4D 毫米波雷达,在 L4 级低速无人驾驶中的应用
编者按:3 月 25 日,焉知汽车首届「智能汽车年会」,邀请了纵目科技副总裁李旭阳分享:「4D 毫米波雷达助力 L4 低速无人驾驶量产落地。」
核心观点:
1. 自动驾驶的跨场景挑战巨大,纵目将从可量产落地出发,基于毫米波雷达、视觉以及***传感器,打造低速无人驾驶技术和自动泊车技术。
2. 未来毫米波雷达的性能能够很大程度上逼近激光雷达,特别是 4D 毫米波雷达,它具有高成像能力、能够识别物体的轮廓和分类,而重要的是谁能快速将技术转化为工程化能力是落地的关键。
3. 量产 **P **需要有软硬件开发能力,还需要工程化集成能力,纵目多传感器融合的优化方案。
智能泊车的量产落地
2021 年,自动驾驶会迎来功能上的大爆发,这一点已经是行业内的一个共识了。
而功能是自动驾驶技术在驾驶场景里的具体体现,也就是说,针对场景去做特定功能开发,是每家企业实现技术落地的最优解。因此,让自动驾驶能够覆盖更多的场景是体现自动驾驶能力的一个标准。
目前自动驾驶技术方案整体是往「无人驾驶」的终极目标在演进,在实现真无人驾驶的过程中,技术所受到的挑战是巨大的,因此,市场也就演化出来了两条线:一,技术上,依然朝着高阶自动驾驶在突破;二,由高阶自动驾驶技术,反哺低速场景的自动驾驶。
这也就是我们前面所说的,车企、供应商在寻求特定场景的特定功能上实现率先量产,交付用户。
智能泊车,被市场最看重的智能驾驶场景之一,也是在功能上具有需求痛点的场景。
正如纵目科技副总裁李旭阳所说:「将毫米波雷达和已有技术能力与低速自动驾驶量产结合起来,打造基于毫米波雷达、视觉以及***相关的 L2 - L3 级别辅助驾驶,特别是 **P 自动泊车技术」。
有「市场需求」和「技术**」,催生了自动泊车的快速落地。
2021年,泊车的市场按技术路径可分为高端、中端、低端三个层级。
- 低端:主要是以 360 度全景环视泊车为主,基本已经普及了目前的智能汽车;
- 中端:主要是 L2 级别的自动泊车,可以实现部分功能自动执行,市场装机量很高,预计 2020 年可以超过 50%;
- 高端:主要是 L3 - L4 级别,车辆拥有完全自主泊车能力,可以完成特定场景内的完全自动化,这个功能预计会在 2024 年全面普及,市场规模可以达到约 200 亿。
在泊车这个细分领域里,是否会有技术难度?答案是肯定的。根据李旭阳的介绍,泊车的难度是被低估了,它不仅对场景有要求,还对企业的硬件开发能力、算法能力以及工程化能力都有要求,重要的就是安全性和多层次场景问题,下面我们一个个说:
一,如何解决安全性问题。
智能泊车,虽然属于低速场景,但它所面临的复杂程度并没有因此减少,比如,对于车辆剐蹭、**立柱识别、停车位窄、行车通道窄情况的绕行、车位锁等。
这些问题会直接影响**的使用率,因此,在这个场景中保证安全,感知识别非常重要。
二,如何解决多层次场景问题。
除了技术难之外,解决多层次场景很重要。什么是多层次场景?比如,水平车位、垂直车位,最重要的还有斜 45 度车位, 这些场景对感知识别与算法要求非常高,尤其是在一些极窄车位,以及多种颜色的车位线。
从这两点可以看出,感知能力在泊车**的绝对重要性,目前不管是 360 度环视还有***方案都在物体识别上具有局限性,因此,做感知融合是解决之一。
毫米波雷达助力低速场景的应用
上面我们说了低速场景自动泊车依然有难度,从技术角度来讲主要有三个方面:感知、定位、规划控制。
