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傳感器融合技術(shù)在自動駕駛中的應(yīng)用

知行科技iMotion ? 來源:知行科技iMotion ? 作者:知行科技iMotion ? 2022-06-14 16:27 ? 次閱讀
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干貨時間:本文將跟隨iMotioner Ting一起走進傳感器融合技術(shù),結(jié)合具體方案,分享自動駕駛相關(guān)技術(shù)。

隨著軟硬件技術(shù)能力的飛速發(fā)展,當前汽車可裝載的智能駕駛傳感器種類可謂是琳瑯滿目,這對如何最大化利用傳感器的性能,為智能駕駛提供更充分的保障帶來了挑戰(zhàn)。

1傳感器融合技術(shù)

傳感器融合技術(shù)是智能駕駛相關(guān)技術(shù)棧中極其重要的一環(huán),簡單來講,它是指通過一系列算法,將車身所搭載的各類型傳感器所探測的信息有機的整合到一起,最大化整車對環(huán)境的感知能力,從而為后端的行為決策和控制等模塊提供環(huán)境信息。

單個的感知傳感器通常由于探測機理、可視角度等原因,具有一定的感知局限性,如果說各個獨立的傳感器讓汽車擁有了眼睛,那么傳感器融合技術(shù), 將使車身看得更清,告別“近視”。

傳感器融合按照其融合的作用,一般有補償式融合,冗余式融合和協(xié)作式融合。1.補償式融合指各個傳感器對相同的環(huán)境進行探測,然后通過融合算法,或選取各個傳感器的優(yōu)勢探測信號,或整合各個傳感器各自的探測范圍,從而獲取更精準和覆蓋范圍更廣的環(huán)境信息。以當前主流的前視毫米波雷達和攝像頭融合(RV Fusion)方案為例:

2.冗余性融合是指各個傳感器對同一目標進行探測,融合算法整合所有對同一目標的探測信息,從而提升目標的可信度,降低單個傳感器誤檢對整體系統(tǒng)的影響。 冗余性融合廣泛應(yīng)用于與安全性相關(guān)的功能中, 比如現(xiàn)流行的自動緊急剎車(AEB)功能,如果該車具有多個傳感器,則在對目標進行自動制動之前,一般要求至少有兩種及以上傳感器同時檢測到該目標,確保目標存在性的冗余,降低該目標是由單個傳感器誤識別的可能性,從而降低誤制動的概率(基于當前的法律法規(guī),這種誤制動是相當危險的,需盡力避免)。同樣以前述的雷達攝像頭方案為例,通常毫米波雷達檢測時,由于環(huán)境噪聲的干擾以及信號處理算法的局限,會不時地出現(xiàn)目標誤識別的現(xiàn)象,一般把這種誤識別產(chǎn)生的目標稱作鬼影(ghost)目標,而攝像頭的探測原理使得其具有更低的誤識別率,所以在這種系統(tǒng)中,如果安全性功能要想啟動,一般要求雷達和攝像頭都同時檢測到同一目標,從而降低誤制動率。

3.協(xié)作式融合是指整合各個傳感器的探測信息,相對來講這些探測信息都是較單一且低維度的,進行提取出更深度和高維度的探測信息。比如,通常攝像頭探測的圖像信息丟失了環(huán)境的三維信息,如果將雷達探測的點云信息和圖像像素信息進行融合,可以構(gòu)建出帶有深度信息的圖像(深度圖),那么利用這張深度圖也就可以提取出完整的三維環(huán)境信息,除了目標感知之外,還能提供可行域(Fress Space)等更高維度的信息。當前流行的前融合即屬于這種融合大類,目前多家智能駕駛企業(yè)正在這個方向發(fā)力,并嘗試將其運用到量產(chǎn)項目中。

2智慧融合感知

當前,知行科技正著力于實現(xiàn)視覺感知與超聲波感知的融合,視覺感知對障礙物的存在性和類別判斷上有一定優(yōu)勢,只要依靠數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路,不斷迭代優(yōu)化視覺感知性能,就能對大部分常見的障礙物有較好的識別能力。超聲波傳感器對近距離的障礙物具有穩(wěn)定的感知能力,并且對任意類別的障礙物都能無差別探測,比如地鎖,花臺,限位桿等,廣泛應(yīng)用于泊車功能的環(huán)境感知。將視覺和超聲波對障礙物的探測進行融合, 屬于補償式融合,將能夠更加穩(wěn)定魯棒地探測泊車位附近的障礙物,為泊車功能提供保障,此方案也將直接應(yīng)用于知行科技的泊車功能中。此外,即將推出的iDC控制器,搭載有四顆環(huán)視攝像頭,知行科技也將對這四個攝像頭的感知結(jié)果進行一個FOV層面的融合,從而提供360°的無死角感知范圍。

3未來 擺脫“近視”

近年來大火的高速自動導(dǎo)航功能,要求自車具有穩(wěn)定的360°無差別的感知能力,所以多傳感器基于FOV層面的融合,以及各傳感器在FOV重疊區(qū)域的融合處理,是自動導(dǎo)航功能必不可少的方案。放眼高階自動駕駛,從前述的感知結(jié)果和融合方案可以看出,當前階段下主流的感知結(jié)果都是基于交通參與者這一障礙物(還可能包含信號燈,錐桶等靜態(tài)障礙物)為目標的,然而真實的交通場景是及其復(fù)雜的,交通參與者只是其中一個部分,對環(huán)境的完整勾勒無法靠目標級別的感知融合來實現(xiàn)。

當前,不少研究方正嘗試對各個傳感器的原始信息進行前融合,如原生的攝像頭圖片或者像素,雷達的點云甚至電磁波信號等,以及盡量不丟失感知信息的情況下完成對環(huán)境的更充分表達,從而邁向高階自動駕駛,這一方案能否最終落地量產(chǎn),還需要時間持續(xù)關(guān)注。上述的各種融合方式,沒有嚴格的界限,在一個智能駕駛系統(tǒng)中通常根據(jù)具體需求動態(tài)的選擇融合方式,且多種融合方式可能同時運用在相同傳感器中。智能駕駛的功能逐漸邁向高階,汽車所搭載的傳感器種類及數(shù)量也大幅度增加,但單個傳感器始終擺脫不了其固有局限,是一雙“近視”的眼睛,通過不斷優(yōu)化的傳感器融合算法,讓汽車擺脫“近視”,看得更清,行得更遠,更安全。

原文標題:猿桌派 | 傳感器融合,讓智能駕駛告別“近視”~

文章出處:【微信公眾號:知行科技iMotion】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

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