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澳门新葡8455手机版一场隐私的战不关痛痒,ADA

日期:2019-11-20编辑作者:澳门新葡8455手机版

新智驾:自行科技也有进行一些FPGA方面的工作,能介绍一下吗?

谁也没想到,20年之后的现在,Shashua和他的Mobileye将“EyeQ”一词成功由医学领域泛化至汽车领域。人们发现,这个原本用于衡量人眼 大脑视知觉能力、形象记忆能力以及阅读能力的名词,几乎可以与摄像头 计算芯片叠加而来的视觉感知能力无缝链接。

宁迪浩:自行科技定位Tier2,与OEM和Tier1更多是合作而非竞争关系,自行科技的核心技术是非常有自己特色的,OEM和Tier1在单点上很难做到我们的深度。

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宁迪浩:自行科技主要服务于前装客户,定位于Tier2,服务于Tier1和OEM,向其提供核心模块模组和解决方案,客户类型上乘用车和商用车并重,产品规划为感知、融合、决策控制。

在当下主流的多传感器融合路线中,视觉感知技术本身玩法固然称不上激进颠覆,却始终被认为是自动驾驶落地整体方案的基石。

新智驾:一些致力于视觉方案的公司认为强光、夜间这些环境是整个行业都需要攻克的一个难点,您怎么看?

与此同时,博世、日本电装、德州仪器、飞思卡尔等传统供应商们也动了凡心。有意思的是,目前飞思卡尔已被NXP收购,而近期坊间又疯狂传言称高通意图收购NXP。按照这个趋势,高通也将大概率成为Mobileye的竞争对手。更值得注意的是,车企意识到自动驾驶技术的重要性,开始自主研发相关技术,其中就包括视觉感知。

新智驾:自行科技目前的商业模式是什么?商业落地的路线图是如何的?

总体而言,市面上活跃的双目系统厂商仅有大陆、博世、韩国LG、日本日立和日本电装这几家,声量相对较弱。他们进入这一细分市场的节奏,恰恰是钻了Mobileye供应链的空子。

新智驾:自行目前采用的一套硬件方案是如何的?

挑战之二,则在于多传感器的匹配。

新智驾:当初为什么选择了ADAS这个领域进行创业?

EyeSight的实力印证了斯巴鲁技术宅的身份。如今其决定高调一把,将EyeSight装载在务实的中配车型中。相比其他厂商选择顶配车型以提升品牌形象,这位不苟言笑的日本车企反而更注用户对其技术成果的认知度。

宁迪浩:其实单目视觉最大的优势是信息量大,因为即使使用一个720P的摄像头,分辨率有就达到了720x1280像素。比起激光雷达,提供了更多的信息,这些信息可以用来进行目标感知和环境感知,来判断道路的结构、路面情况,对环境进行建模。双目最大的优势是可以提供深度的信息。

4、未来战场

新智驾:您觉得单目和双目摄像头各自的优势是什么?为什么自行科技选择单目摄像头方案?

可是,要想同时伺候好两个镜头并不容易。双目摄像头与人眼高度近似,镜头单体均会产生一定误差。现阶段实际应用的单目摄像头误差能够控制在3%以内,而双目要想与这一使用标准持平,后期调校算法的成本就会大幅增加。

但从未来的发展方向来讲,单目和双目进行融合将会是一个趋势。

作为全球首个采用三目视觉感知的车型,特斯拉将三目摄像头具体分为前视窄视野摄像头、前视主视野摄像头及前视宽视野摄像头(最远感知60米,探测宽度达120度的鱼眼镜头),在视野和距离间进行了很好的平衡。在主要分工方面,宽视野摄像头负责近处测距,包括交通灯、道路障碍等近距离目标,主视野摄像头负责中距离的测距,窄视野摄像头则主管更远距离的测距。

宁迪浩:自行科技的摄像头采用外部采购的主流ADAS专用摄像头和DMS专用摄像头,镜头FOV角度会根据我们的需求进行定制。我们的芯片处理单元主要采用FPGA,Xilinx的Zynq系列和MPSoC系列。图像处理器使用的是索尼和OV的。另外,我们也在进行毫米波雷达的研发,未来我们的方案还会融合毫米波雷达的数据。

视觉感知的优势如此显著,使得该领域呈现异军突起的局势。

新智驾:对于Mobileye这种主打视觉的技术方案,你怎么看?

