2022-12-07 來源： 作者：保隆科技
一,、前瞻研發(fā)雙目 國標啟動市場
上海保隆汽車科技股份有限公司（以下簡稱“保隆科技”）研發(fā)商用車ADAS獲得技術(shù)突破并取得整車企業(yè)定點,，源于企業(yè)提前布局,，也得益于國家商用車相關(guān)強制標準的推動,。
保隆科技從2017年就開始ADAS產(chǎn)品的開發(fā),，主要研發(fā)前向視覺產(chǎn)品和毫米波雷達產(chǎn)品,。在視覺產(chǎn)品方面,，2018年,，經(jīng)過對兩種技術(shù)路線的評估,，保隆科技選擇雙目產(chǎn)品作為主要研究方向,，并開始FPGA實現(xiàn)雙目引擎的開發(fā)，同時開發(fā)機器學習及深度學習的目標檢測算法。應(yīng)該說,，保隆科技提前布局ADAS,，在商用車強制標準頒布后，得以迅速切入相關(guān)賽道,。
早在2011年,，國家標準26773出臺，對LDW系統(tǒng)性能要求與檢測方法進行了定義,；隨后2014年,，交通部參考26773出臺了883標準，對車道偏離的功能,、性能和試驗方法進行定義,；2019年，國家標準38186出臺,，對AEBS的性能要求和試驗方法進行了定義,。同年，交通部參考38186出臺了1242標準,，對AEBS的技術(shù)要求,、性能要求和測試規(guī)范進行了定義。 根據(jù)標準的雙W（LDWS與FCW）要求,，對質(zhì)量超過18T的載貨車,，法規(guī)強制實施日期為2020年9月1日；AEB要求,，對質(zhì)量超過12T的載貨車,，法規(guī)強制實施日期為2021年5月1日。
上述法規(guī)的發(fā)布,，主要針對重卡交通事故頻發(fā),、危害大的情況，在客觀上啟動了商用車ADAS法規(guī)件的市場,，在提升商用車安全等級的同時,，對ADAS企業(yè)研發(fā)起到了促進作用。也就在2019年,，保隆科技針對法規(guī)要求,，獲得商用車客戶的定點，開始將前期的預(yù)研項目轉(zhuǎn)移到應(yīng)用產(chǎn)品開發(fā)上,。
二,、實現(xiàn)精確識別 突破行業(yè)難題
保隆視覺產(chǎn)品開發(fā)工作主要分為前后兩個階段，第一階段實現(xiàn)LDWS,，采用立體視覺的技術(shù)實現(xiàn)路面狀況的識別,，以圖像技術(shù)實現(xiàn)車道線的跟蹤與檢測,。LDW的功能實現(xiàn)并不困難，但是性能的大幅提升,、識別能力的增強卻是行業(yè)內(nèi)普遍難題。在道路實驗中,，往往會碰到大量的場景,，系統(tǒng)會產(chǎn)生誤判及漏判。另外,，與乘用車不同,，商用車由于車輛安裝位置高，行駛過程晃動幅度大,，圖像的抖動劇烈,，也會造成誤識別比率增大。另外,，為提高駕駛員的體驗感,，我們定義了車道線壓線10cm范圍的精確度，采用雙目立體檢測技術(shù),，同時結(jié)合準確的標定算法,，使高精確的識別成為可能。
為避免車輛長期使用過程中產(chǎn)品物理安裝參數(shù)發(fā)生變化,，為避免隨著長時間的使用測量精度退化,，系統(tǒng)引入了自學習算法，通過車輛行駛場景的圖像特征點計算物理參數(shù)的變化,，修復(fù)老化或應(yīng)力釋放引起的偏差,。另外，我們通過長時間,、長里程的統(tǒng)計,，針對不同場景做識別，降低誤識別率,，尤其對于雪地,、雨水路面、車轍印等路面,，這些路面會對于車道線的辨別造成驗證干擾,，我們通過不同場景的針對性處理，確保較高的識別率,。在2020年9月,，保隆科技順利完成LDWS產(chǎn)品的開發(fā)，并批量供貨,。
