雷达产品的生产厂商主要集中于国外,包括美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO公司等。国内的激光雷达产品目前相对落后,中国航空汽车系统控股有限公司高级专务周世宁曾表示,博世、大陆、法雷奥、英飞凌、德尔福等外资零部件企业早已抢占ADAS技术制高点,特别是在传感器的市场布局上,我国汽车零部件企业已经输在起跑线上了。

今年五月,由于弗罗里达事故的发生,特斯拉CEO Elon
Musk与Mobileye就特斯拉的辅助驾驶系统安全性陷入了争执。Barclays分析人士Brian
Johnson
表示:“出售一台技术最先进的汽车固然风光,但系统的安全性未得到保障却是冒险之举。”

毫米波雷达(millimeter wave)

毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的电磁波,毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。同厘米波导引头相比,毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比,毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候全天时的特点,这能与激光雷达的作用产生互补。另外,毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头

缺点是毫米波雷达由于波长原因,探测距离非常有限,也无法感知行人,而激光雷达可以对周边所有障碍物进行精准的建模。为了克服不同缺点缺点,车企势必要将这些传感器组合在一起。

目前看毫米波雷达也是智能汽车ADAS系统的标配传感器,按照目前主流分类,毫米波雷达可分为24GHz雷达和77GHz雷达。参照其特性,通常车辆周围的车辆检测使用24Ghz,前方车辆检测使用77GHz。以中国的实际国情以及芯片研发进度等行业特点来看,未来三年内24GHz毫米波雷达在国内仍有市场空间。望眼全球,我国77GHz毫米波雷达的大规模应用将稍微推后。

由于ADAS的功能,往往是通过传感器+处理器的方式捆绑销售,国内汽车毫米波雷达系统的芯片、算法还主要依赖进口,成本很高。加快开发国产的77GHZ毫米波雷达芯片并尽快车载应用,将是我国汽车毫米波雷达产业的机遇。同济大学汽车学院白杰教授认为,相对在摄像头方面的激烈竞争,毫米波雷达更有创新性,潜在的市场空间更大,机会更多。

太阳集团,Mobileye 高级副主席Dan Galves
在采访中表示:“随着无人驾驶技术的进步,各大零部件供应商都希望能够获取更多技术,毕竟没有人会嫌弃传感器太多。”

视觉传感器

ADAS应用摄像头作为主要传感器是因为摄像头分辨率进高于其他传感器,可以获取足够多的环境细节,帮助车辆进行环境认知,车载摄像头可以描绘物体的外观和形状、读取标志等,这些功能其他传感器无法做到。从降低成本的角度看摄像头是识别用传感器的有力候补之一,在一切清晰的情况下当然摄像头是最好的选择,但是受环境因素以及外部因素影响较大,比如隧道中光线不足,天气因素导致的视线缩小等。

采集图像信息的重要工具,部分类似路标识别、车道线感应等功能智能由摄像头实现。目前摄像头的应用主要有:单目摄像头、后视摄像头、立体摄像头或称双目摄像头、环视摄像头,按照2015年全球超过8000万辆新增车辆与单车6-8颗摄像头需求,未来总体需求有望超6亿颗,对应千亿市场空间。

视觉算法在ADAS技术路线中必不可少,毫米波雷达等主动式传感器对算法依赖程度较低,算法较为简单,摄像头等被动式传感器对算法依赖程度较高,一般由第三方企业单独提供。比如视觉算法企业Mobileye。

此前,Tesla和Mobileye终止合作的事沸沸扬扬,Mobileye提供标准的传感器安装方式+地图数据云服务+软件体系平台构建,但是Tesla是想通过在线收集数据的众包模式优化自动驾驶体验,EyeQ3芯片限制了Tesla建立自己的地图,所以Tesla未来要自己研发图像算法以及图像处理芯片。

不过Mobileye还是凭几款产品占领了90%的市场份额,这家以色列的企业在当地的江湖地位相当于BAT。算法和硬件是
ADAS 系统的核心,也是 Mobileye
的核心竞争力所在。Mobileye站在ADAS的顶端,甩出竞争对手好几条街,ADAS和传统车载视觉产品对软件技术、硬件要求不同,传统车载电子公司要切入ADAS市场并不容易。国内团队如从零开始至少需要3、4年才可能完成初步的技术积累。

当然为了提高环境感知的准确度,通常需要多种传感器的组合,最终提供一个稳定耐用的解决方案。当下比较典型的就是毫米波雷达、激光雷达和车载摄像头,其他的超声波技术和红外线技术以及这些技术的算法融合都将让传感器产业带来巨大的市场。不过毋庸置疑,在汽车实现完全智能化的这几年中,传感器产业链应该是最先获得收益的。

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特斯拉与Mobileye的争论也让Nvidia捷足先登。Nvidia
是美国硅谷的一家芯片生产商,接下来将为特斯拉的新系列车型提供处理器。

自动驾驶技术的推进

尽管各大主要汽车生产商和零部件供应商都共同致力于提高无人驾驶技术,包括图像获取,雷达,激光技术等,但目前并没一家完全实现无人驾驶的汽车生产商,包括特斯拉在内。

Google无人驾驶汽车采用激光,雷达和图像获取技术的结合。谷歌表示这些感应器的结合能够弥补单个感应器的不足。

图像感应器在黑暗或者过于明亮的情况下并不能很好的工作。冰雪天气下也会阻碍图像感应器的视线。激光雷达即使是在大雾、雨雪天气的情况下也能360度无死角的获取汽车周围的环境。

由于激光雷达的成本过高,约8000美元,这无疑成为无人驾驶汽车进一步推广的障碍。但未来激光雷达的价格有望降到25-100美元。

福特汽车公司曾投资过激光雷达生产商Velodyne,但它表示并不计划在未来几年生产出完全无人驾驶的汽车。丰田公司也表示在未来10-15年将不会推出Level-5款无人驾驶车型。

目前市场上的包括Delphi、罗伯特博世、德国大陆和法雷奥在内的一些主要零部件供应商都在发展装载激光雷达的无人驾驶系统。

美国加利福尼亚的一家激光雷达供应商Velodyne
总裁表示:“没有激光雷达技术,特斯拉就无法解决一系列传感器相互组合所带来的问题。”

UBS 的分析人士Colin Langan
认为虽然去除激光雷达,无人驾驶系统价格会减小,如特斯拉之前8000美元的无激光雷达的辅助驾驶系统,一旦能够证明激光雷达传感器可以有效的防止事故的发生,那么毫无疑问特斯拉将会受到更加消极的审查。

市场监管部门决定将对一些汽车生产商和一些技术公司采取更加严格的监管措施,其中就包括谷歌和Uber,毕竟这两家公司都欲在公路上推出无人驾驶汽车。

在总结一些汽车生产商和供应商在发展无人驾驶技术的顾虑时,Langan认为特斯拉在没有进行足够测试的情况下发展完全无人驾驶技术,从长期来看,将不利于无人驾驶技术的进一步推广。

谷歌无人驾驶技术前负责人Sebastian
Thrun表示:“激光雷达的价格越来越便宜,既然大家都想增强无人驾驶汽车的安全性,我在想大家为什么不试一试将激光雷达技术运用到安全技术领域。”

文章来源:盖世汽车

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