从Mobileye的商业模式来说,该公司是将定制化的视觉解决方案装进了基于ASIC架构的EyeQ系列芯片产品中,这本身就动了芯片厂商的蛋糕。最典型的就是人工智能大牛企业英伟达,双方甚至直接在2019 CES现场对飚起来。后者从相对通用的GPU架构入手,颇具针对性地推出了DRIVE PX,向车企开放整套技术体系,包括芯片、驱动、软件开发包、应用工具等。

宁迪浩:有,公司目前在市场上前装量产的,有一款前向的视觉感知模组,功耗大概是1.5W,可以实现1.5TOPS的等效计算力,这在业内是处于领先地位的,这个产品在市场上的认可度也非常高。

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第二,单目的产品更加容易落地;

想要进入车载市场,首先需要跨过的就是车规级的超高门槛。与大众熟悉的手机、相机镜头不同,ADAS传感器镜头格外强调产品在各类严酷环境下的稳定性,拥有持续稳定的聚焦特性和热补偿特性,日本车厂甚至要求其零公里故障率为0 PPM(PPM即“百万分之”)。

当然视觉技术天然存在一些缺陷,仍有一些处理不好的天气、环境。因此需要其他传感器的辅助,比如毫米波雷达。【完】返回搜狐,查看更多

单目视觉检测方案对于ADAS或者低阶自动驾驶而言完全够用,只是更加复杂的无人驾驶对场景语义分割要求较高,需要对每个像素进行类别判断,比如地面、建筑、天空,对不同车辆、物体有不同颜色的分类,来帮助行驶车辆理解场景和路径规划。

第三,单目的适用范围更广,不管是L0级的告警类的产品,还是L1、L2级的控制类的产品,还是了L3、L4级的高级自动驾驶的产品,都需要单目视觉技术。

这恰恰戳中了豪华品牌的兴奋点。相比双目能够取得的优秀效果,他们好像不太在意其中的成本差距。

宁迪浩:我觉得这个问题需要系统工程来解决,而不能单一地去解决。

因此,为了实现上述一系列功能,传统方案利用各种传感器予以支持,包括视觉传感器、雷达、红外传感器等等。在这当中,不同分辨率的摄像头常常被车厂用来解决细分产品线的各种问题,也需要和其他传感器进行有机融合。

新智驾:我们了解到,国内也有许多ADAS的创业公司,且一些Tier 1本身也在研发ADAS,自行科技如何面对这种情况?

那一年春天,欧盟开始实施新车碰撞测试(EURO-NCAP)新规。自此,ADAS被业界公认为能够提高汽车行驶安全的技术,并将逐渐成为智能汽车的标配,而摄像头作为成本最低、技术最为成熟的感知硬件,无疑成为了车企争相搭载的香饽饽。

在低级别的自动驾驶中,单目摄像头可以承担目标检测,车道线检测这类任务。在高级的自动驾驶中,单目还可以承担行人检测,红绿灯检测,路牌检测这类任务。双目摄像头是无法完成红绿灯检测和路牌识别这类任务的。因此,我们认为单目视觉的适用范围更广一些。

从传感器装配角度来看,这辆特斯拉汽车的主传感器选择了Mobileye的视觉感知处理器,对前车尾部两个车灯和后车轮进行识别,选取明显特征点对车辆进行检测。也就是说,当前方车辆横向行驶时,Mobileye当时的芯片确实无法成功检测。

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换句话说,就是让摄像头无限熟悉车辆行驶路径,把无人车变成一位老司机。即便车道被遮挡,ADAS系统也可以根据这张“习惯地图”操控车辆正常行驶。

宁迪浩:我们的跟目前市场上的毫米波雷达最大的差异是,从采样信号层面就引入了视觉信号,从某种意义上说,是一种雷达和视觉深度融合的新型传感器。毫米波雷达的研发目前处于早期阶段,大概年底会有一些概念样机。

2016年5月7日,一位特斯拉Model S车主驾车自西向东行驶,同时一辆白色货车从另一边拐下高速公路。二者相遇的时候,特斯拉汽车正处于自动驾驶状态,系统对于横向行驶的货车并没有做出任何反馈,车辆甚至从货车下面直接穿过去后仍继续行驶,连续撞击后无法运行才最终停下。对此业内人士均认为,事故很大一部分原因归结为车辆图像识别系统未能把货车的白色车厢与背后的蓝天白云区分开来。

今年3月,Technavio发布了一份有关中国ADAS市场的报告,报告指出,中国ADAS市场预计在2017年至2021年达到接近35%的强势复合年增长率。目前,ADAS已经不再是高端车才有的配置,十几万的车也能够有ADAS功能,比亚迪唐DM,奇瑞瑞虎7等。

后来,作为宝马在华销售主力军的3系和5系,同步贯彻了以摄像头为主的战略。在2017年4月上海车展上亮相的全新一代5系,搭载了与7系相同的前视双目摄像头系统。

原标题:ADAS行业爆发前,自行科技希望做最好的感知模组供应商

更重要的是,这种摄像头基于CMOS技术运作,具备三点突出优势:低功耗、小尺寸、低成本。Mobileye埋头苦干8年的故事证明,这样一套名为“平台化图像传感器系列的产品”,能够在车载摄像头本居不高的价格基础上一再压低成本,进而加速自动驾驶技术的普及。换句话说,即通过单一摄像机芯片将多个路况探测应用进行捆绑,可以把无人驾驶的技术成本由数十万美元直接缩减到几百块美金,同时也能节省传感器的占用空间。

文 | 赛琼

Mobileye的拳头产品便是单目视觉传感方案。所谓单目,即车辆只装配一颗前置摄像头,将识别目标物与背后的数据库进行匹配,再进行障碍物判断与距离估算。得益于Mobileye“吃土”研发换来的先发优势,单目摄像头的算法成熟度目前相对更高。

新智驾:目前有没有一些这方面的成品?

