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自动泊车的传感器江湖,融合方案的精度调校

高工智能汽车 来源:未知 作者:李倩 2018-06-09 10:32 次阅读

2018年底,纵目科技将会完成第一个视觉与超声波融合的自动泊车方案的前装SOP,2020年其自主泊车方案也将会正式量产。对于国产供应商而言,这无疑是一个振奋人心的消息,但,要做到这一点,谈何容易?

纵目科技成立于2013年,早期专注于视觉算法的开发。

在2015年年底,公司相继完成了A轮融资以及第一款环视产品的量产;2016年在北京成立了自动驾驶研发中心,专注于低速自动驾驶方向。

2017年2月完成了一亿人民币的B轮融资;11月发布了针对地下停车场的自主泊车功能;12月国内第一台搭载高清环视ADAS功能的车型正式下线,里面采用的就是纵目的控制器

从一家360环视初创公司,到为主机厂供货的Tier1,纵目只用了两年,而从环视到自动泊车前装,纵目用了一年。这样的成绩是国内很多做环视出身的公司,所可望而不可及的。这并不是危言耸听,因为横亘在二者之间的,不仅仅是前装的门槛,还有跨越式的技术代沟。

初创公司如何完成技术的三级跳,以及迅速进入主机厂的供应商名单?《高工智能汽车》就此采访了纵目科技的自动驾驶负责人王凡,专门就一些行业痛点进行了交流,相信会给初创公司带来一些启迪。

王凡,1993年保送进入西北工业大学本硕连读,计算机科学与人工智能专业。曾在Zoran与CSR公司担任高级研发经理,负责家庭娱乐产品研发。

2016年加入纵目科技,担任自动驾驶技术总监,带领团队研发低速Level4自动驾驶方案,并在2017年11月成功发布面向大规模量产的自主泊车方案。目前担任纵目科技智能交通事业部总经理,擅长系统架构设计与产品开发流程。

自动泊车的传感器江湖

基于超声波雷达自动泊车技术已经出现多年,在一些进口品牌车型中也少量搭载过,但一直没有风靡。

王凡表示,超声波雷达本身有一定的局限性,比如精度较低、只能检测出大致的轮廓,无法获得更精准的信息。体验不佳,或是其没有大规模普及的原因。

超声波识别车位,是通过不断发射接收超声波信号,配合汽车动态的移动,探测出车位,然后进行路径规划,完成自动泊车的动作。根据超声波传感器的特性,本身就有很多的场景无法覆盖,比如斜向停车位,以及有车位线而四周没有汽车的停车位。

如何解决这些问题呢?王凡表示,解决的方法很多,但一定要具备性价比。而摄像头作为一个成熟的传感器,具有明显的优势。

摄像头可以解决了识别车位线、障碍物的问题。目前通过摄像头实现的自动泊车方案,大部分是通过识别车位线完成的。如果没有车位线,或者完全没有光线,视觉的方案也会失效。

毫米波雷达也不是一个新鲜事物,以前的窄带毫米波雷达分辨率有限,只能提供报警类的ADAS功能,而79GHz宽带高分辨率雷达则可以提供更稠密的空间信息。

而谈到宽带毫米波雷达构建汽车轮廓,不由得想到了激光雷达,激光雷达的特点,就是生成环境的点云数据。

但王凡表示,纯粹因为自动泊车功能而装配激光雷达,未免有些大材小用,加之激光雷达价格高昂,这种理论上可行的做法并不适用于实际应用中追求性价比的价值观。可靠、稳定、价格低是商业化产品需要具备的因素。

而且,如果以传统自动驾驶公司的做法:将激光雷达安放于车顶,那么它在车身近处会有盲区,这与自动泊车的使用场景相矛盾。而将激光雷达装于车身周围,则可以很好的解决盲区问题。但这会引出另外一个问题,需要多个激光雷达导致成本增加。

融合方案的精度调校

摄像头、超声波和毫米波雷达三种传感器,每一种都有自身的优点和缺点,有各自的适用场景。最好的办法是通过传感器融合的方法来提高系统的鲁棒性,和对于不同环境的适用性。

早期的融合自动泊车方案,核心控制器与各个传感器是独立开发的,整个系统不是top-down设计的,各个传感器之间的标定以及时钟误差较大,在此基础上的融合算法很难达到很高的精度。

而为了达到更好的性能,则需要一个紧耦合的系统,完成不同传感器数据的同步与配准,然后通过融合算法实现更高的精度。

要做到这一点,需要方案商拥有自上而下整体的设计、研发能力。

目前纵目科技做的摄像头+超声波的方案,就是在一套系统中完成。除了超声波探头以外,其它的硬件全部来自于自产,这种方式可以获得传感器更多的信息,更好的服务自动泊车系统的调教。

车身控制的挑战

当前很多车型设计不足,执行器和传感器的精度不够,比如速度反馈在低速情况下误差较大,在1Km/h以下的时候,速度反馈会经常为0;加速度指令的分辨率很低,有时偏大,有时偏小。

王凡表示,执行系统的分辨率不够高,在高速环境下影响不大,但在低速场景下则很难达到要求。这可以通过两方面来提升,一方面是提升执行器本身的性能,另外一方面是采用更复杂的车身控制算法。