三,、雙目融合雷達 準確判斷突發(fā)
2020年9月,，開啟第二階段AEB產(chǎn)品的開發(fā)。對比其他功能,，如ACC或FCW,，AEB對系統(tǒng)性能要求更高。
按照法規(guī)標準的要求,，AEB應(yīng)對緊急突發(fā)事件時,，將對車輛制動系統(tǒng)進行控制。對于ACC或FCW,，感知層算法對目標處于持續(xù)跟蹤和測量狀態(tài),，即時性要求不敏感，由于環(huán)境光照變化或車輛顛簸等因素引起偶爾的圖像或雷達丟幀,，并不會讓系統(tǒng)產(chǎn)生較大波動,，因為隨后再次捕獲目標，系統(tǒng)可以繼續(xù)保持目標的跟蹤策略,。但是對于AEB,，需要更高的即時性，因為突發(fā)事件往往需要短時捕捉并預(yù)判目標運動趨勢,，當目標晃動或丟失時,，算法容錯性能差，都會無法準確判斷碰撞的可能性,，例如行人變速（忽走忽停）橫穿馬路或鬼探頭,，或者行人及時停止橫穿馬路，在這種場景下,，需要AEB首先能準確判定目標的三坐標位置,、位移及即時速度，然后準確判定目標是否將會進入行駛區(qū)域產(chǎn)生碰撞,，最后在結(jié)合當前車速,、車輛參數(shù)及目標距離等，合理制定多級減速度以控制車輛,，確保將車輛,、駕駛員和目標的危害降為最小，并避免二次危險的發(fā)生,，如追尾,、車輛失控、側(cè)翻等,。對于意外狀況的緊急處理,，是對系統(tǒng)可靠性、穩(wěn)定性的巨大挑戰(zhàn),。
在前向視覺,，AEB系統(tǒng)實現(xiàn)有單目和雙目兩種技術(shù)路線,。目前普遍采用1V1R，也就是單目+毫米波雷達的方案實現(xiàn),。通過圖像和雷達數(shù)據(jù)融合的方式判斷和跟蹤目標,。圖像可以用來確定目標的橫向坐標位置以及對目標進行分類識別，毫米波雷達用于測距,，且有很高的精度,，通過雙方的數(shù)據(jù)對目標進行匹配，來確定目標狀態(tài),。在不同道路場景中，雷達的反射信息較多,，可能包含大量的無用目標,，也可能會丟失一些數(shù)據(jù)；圖像篩選后的目標,，對照雷達的信息時,，可能會發(fā)生無法匹配的情況，于是需要通過一些置信度等概率指標來仲裁結(jié)果,。對于同一目標,，如果兩種傳感器有某一相同緯度數(shù)據(jù)，在該維度的標尺下,，對其他維度信息進行對齊,，那么會進一步提高多傳感器對同一目標探測的一致性。我們采用雙目視覺的特點,，在深度信息上能夠跟毫米波雷達提供相同維度信息,，對于數(shù)據(jù)對齊起到關(guān)鍵作用。
在即時性上,，我們采用不同的算法流程,，為提高響應(yīng)速度，雙目深度引擎首先獲取到的目標點云信息,，從而能夠?qū)⑵鋸谋尘爸蟹蛛x,，對于圖像中的背景信息，比如遠處的山,、天空,，以及立體信息中能夠判斷到的遠離我駕駛區(qū)域之外的畫面，這些信息對于駕駛策略是無意義的,，也原本無需消耗計算資源進行排查,。我們采用分割技術(shù)，只將有用的少量目標送入系統(tǒng)進行分類識別,，忽略大量的冗余數(shù)據(jù),，減少運算量,，提高速度。另外,，當目標出現(xiàn)并鎖定時,，并不急于區(qū)分類別，而是及時將數(shù)據(jù)傳輸控制算法進行分析處理,，更早地提供策略,，避免過大的速度變化。
四,、突破雙目技術(shù)門檻 確保產(chǎn)品的一致性
