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雷(4D成像)視融合:具備全天候全天時能力的新選擇

SAE International ? 來源:SAE International ? 2024-06-04 10:15 ? 次閱讀
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近日,江汽集團在慶祝成立60周年期間,對其智能化核心技術(shù)成果進行了集中展示。在此期間,與江汽集團攜手前行的幾何伙伴,圍繞“視覺+4D毫米波成像雷達”雙維異構(gòu)信息融合感知技術(shù)路線打造的智能駕駛總體解決方案,也迎來了一次“風(fēng)采展示”。

這條技術(shù)路線目前發(fā)展如何,背后的技術(shù)邏輯是什么,能否成為主機廠未來新的破局方案,成為了當(dāng)前行業(yè)的熱議焦點。

雷(4D成像)視融合:

具備全天候全天時能力的新選擇

近年來,“純視覺”感知路線的討論熱度居高不下,但同時,面對智能駕駛逐漸向高階演進的趨勢,多傳感融合感知技術(shù)路線越來越成為產(chǎn)業(yè)界的共識。雖然各類傳感器各有優(yōu)勢,但不得不承認(rèn)單傳感器在復(fù)雜場景下的性能存在一定的局限性,尤其是高階智能駕駛要求車輛具有應(yīng)對極端天氣與全天候復(fù)雜環(huán)境的感知能力,只有通過利用相機、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等不同傳感器的信息互補和進迭發(fā)展,才能提升感知系統(tǒng)的魯棒性和安全性。

如何組合這些傳感器達到最好的效果,業(yè)界目前的主流方案主要有以下兩種:一種是“視覺+激光雷達+超聲波”,另一種則是“視覺+4D毫米波成像雷達”的組合。

作為一家深耕智能駕駛技術(shù)的高新技術(shù)企業(yè)與專精特新企業(yè),成立5年以來,幾何伙伴秉承“為規(guī)?;慨a(chǎn)智能/自動駕駛及網(wǎng)聯(lián)汽車提供安全有效方法”的使命,以解決智能駕駛復(fù)雜場景下面臨的感知瓶頸等痛點為出發(fā)點,自研出高分辨率4D毫米波成像雷達,結(jié)合視覺,設(shè)計出一條“視覺+4D毫米波成像雷達”雙維異構(gòu)信息融合感知技術(shù)路線,打造具有“多模態(tài)、全天候、低成本、易量產(chǎn)”差異化特色優(yōu)勢的智能駕駛解決方案,實現(xiàn)性能更好、駕乘體驗更優(yōu)的城市NOA、城際NOA、記憶行車、記憶泊車、自主代客泊車等一系列高階智駕功能,成功走進多家主機廠的視野。

其中,幾何伙伴圍繞江汽集團需求,與其聯(lián)合開發(fā)的成果——以城市NOA為核心功能的行泊一體高階輔助駕駛系統(tǒng),基于11V6R的系統(tǒng)方案和高階智能駕駛算法及全方位安全冗余策略,不僅能夠自如應(yīng)對常規(guī)NOA場景,同時能夠安全高效的處理左右轉(zhuǎn)博弈、人車混行、避讓加塞車輛、異形障礙物、鬼探頭等復(fù)雜工況。此外,該系統(tǒng)將智駕應(yīng)用場景的適應(yīng)性拓展至全天時全天候范圍,能在雨雪霧霾的各種復(fù)雜天氣中實現(xiàn)行車功能與泊車功能,為用戶帶來更好的城市NOA體驗。

▲幾何伙伴11V6R傳感配置的智駕解決方案亮相江汽集團科技開放日

從行業(yè)來看,4D毫米波成像雷達以其全天時、全天候、低成本、易量產(chǎn)的特點,正在釋放強大的活力,打開了廣闊的市場前景。在汽車產(chǎn)業(yè)面臨“降本增效”以及L3/4智駕全天候和高魯棒的要求下,4D毫米波成像雷達成為了托底傳感器。這也就不難解釋,具有成本優(yōu)勢與卓越感知性能的4D毫米波成像雷達越來越受到主機廠的青睞。

技術(shù)路線的“神經(jīng)脈絡(luò)”:系統(tǒng)架構(gòu)

如果說感知模塊是眼睛,規(guī)劃模塊是大腦,那么系統(tǒng)架構(gòu)就是神經(jīng)脈絡(luò),將自動駕駛系統(tǒng)與車輛緊密的聯(lián)系在一起。從技術(shù)路線的設(shè)計,到最終的解決方案產(chǎn)品落地,這一過程中,系統(tǒng)架構(gòu)扮演著至關(guān)重要的角色。