在低速场景下国内外执行器的性能、精准度是存在一定差别的,但这种差别也可以通过软调教来弥补。

对于自动泊车公司而言,需要在算法上同执行器进行严密的配合,调教,而在这一点上,国外Tier1的配合度以及开放度并不够,尤其是在面对一些中小型企业时,而国内企业则还处在爬升阶段,配合度和积极性都比较高。这种情况下,双方之间的差距可以被弥补。

国内的供应商在转向领域有一定的渗透率,但在ESP层面还有提升的空间。目前国内第一梯队的汽车OEM,还是很难下定决心使用国产供应商的ESP。

量产自主泊车方案

自动泊车的下一步,便是自主泊车,纵目科技目前已经推出了第一代的自主泊车方案,正在研发第二代产品。自主泊车和自动泊车差异较大,一个是L2的,一个是L4的。二者之间的差别巨大,纵目对自主泊车的定义,是汽车在整个停车场或园区内的完全无人驾驶

纵目科技目前L4级别的自主泊车方案,使用了超声波、摄像头、毫米波雷达的传感器,并没有使用激光雷达。原因一方面是有价格的因素,另一方面激光雷达无论是多线束的机械式还是固态的,都没有经过市场大规模量产验证。因此,目标是前装的纵目,并不愿意盲目尝鲜。

在计算平台上,纵目科技也选择了高通的820A计算平台,看重的主要是其在消费电子领域大规模量产的经验,以及收购NXP后在汽车领域的专业性。

选择高通的平台,不仅在质量上有保证,同时在价格、产品后期以及算力和车规应用、维护方面,都占有一定的优势。但在820A上进行开发,也是有一定的难度,团队经历了数月的调试和摸索。

纵目的方案更强调终端的智能,而不是依靠类似于博世展示的自主泊车方案,通过改造停车场后的V2X信息。

汽车是一个安全品,其功能安全永远是放在首位的,其次才是其他的体验。功能安全是ISO26262中所定义的,划分A、B、C、D四个等级,其中D级是最高等级。

以高速行驶为例,其容错率是10-9,这意味着汽车在行驶10亿个小时中才能出现一次失效。而在实际研发中,不可能进行如此大量的测试。为此,相应的安全设计,必须运用一整套方法论。

王凡认为,在L4级别的自动驾驶应用中,自主泊车是能够最快落地量产的。因为从功能安全角度看,低速情况下更容易控制,自主泊车的安全目标会相对较低。另外自主泊车也拥有着广阔的市场,前景足够大。

自主泊车的落地商业模式,有两种,一是通过OEM车厂的渠道,将功能匹配,最后在4S店进行销售,面对的是C端用户;另一种是共享出行,跟运营商合作。

王凡表示,纵目的L2自动泊车方案和L4自主泊车方案是在同一个技术架构下开发的,在设计之初就是依照L4级别的框架而行,因此其自动泊车有更好的扩展性。

而公司目前的自动泊车量产项目,会涉及大量的产品化,场景化测试的问题,解决这些问题可以为公司积累更多量产经验,为2020年量产自主泊车方案提供借鉴。

后记

纵目科技目前有200多人,包括三个研发中心,两个制造中心,一个质量中心。研发端有100多人,负责自动驾驶的有60人左右。从2013年草创至今,公司经历了所有创业公司都会经历的磨难。王凡透露,虽然是中途加入,但纵目的公司文化,让其没有感觉到丝毫的疏离。

初创公司的存活率,业内称九死一生。每一个初创科技公司的成长,都会经历融资,人员规模扩大,规模量产,产品销售,技术升级等各个槛儿,每一个节点都会筛选掉大量公司,最后存活下来的屈指可数。而公司的成败,也遵循基本着一些固定的规律,用一句通俗的话来形容:幸福的家庭大致类似,不幸的家庭却各有各的不幸。

国内原来有很多的环视公司,但能从环视走到ADAS、自动泊车的并不多。因为从技术上,这是一个不断上升、跃迁的过程,公司如果想要发展,必须引入新鲜的血液,以及在公司文化上也要能够接纳新势力。如果在执行上没办法做到合一,那么原来的环视公司就还只能继续走老路。

纵目科技的团队,有来自主机厂、互联网公司以及传统汽车电子行业的人士,要想和而不同,需要统一的思想,正向的能量,一致的价值观。

作为一家科技型公司,不仅需要拥有强大的研发实力,同时也要有极强的产品化能力,生产制造能力。而在技术的演进上,需要设立较高的目标,唯此,才能使得产品有更好的延展性,公司的未来也不至于狭窄。

正所谓,起点不够高,跳的再高也够不着天花板。

回首往昔,展望未来,纵目科技经历了环视、环视ADAS、环视自动泊车、自主泊车、自动驾驶,公司还将会一直扎根环视,追求专业领域的技能极致,在此基础上开发各种其他功能,不妄求技术的多样化。

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原文标题:签下前装自动泊车SOP,2020年量产自主泊车,这家公司的路不一般 | GGAI专访

文章出处:【微信号:ilove-ev,微信公众号:高工智能汽车】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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