这三个方面很难说哪一步是最难的或者说是最重要,但从实际的研发来看,环境感知对于厂商研发来说会有比较大的优先级,因为感知基础。
目前,感知在低速泊车里的应用有几种路线:
一,基于纯视觉的路线。
基于纯视觉路线的厂商一般是和自家自动驾驶路线相搭配,典型的代表企业有小鹏汽车、特斯拉、蔚来,还有以百度为主的互联网企业,都率先量产了纯视觉 **P。
纯视觉方案,优势很明显,量产成本低,但劣势也非常明显,比如下雨场景、昏暗小区、昏暗地下**,这时车辆对于目标的感知和定位都不可靠,这时基于纯视觉的泊车**就会受**。
二,加上激光雷达的方案。
这个方案和目前高速 ADAS 使用激光雷达类似,属于比较激进的方案。从技术方案来看,激光雷达本身具有非常大的优势,但激光雷达有几个缺点:一,成本高;二,车载可量产技术受限,整套**从芯片到整个模组的可靠性都需要长时间验证。
三,基于现有的成本可控的传感器。
目前,大部分车企在泊车领域,采用的都是两个传感器,**头与***。也就是被称为 APA 的自动泊车**,APA 融合**就是使用视觉和***的融合,重要的是可以对车辆进行横向、纵向的控制。
当车停到车位附近时,识别车位后,按一下泊车启动的按钮,车就可以自动泊入车位。APA **目前的稳定性比较高,因此,是车企和消费者都比较容易,整个 2020 年的装配率也在增加。
而 APA **再往高阶发展就到了 HPP(全称 Home Zone Parking pilot),记忆式泊车**。即通过车辆的传感器,学习、记录并储存用户常用的下车位置、停车地点及泊车行进路径,通过复现用户的泊车路径来实现无人泊车。
而因为 HPP 受场景和距离的**,所以方案公司一般会选择从 APA 直接到 **P 的研发路径,也就是自主泊车**,应用场景也从商场的地下停车场,进一步拓宽到了办公园区、写字楼和酒店停车场更更加复杂的场景。
这套**,可以解决最后一公里的泊车。简单说就是,车辆可以实现自主找车位、泊入泊出、代客泊车。
**P 的概念其实提出已经有一段时间,主要的技术方案有两种:一种是基于单车智能实现的自动泊车;另一种则是基于场端和车端协同的方案。
后者最为典型的则属于博世第一代自主泊车**,这套方案最为特别的是需要在场端布置传感器来辅助感知,场端传感器的布置方案有**头或者定位**,而车端需要布置雷达,通过定位车辆的运动轨迹来完成路径规划。
从量产的角度来讲,场端需要布置传感器,而传感器由谁来布置就产生了歧义。车企、相关部门、物业等都没有义务去耗这么大资金布置,并且,场端车端协同方案的算**更加复杂。
因此,现在所说的 **P 基本都是基于单车智能在推进,纵目科技的方案则是如此。
纵目科技融合毫米波雷达的 **P **
在聊纵目科技的 **P **之前,我们要先聊一下纵目科技这家公司,纵目科技成立于 2013 年,是为数不多的已经进入智能泊车量产前装的自动驾驶解决方案公司。
纵目的 **P 方案是在 APA **的基础上加入了毫米波雷达,纵目科技在 2017 年发布了第一代的 **P 产品,到 2019 年年底发布了第二代**,除了有 **P ***之外,传感器方面有 4 个**头、4 个角雷达和 12 个***。
第一代**用的是 100 万**头,第二代升级到了 200 万**头,第一代***检测距离为 3.5 m - 4 m 左右,第二代可以检测距离可达 6.5 m - 7 m,可以有效提高近距离的感知能力,前向毫米波雷达从 4D 单芯片到芯片集成方案。
纵目科技 **P 最大的性能提升指标就是加入了 4D 毫米波雷达,所谓 4D,其实就是雷达除了距离、水平、速度等维度的检测能力还增加了垂直高度检测。