作為一家提供智能駕駛軟硬件集成系統(tǒng)解決方案的供應(yīng)商,幾何伙伴智駕系統(tǒng)設(shè)計以高可靠性為核心,確保了系統(tǒng)在不同環(huán)境中的穩(wěn)定性,無論是白天黑夜、晴天雨天下的復(fù)雜交通場景,該系統(tǒng)都能保持穩(wěn)定運行,用戶提供舒適、安全、可靠的智駕體驗。

e1e28eb2-21a1-11ef-91d2-92fbcf53809c.png ▲幾何伙伴智能駕駛解決方案系統(tǒng)架構(gòu)

具體來看,在系統(tǒng)架構(gòu)的傳感器配置上,主要采用視覺和4D毫米波成像雷達,可根據(jù)不同場景和功能需求,靈活選擇傳感器配置和域控制器。例如在高性能版本的智駕方案中,系統(tǒng)設(shè)計采用Orin/MDC作為主芯片,采用11V6R作為傳感器配置方案,實現(xiàn)在360°的遠近距離范圍內(nèi),由兩維傳感器進行精細化感知及多模態(tài)異構(gòu)信息融合,助力打造行泊一體化功能。

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得益于平臺化和可擴展的設(shè)計優(yōu)勢,幾何伙伴智駕系統(tǒng)展現(xiàn)了高度的泛化應(yīng)用能力,該系統(tǒng)設(shè)計采用面向應(yīng)用的SOA軟件架構(gòu),實現(xiàn)了分層化和模塊化設(shè)計,使得功能擴展和系統(tǒng)維護更加便捷,無需對整個系統(tǒng)進行大規(guī)模的改動,從而顯著提高了開發(fā)效率和系統(tǒng)的可維護性。同時,基于無圖或輕圖方案,該智駕系統(tǒng)都能夠提供精準(zhǔn)的導(dǎo)航和決策支持,確保駕駛的安全和效率。

相較于“視覺+激光雷達”或是“純視覺”的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計方案,“視覺+4D毫米波成像雷達”可作為L3/4智駕在極端情況下的托底感知系統(tǒng),為系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計提供了一種成本效益更高、全天候性能更好、感知精度更準(zhǔn)確、泛化能力更強、更易于維護和升級的智駕解決方案,具有顯著的市場競爭力優(yōu)勢。

探索技術(shù)路線背后的“密碼”

憑借“視覺+4D毫米波成像雷達”雙維異構(gòu)信息融合感知技術(shù)路線與系統(tǒng)架構(gòu),幾何伙伴打造的以城市NOA為核心功能的行泊一體高階輔助駕駛系統(tǒng),贏得了來自上汽、一汽、江淮、小米、集度等多家主機廠的支持。在這背后,有著四個關(guān)鍵“密碼”。

密碼之一,就在于自主研發(fā)的高分辨率4D毫米波成像雷達。

4D毫米波成像雷達是幾何伙伴針對自動駕駛復(fù)雜場景需求而自主研發(fā)的核心傳感器之一。當(dāng)下自動駕駛行業(yè)高速發(fā)展,業(yè)內(nèi)對于汽車?yán)走_在分辨率、探測精度和可靠性等感知性能方面提出了更高要求,作為傳感器之一的傳統(tǒng)毫米波雷達,因其存在分辨率低、測高能力不足、點云稀疏、靜態(tài)目標(biāo)探測能力弱等行業(yè)痛點問題,已顯得“心余力絀”。

基于此,公司在傳統(tǒng)毫米波雷達全天時全天候感知優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,通過雷達波形設(shè)計、天線陣列設(shè)計、雷達參數(shù)、信號處理算法等優(yōu)化,每秒能夠輸出超60000點的高質(zhì)量點云,使得毫米波雷達具備成像能力;再結(jié)合視覺等其他傳感器進行雙模態(tài)異構(gòu)信息特征級融合,大幅度提升各種復(fù)雜場景下全天時全天候?qū)屿o態(tài)目標(biāo)的精準(zhǔn)識別,感知能力有了質(zhì)的提升。

來看幾個場景,一是靜止車輛識別與“鬼探頭”識別:能夠準(zhǔn)確識別本車道前的故障/靜止車輛,更精準(zhǔn)識別行人/非機動車“鬼探頭”,提前為AEB留出更多的決策制動空間,提升AEB性能,提高行車安全性。

▲幾何伙伴靜止車輛識別與“鬼探頭”識別

二是高低維度障礙物識別:能夠基于感知到的數(shù)據(jù),精準(zhǔn)識別車輛周圍的全部環(huán)境,包括高架指示牌、路燈等高空障礙物,與減速帶、地縫、錐桶、井蓋等低空障礙物,從而提升智能駕駛安全性。

▲幾何伙伴高低維度障礙物識別

三是基于4D毫米波成像雷達點云實現(xiàn)室內(nèi)外場景下的SLAM(即時定位和建圖)功能,能夠大幅提升建圖定位精度和魯棒性,并引入停車位等語義地圖信息,進一步提升泊車時車位檢測的準(zhǔn)確性。