英特尔的逻辑其实十分具有代表性。

自行科技的联合创始人宁迪浩毕业于西安电子科技大学,曾就职于中兴通讯,从事无线通信基带算法与标准研究,累计发明专利10余篇。宁迪浩向表示,自行科技之所以进军ADAS行业,与其计算机视觉的积累有很大的关联。目前,自行科技目前的技术情况如何?对计算机视觉领域又有什么看法?对宁迪浩进行了专访,在不改变原意的情况下进行了编辑。

如今看来极其主流的视觉系ADAS方案,最初受到了极大的挑战。

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在自动驾驶新秀与产业链上下游的围追堵截之下,Mobileye同样也在谋划自己的拓宽路径,将视觉感知获取的数据用于定位。作为自动驾驶供应商,该公司计划以摄像头数据为基础,通过具备深度学习能力的图像识别体系,构建能够优化自动驾驶决策的高精度地图。

从我们的经验来看,摄像头首先要做一部分工作,比如说较能够支持宽动态,要有一些强光抑制的算法。最好能和后端的算法有一些联动,比如控制摄像头的暴光和某些内部参数。

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宁迪浩:大部分是我们自己采集的,还有一部分是通过外部的合作公司进行的数据交换,以及向第三方公司购买。目前,国内也有了许多进行数据采集、数据标注的公司。

虽然视觉传感器的发展已经一路将其推上“感知能力最强元器件”的高度,但在大多数业内人士看来,拥有足够冗余的多传感器融合才是实现自动驾驶落地的终极方案。

宁迪浩:我觉得分为几个层面,第一,这种方案与他们过往的积累和团队擅长的技术领域有关系。这是毋庸置疑的。第二,他们对于自己的技术路线的发展方向很有信心。第三,Mobileye有比较丰富的工程实验的经验,因此能对判断做出更好的支撑。

这项技术有多热,Mobileye被围攻的就有多惨烈。这位孵化于以色列的视觉系ADAS巨头,一方面借着东风在近几年几乎包揽了各大主流车企的相关订单,同时也遭受着来自整条产业链上下游的全方位压迫。

成立于2016年的自行科技,定位于前装Tier 2,为Tier 1提供深入的ADAS解决方案,目前已经是博世中国驾驶员监控系统的合作软件供应商。自行科技已经量产的产品有前向视觉ADAS系统、驾驶员监控系统(DMS),以及360全景影像系统。此外,自行科技也是赛灵思的(Xilinx)全球(FPGA)战略合作伙伴,基于赛灵思的FPGA开发智能汽车领域的产品和应用解决方案。

2、路径争夺

新智驾:在自行科技的测试训练中,数据都是自己采集的吗?

路虎甚至直接把雷达从前视传感器中去掉,完全依靠双目摄像头实现ADAS功能。凭借这种激进的魄力,该公司也在NCAP中拿到了满分,获得了当年英国最佳安全车型奖。

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*自行科技360全景影像系统

那次严重事故之后,特斯拉全然看清了眼前的局面:Mobileye单目摄像头的路线虽然当下占据行业领先优势,但总有一天将无法支撑其实现完全自动驾驶的目标。身为特斯拉掌门人,马斯克决定自己研发视觉感知方案。

*前向ADAS系统

如今各大车企不再满足于L3级之前的辅助驾驶,咆哮着展现自己无人驾驶的肌肉,迫不及待地驾驶着自家L4-L5级自动驾驶汽车“上路”。本就错过移动浪潮的英特尔自然不会再由着Mobileye的性子,开始逐步放开自家技术体系,甚至考虑采用激光雷达作为安全冗余。

新智驾:您认为ADAS有多大的市场?自行科技能够获得多大的市场?