在AEB開發(fā)上,，除了算法的健壯性（容錯性）以外，產(chǎn)品長時間使用的一致性也需要保證,。重卡的使用場景與乘用車不一樣,，工況更復(fù)雜。雙目是通過幾何方式測距,，確保雙目視覺產(chǎn)品長時間測量穩(wěn)定,，是保證性能的關(guān)鍵。這一點也是雙目技術(shù)的關(guān)鍵門檻,，我們多種算法結(jié)合,，不需要高精度生產(chǎn)組裝，不需要高穩(wěn)定性的材料,，讓產(chǎn)品可以全天候工作,。通過場景識別特征，判斷出產(chǎn)品內(nèi)部及外部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的微小變化,，矯正相關(guān)參數(shù),，確保測量準確。一系列矯正算法,，伴隨著功能程序同時運行,，時時糾偏。
產(chǎn)品開發(fā)上導入功能安全,，感知層安全定義為QM,，規(guī)控定義為ASIL B。項目初期,，我們就跟客戶積極討論,，導入功能安全目標，研發(fā)人員共同研究討論,，確定軟硬件框架,，以符合功能安全要求。在項目運行過程中,，我們也不斷改善,，并利用AEB項目申請功能安全審核,，獲得了26262的認證。
目前,，多家商用車供應(yīng)商已經(jīng)配備了AEB系統(tǒng),，但據(jù)車廠的了解，目前已經(jīng)量產(chǎn)的AEB,，很多用戶會關(guān)閉XBR,，也就是取消了AEB的自動控制權(quán)限。其實也是對目前大多產(chǎn)品的信心不足,，也是由于誤報和漏報較多導致,。我們希望能夠通過雙目產(chǎn)品獨特的技術(shù)，大幅度提高準確性,。
五,、依托自主芯片 確保供應(yīng)安全
當前，我們量產(chǎn)的雙目產(chǎn)品,，主要元器件還是依賴國外進口，尤其是對于深度引擎,，采用Xilinx的FPGA,，價格也極其昂貴。Xilinx對于FPGA的出口,，尤其是對中國的出口,，管控很嚴。未來,，如果美國商務(wù)部加大對華制裁,，F(xiàn)PGA將是最敏感的器件。不過,，我們現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)了自主研發(fā)的雙目引擎,，并且已經(jīng)布局第二代芯片。我們正在采用自主芯片,，開發(fā)下一代雙目產(chǎn)品,，同時SoC也進行了國產(chǎn)化替代。第二代產(chǎn)品的成本已經(jīng)大幅降低,，而且,，我們致力于發(fā)展除ADAS功能以外的諸如路面預(yù)瞄、魔毯懸架等功能,。
依托自主芯片,，我們已經(jīng)制定產(chǎn)品開發(fā)的技術(shù)路線，未來通過雙目相機取代毫米波雷達,，實現(xiàn)L2級的產(chǎn)品功能,。同時,，進一步提供算法研發(fā)能力，逐漸實現(xiàn)橫梁分離的產(chǎn)品,，到最終實現(xiàn)模組分離,，對于車廠的安裝適應(yīng)性更廣。同時,，為實現(xiàn)L3級以上的智能駕駛,，引入更高算力的SoC，開發(fā)新一代主干神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，在立體視覺的技術(shù)上,，結(jié)合深度學習，拓寬應(yīng)用范圍,。
針對商用車的使用情況,，我們希望結(jié)合雙目視覺產(chǎn)品的特點，降低駕駛危險,，確保人身安全,，為車廠與車隊帶來利益，促進國內(nèi)商用車行業(yè)的健康發(fā)展,。
