前不久,Elon Musk在一条推文中写道:“广义自动驾驶是一个难题,因为它需要解决现实世界AI的大部分问题。没想到会这么难,但回想起来,困难是显而易见的。没有什么比现实更自由的了。”
掩盖高级自动驾驶能力的真相并非是只有特斯拉。大多数车厂都尚未承认,尽管他们的ADAS和AV安装了许多传感器,但它们在黑暗、强光和大雾、雨雪中驾驶时仍然很弱。
当风和日丽,鸟儿唱歌时,自动驾驶汽车大多都是运行良好的。但多数人通常是更多在日落后或天气不好时选择驾车的。AV公司们声称已经实现了高级自动驾驶,但我们都心知肚明这些公司仍在寻找应对恶劣天气的解决方案。
VSI Labs的Phil Magney说,技术供应商在前不久底特律的“Destination ACM”活动中发布的内容清楚地表明,自动驾驶竞争的下一个前沿都是关于可以改善感知和扩大ODD(Operational Design Domain)的技术。他认为,感知技术的进步是稳步改善ADAS的关键,这将持续20-25年。”
下面是一些聚焦于提升边缘感知能力的公司。
Brightway Vision
Brightway Vision专门提供带NIR CMOS图像传感器和脉冲照明的门控视觉摄像头系统。
这家创业10年的初创公司是从以色列最大的国防电子公司之一Elbit Systems剥离出来的,开发了一个“全天候汽车摄像头系统”,准备在2022年年中之前取得车规认证。
这个被称为Visdom的系统不是普通的摄像头。它配备了“智能闪光灯”和内置“智能蓄能器”的CMOS图像传感器。根据Brightway Vision的说法,该设置支持集成来自多个照明脉冲的反射光。他说,使闪光红外传感器智能的是“能够在不影响其他范围的情况下,在每个范围内放置特定数量的光线。”
这带来了两大好处。首先,“它在所有范围内创造了一种奇怪的均匀照明,看起来更像白天的图像,而不是标准的主动照明夜间图像。”其次,“使用复杂的脉冲照明器控制可以有效地消除后向散射。”后向散射是车辆前照灯无法穿透雾的原因。
Brightway Vision使用VCSEL作为照明器。与使用VCSEL测量距离的典型激光雷达不同,Brightway Vision部署VCSEL是用来“收集光线”。
通过每帧脉冲快门1,000次,相机捕获图像的“切片”,并将其多次曝光(在所有范围内均匀照明)累积到单个图像中。摄像头“将这些图像片段组合到模拟域中”。切片的一个有趣用途是,它们允许在任何想要的范围内“去除背景”。其结果是图像对比度显著提高,使AI和人类能够更好地检测物体。
尽管如此,Brightway Vision认为其摄像头是ADAS或AV中彩色摄像头的“终极”补充。Levi指出,许多专家同意摄像头是自动驾驶的关键传感器,但“普通摄像头的缺点是光线不足,在恶劣天气条件下很不利。”
Visdom将改变这个方程式,因为它可以在低能见度下提供与晴朗天气相同的性能水平。Birghtway Vision的Visdom摄像头的主要功能缺陷是它无法提供颜色。
Brightway Vision认为“AV不会有单一的传感器解决方案。”该公司基于CMOS的NIR门控传感器也可以用于“冗余或验证”检测未被其他类型传感器分类的物体。例如,假设雷达在路上发现一个光点。Brightway Vision的摄像头可以给这个光点上投射更多的光线,在切片上拍摄。鉴于其摄像头的API是开放的,与其他传感器的通信是可能的。
VSI Labs一直在测试Brightway技术,他们指出,这家初创公司的Visdom“表明摄像头在充满挑战的条件下可以有多好”。他们曾在一辆装有Visdom的车辆上经历过突然被暴雨吞没的情况。他们认为,到目前为止,“在这种情况下,没有什么比这台摄像头更好了”。然而,Visdom“比普通摄像头更复杂,因为它需要发射器”。