技术竞合时代,商业模式为王。

宁迪浩:整个市场的体量很大,大规模搭载ADAS的乘用车和商用车,在最近两三年就会成为趋势,自行科技希望做最好的感知模组供应商。

Mobileye和特斯拉两个年轻人“撕”得风生水起,老牌巨头却在旁边为自己的“先见之明”偷笑。

另外,Mobileye自身在高级的自动驾驶,尤其是L4级以上的自动驾驶上,并不是坚持camera only的策略,而是camera first,他们也在做传感器融合的工作。

有别于友商,宝马在ADAS系统配置的选择上却好像没那么坚定。宝马3系与5系在面临换代改款的压力下,最终采取了降价保量的销售策略。为此,车辆的智能化配置需要做出让步,完成中期改款的2016款3系标配了单目摄像头。

新智驾:自行科技目前毫米波雷达的研发进行得如何,与市面上的毫米波雷达有什么不同?

回到国内市场,不少初创企业同样看到了这一契机。以国内自动驾驶厂商Maxieye智驾科技为例,其芯片产品IFVS-400支持矢量化高精地图创建,其中包括车道线地图、交通标志地图、停止线地图、斑马线地图等。为强化这部分业务,Maxieye还在嘉兴设立了一家子公司作为数据工厂,为其提供数据支撑。整体数据分为两部分:一部分用于深度学习训练,另一部分则为道路数据。

算法也可以解决部分问题,比如有针对性地采集强光、反光数据进入训练数据集,甚至人工制造一些“负的样本”,或者是一些干扰的数据进入数据集,从而提高整个神经网络的可靠性。

然而,核心问题是,摄像头数量越多,其精度误差率也就越大。这大大提升了软件和工程部门的工作难度。

第一,团队在单目上有一些技术积累;

关于单目摄像头方案的技术争论,集中体现在特斯拉与Mobileye经历的一场严重自动驾驶事故上。

宁迪浩:自行科技一开始的业务并不是ADAS,而是计算机视觉算法。早期主要聚焦于人脸识别和光学字符识别(OCR)。2015年,自行科技开始了ADAS的研发。选择这个领域,一方面是因为我们在计算机视觉技术上有所积累,另一方面是则是因为看好汽车产业正在发生快速的变革。

区别于在云端进行大数据汇总的地图厂商,视觉感知企业更多强调的是对通过摄像头采集的地图数据在终端生成技术的质量和精度,以保证高精地图的实时更新。对于客户而言,他们的地图数据可以说是智能驾驶产品的附加价值。这样一个地图计算引擎,成本是其最大的优势。

自行科技选择单目方案,主要出于几个原因:

大家心里都无比清楚,当下视觉感知技术发展的主要趋势,便是将AI算法和AI芯片直接植入摄像头硬件前端,用以研发具有目标检测、分割与识别能力,甚至同时具有参数估计和行为意图预测功能的人工智能摄像头,来获得更加安全和更精准的感知性能,同时减少传统摄像头对传输带宽和传输可靠性的要求。

宁迪浩:目前自行科技所有的产品都是围绕着FPGA来进行的。因为自行科技的创始团队主要来自通信领域,有超过十年的使用大规模的FPGA的开发经验。目前自行科技最擅长的一项技术就是基于FPGA的神经网络优化和加速的技术。这项技术能够帮助自行科技使用规模比较小、满足车规级要求、低成本的FPGA,完成较大规模的前向计算。

根据各自焦距不同,每台传感器感知的范围也由远及近进行区分。三个摄像头听起来各司其职,似乎克服了单目及双目在视野局限性、测距精度、安装位置等方面的硬伤,甚至进而能够对车辆前方200米的道路环境进行精准测量。综合来看,三目可以说是当下最受欢迎的摄像头组合形式。其最大程度上模拟了人类双眼快速变焦、同时覆盖长短距范围的特性。

这一方案的原理简单来说,就是通过拍一张或多张连续图片序列的方式,向汽车计算机下达任务指令,包括识别车辆、追踪物体、场景分割等等。在未来V2X技术逐步成熟之后,视觉传感器通过与行人、自行车等其他交通参与者沟通,充分理解当前场景,可以同时避免系统误判的情况。

另外,两个镜头的布置方式也有讲究,要求保持在10-20cm之间。其安装位置和距离甚至会因热胀冷缩问题产生微小的偏差,进而影响双目测距的准确性。专业人士直言,使用双目摄像头的场景相对有限,基本做不到主动巡航等功能。

从技术的局限性来看,双目摄像头有可能成为单目和三目之间,更接近平衡的路线选择。

挑战之一,来源于视觉传感器本身。

早在2016年,奔驰在S级车型中试验了双目摄像头。在智能配置方面,该产品共使用6个毫米波雷达,分别为:58和59左右前保险杠短距雷达,前向双模毫米波雷达66,60和61左右后保险杠短距雷达,62后向中远距毫米波雷达。

纵使为了让渡部分成本,车厂降低了ADAS系统的配置等级,但诸如奔驰宝马等一线厂商始终愿意将双目摄像头留给自家的拳头产品。一定程度上,双目摄像头甚至称得上是奔驰S级和宝马7系的ADAS系统强大的根本原因。

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