早在 2019 年,纵目就发布了量产版 4D 毫米波雷达 SDR1,主要性能指标是:测距范围 0.1-100m、FoV H/V 150°/30°、每帧最多点云数 512、物体**数量 64。
SDR1 的工作频段是 76 GHz - 79 GHz,最小检测距离低至 0.1 m,点云数每帧最多可达 512 位。也就是说,这款雷达可以满足低速场景以及特殊物体的轮廓绘制。
纵目这款 4D 毫米波雷达除了上面的指标外,还有两个特殊能力:
一,双模式方案。
SDR1 4D 毫米波雷达可以满足高速 ADAS 和低速无人驾驶,所谓双模式就是,在高速ADAS 使用中可以完成检测距离 80 - 100 m左右的功能;在低速 **P 的模式下可以进入另外一种模式,即实现近距离的检测能力,测角的精度、水平更高,垂直车角也会变高,最小的检测距离从正常的大几十公分小到 10 公分,甚至 5 公分。
按照李旭阳的说法,「纵目的创新,追求的不是雷达的角度分辨率,因为在很近距离的时候角度分辨率不需要太高,纵目追求的是角度精度,这个指标非常关键,纵目在这个维度做了很多创新,尤其在垂直的精度上做了很多的开发,效果就是对物体的测高能力有显著提升。」
比如,增强动态目标检测。在检测受限的场景内,普通传感器不一定能检测出来,快速出现的动态目标,毫米波雷达利用多普勒检测动态目标,在性能上有非常高的优势,而纵目基于动态目标做**,基于点云做**空间,让目标很快被识别到。
二,对雷达的输出做大追踪。
李旭阳表示,纵目可以基于点云做**空间的检测,通过对 4 个雷达点云做积累,一般的积累周期是 3 - 5 周,这样就可以形成非常致密的环境感知,比如在酒店场景,有喷泉、道路、树,这样的场景下,纵目追踪点云可以把整个场景勾勒出来,在没有激光雷达的情况下做环境识别、分类。
因为毫米波雷达可以做多目标的追踪,所以纵目研发的雷达在高速场景下检测信息也比较稳定。
从目前纵目的路线来看,多传感器融合会是下一步主要的方向,纵目在低速泊车里传感器有三个,360 环视、毫米波雷达、***。与其他供应商不同的是,纵目属于软硬件均自研的企业,传感器自研可以带来的一个好处就是,「得到原始的数据」。李旭阳强调,「纵目通过数据和点云数据融合,把融合的结果做数据标记,这样就可以得到更好的物体识别。」
以上,是纵目在感知层面的主要产品以及技术路径,解决感知后的按李旭阳的说法,就要做定位、全局规划,最后一步是到控制。
除了感知,定位也是泊车中的一大难点,单纯依靠视觉定位,会产生不稳定现象,它的挑战在于,如何去掉干扰信号。怎么解决则很重要。
根据李旭阳介绍,纵目利用三个传感器不同的数据信息做特征分层,一,雷达的特征层;二,基于视觉的特征层;三,高精地图和**头的特征层做融合,具体的融合策略每家企业都不一样,但因为纵目拥有软硬件自研后的原始数据,因此,通过特殊算法可以将识别精度做到 10 cm 以下的水平。
李旭阳表示,「在整个定位平台里面,如果要把这样的技术量产落地,供应商必须跟图商合作高精度地图,把特征数据和图结合起来一起落地。同时需要方案商兼顾不同图商的语义标准,才能兼顾不同图商的地图使用。」
从 360 环视到APA,再到 **P,最后到实现低速 L4 级无人驾驶的量产,同时向高速无人驾驶迈进,纵目的核心进化逻辑其实比较清晰,「实现现有技术量产推动整个智能汽车智能化落地。」
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