Visdom的摄像头系统要求车厂同时部署摄像头和照明设备,这增加了集成的复杂性。Brightway Vision也承认,一些OEM和Tier 1认为这“具有挑战性”。
然而,系统集成也有一些优势。Visdom摄像头可以像任何其他CMOS图像传感器一样放在挡风玻璃后面。这意味着车厂无需担心摄像头的清洗和冷却,或是破损等问题。此外,照明器可以位于前照灯内,从而保护和隐藏它们。
尽管如此,Brightway Vision技术的独特性可能会使Visdom对一些不愿承担风险的OEM和Tier 1来说很难接受。当他们发现Brightway Vision是唯一一家结合定制CMOS图像传感器和基于脉冲的照明器的公司时,他们都比较犹豫。
Nira DynamicsNira Dynamics(瑞典林克平)也在Destination ACM上进行了发表,推出了一款软件,可以更好地让AV和ADAS驾驶员(机器或人类)在恶劣天气下应对路况的突然变化。
Nira是indirect TPMS的领先者。Nira的软件安装在许多车辆中,可以动态测量路面信息,如轮胎抓地力、气压和松动的车轮。Nira的软件融合了ABS、微滑移、加速度计和转向角的信息,可以检测与路面的摩擦,收集道路湿度数据,并发送到OEM的云端。在此基础上,Nira将数据匿名化,并向驾驶员发送即将到来的路况警报。
Magney指出:“Nira的动态算法将使AV能够在湿滑的条件下运行。它也适用于ADAS。”
Nira说他们的一个优势是,所有车辆,包括ADAS、AV和其他车辆都可以使用Nira收集的数据,而无需添加另一个专门用于安全的传感器。
虽然了解道路状况有助于更安全驾驶,但Nira也认为向市政当局提供数据的机会越来越大。例如,州或城市反过来可以用它来使道路维护更环保,并更有效地管理铲雪和坑洞修补等任务。一旦Nira的道路信息覆盖在天气信息上,还可能有助于货运公司更好地规划路线。
Aeye
Aeye认为它的激光雷达可以另归一类,因为它有“双稳态激光雷达架构”。在这种架构下,激光的传输和接收通道是分开的。Aeye声称,他们的iDAR可以“在需要的地方带来更多的分辨率”。
当每个激光脉冲发射时,接收器被告知在何时何地寻找它的返回。这使得“在采集点的传感过程中引入确定性AI”成为可能。Aeye将这个过程描述为“仿生学”,并解释说,它允许iDAR专注于车辆周围最重要的事情。
激光雷达的已知问题之一,尽管没有得到广泛承认,但很明显其性能会在雨天骤降。如果激光雷达光束与发射器附近的雨滴相交,它可以将足够的光束反射回接收器,将雨水记录为物体。液滴还可以吸收一些发射的光,降低传感器的性能范围。
Aeye在ACM演示了iDAR,甚至准备了一台造雨机,以展示传感器在潮湿天气中的物体检测能力。
据该公司称,Aeye的客户可以在设计时创建一个确定性、软件可配置的扫描模式库,每个模式都针对特定的用例。除了为高速公路、城市和郊区驾驶创建不同的扫描模式或“出口坡道”模式外,Aeye解释说,客户还可以为相同的驾驶环境创建扫描模式,但针对恶劣天气进行优化,例如“高速公路雨水扫描模式”和“高速公路阳光扫描模式”。
今年早些时候,VSI Labs监督了Aeye系统的测试。
VSI Labs证实:(1) AEye传感器可以在不损害帧速率的情况下在1000米远处检测到大量的点;(2) AEye传感器从200米处在18%的目标上生成超过175点,每度平方1600点,(3) iDAR扫描超过200Hz的全帧和FOV,(4) iDAR在不同角度可以从前风挡后面有效地进行感知。
Magney总结道:“它很酷,因为它可以看到一公里外,且iDAR可以在挡风玻璃后面工作。”他补充说:“远程激光雷达对卡车运输尤为重要。”