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研发有进展 应用有障碍 传感器融合还有诸多掣肘

2018-02-03 06:07 来源: 中国汽车报

研发有进展 应用有障碍 传感器融合还有诸多掣肘

在不久前落幕的2018 CES(国际消费电子展)上,国内创业公司速腾聚创高调发布了MEMA激光雷达与摄像头的底层融合技术——LCDF(LiDAR-Camera-Deep-Fusion,并推出与高德地图合作研发的“基于高精度地图的激光雷达整体感知系统”方案。

无独有偶,2018 CES前夕,做天然气激光遥测系统起家的禾赛科技联手百度,发布了基于百度Apollo平台的首款激光雷达摄像头融合感知系统Pandora,力图让自动驾驶研发团队在融合方案的基础上,降低工作量、减少开发难度、集中精力攻克算法难关。

在自动驾驶浪潮的席卷下,无论整车企业、传统零部件供应商,还是互联网科技公司或其他来自业外的新入局者,纷纷将目光投向寻找实现无人驾驶传感器融合的最优方案上。究竟是什么因素催热了传感器融合?现阶段,这项技术的进展情况如何?

■对确保自动驾驶安全至关重要

据介绍,自动驾驶汽车离不开探测所处环境的传感器,为更准确地解读它们捕捉的信息,需要通过某种方式将各类数据整合在一起,这一过程就被称为传感器融合。说到传感器融合是如何走入大众视野的,恐怕还要从一次道路交通事故说起。

2016年5月在美国佛罗里达州,一辆开启了自动驾驶模式(Autopilot)的特斯拉汽车与一辆白色重型卡车相撞,导致特斯拉车主身亡。这个事件被称为“全球首例自动驾驶致死事故”,让不少人开始对新技术的安全性表示担忧。

其后,特斯拉不断探索传感器的融合方式。2016年10月,该公司发布Autopilot 2.0系统,摄像头的数量从原先的1个增至8个,据称在此硬件基础上的自动驾驶安全性有了空前提升。

作为零部件行业的后起之秀,Mobileye(曾是特斯拉供应商,2016年6月双方终止合作关系)也是传感器融合探索之路上的先行者。该公司开发的产品不断迭代,从EyeQ1的单一摄像头逐步升级到EyeQ5的20多个摄像头与毫米波雷达、激光雷达等传感器的融合。

作为自动驾驶领域翘楚,特斯拉与Mobileye不约而同地通过实现传感器融合,以提高自动驾驶水平。其原因就在于,这项技术已被业内人士认定为实现自动驾驶的必须条件。

以色列激光雷达公司Innoviz CEO兼联合创始人Omer David Keilaf就表示:“很明显,传感器数据融合技术对于保证车辆对周边环境的全局定位和理解至关重要,且为Level 3~Level 5自动驾驶方案的实现提供了必要的技术储备。”

在Keilaf看来,不同传感器有各自的优势和弱点。例如,毫米波雷达可在低分辨率情况下完成测距,且受天气因素影响小;摄像头有更高的分辨率,能感知颜色,但受强光影响较大;激光雷达则提供三维感知信息,对环境的重构能力更强。在这种前提下,只有几种传感器融合才能提供车辆周围环境更精准的绘图信息,并达到整车企业所需的安全标准。

■在融合系统分区上寻找黄金平衡点

据了解,传感器融合系统拥有一个“大脑”(ECU,即电子控制单元)专门进行控制。要想将多个分布在车辆不同位置的传感器紧密结合起来,它们与中央融合ECU之间的走线问题就必须考虑在内。同时,数据处理设备布置在什么位置也是个大问题。目前,业内比较认可的主要有三种方式。

第一种方案是集中式处理,即所有传感器采集到的原始信息都回传到一个区域。其优势在于,由于传输的是原始数据,因此ECU处理单元不会丢失数据;但缺点是由于不同传感器要实时回传数据,因此带宽的压力比较大,且ECU处理单元需要超强的处理运算能力。

第二种方案是全分布系统,即各分支系统只负责将目标数据或元数据(描述物体特征或对物体进行判断)发送回中央融合ECU,在这里数据会被整合并产生下一步的指令。这种方式在数据处理上非常高效,但软肋在于传感器模块需要自行处理数据和做决定,因此功能安全需求较高。

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