▲幾何伙伴基于4D成像雷達點云實現(xiàn)室內(nèi)外場景下的SLAM

密碼之二,在于BEV+Occupancy。

在硬件傳感配置基礎(chǔ)上,幾何伙伴還匹配了智能高效的算法架構(gòu)方案,以實現(xiàn)城市NOA等高階智能駕駛功能。該系統(tǒng)架構(gòu)基于BEV、Occupancy的前沿技術(shù)構(gòu)建感知通用模型,通過特征融合提取來自4D毫米波成像雷達的點云信息與視覺的語義信息,實現(xiàn)對動靜態(tài)環(huán)境的認(rèn)知理解。

相較于其他的架構(gòu),該架構(gòu)創(chuàng)新性的采用360°雷(4D)視BEV特征融合+規(guī)則的混合技術(shù),顯著提升動態(tài)障礙物的感知能力;針對不在白名單內(nèi)的障礙物感知問題,進一步采用雷視融合Occupancy框架,能夠智能地識別和分類各種障礙物,確保系統(tǒng)在面對白名單外的障礙物時,依然可以做出快速而準(zhǔn)確的響應(yīng),顯著提升全域通用障礙物的感知性能。

▲幾何伙伴動靜態(tài)目標(biāo)檢測、通用障礙物檢測

密碼之三,在于端到端一體化網(wǎng)絡(luò)。

基于BEV+Occupancy的技術(shù)方案,公司已實現(xiàn)感知、預(yù)測、決策、規(guī)劃的端到端一體化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研發(fā)及落地,最終打造更舒適、智能的城市NOA體驗。

▲幾何伙伴行泊一體智駕系統(tǒng)方案算法架構(gòu)

在感知檢測方面,全自研幾何伙伴通用感知檢測網(wǎng)絡(luò)GGPNet,該網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對動靜態(tài)白名單障礙物的檢測、通用障礙物檢測、在線建圖以及交通標(biāo)志識別等功能。使得智駕系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別和理解周圍環(huán)境中的各種障礙物和交通標(biāo)志,為自動駕駛提供了堅實的感知基礎(chǔ)。

▲幾何伙伴通用感知檢測網(wǎng)絡(luò)GGPNet

在預(yù)測、決策和規(guī)劃方面,全自研幾何伙伴預(yù)測決策規(guī)劃一體網(wǎng)絡(luò)GPDPNet,預(yù)測具有多模態(tài)、強交互和低時延的特點,使得預(yù)測更加靈活,規(guī)劃軌跡更加實時和可用。相比傳統(tǒng)基于規(guī)則的方法,GPDPNet能夠覆蓋更多的corner case,顯著提高了自動駕駛系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。

密碼之四,在于無縫替代超聲波雷達。

針對障礙物碰撞、空間車位感知等超聲波雷達使用場景,幾何伙伴經(jīng)過大量測試驗證,4D毫米波成像雷達均能完美替代,實現(xiàn)探測范圍更廣、覆蓋盲區(qū)更小,探測精度更準(zhǔn)確,在高階智能駕駛算法及全方位安全冗余策略支撐下,能夠無縫替代超聲波雷達,實現(xiàn)在泊車模式下空間車位的檢測與近距離高精度碰撞預(yù)警功能,為自動駕駛車輛在復(fù)雜環(huán)境下的安全運行和高效決策規(guī)劃控制提供了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。

▲幾何伙伴空間車位檢測

在成本方面,憑借4D毫米波成像雷達低成本的優(yōu)勢,幾何伙伴這套行泊一體高階輔助駕駛系統(tǒng),相對于其他方案來說,能夠進一步降低成本,為客戶打造更具性價比的智駕方案。

不可否認(rèn),作為顛覆性的創(chuàng)新技術(shù),自動駕駛?cè)匀挥泻芏嗉夹g(shù)難題需要去攻克,但是有了“密碼”的加持以及隨著技術(shù)的不斷迭代,幾何伙伴的高性價比智駕系統(tǒng),將加快從中高端到經(jīng)濟型車型的全覆蓋,推進智駕平權(quán),實現(xiàn)智能駕駛的社會價值,讓更多普通消費者都能享受到先進的智能駕駛功能。

高階智駕量產(chǎn)落地的“加速器”

目前,基于“視覺+4D毫米波成像雷達”雙維異構(gòu)信息融合感知技術(shù)路線的產(chǎn)品,因其貼合當(dāng)下市場需求的優(yōu)勢,為智能駕駛領(lǐng)域帶來了新的思路和更多可能性。

在“以智能領(lǐng)導(dǎo)智能”的品牌戰(zhàn)略下,江汽集團旗下多款乘用車型也正在與幾何伙伴聯(lián)合開發(fā)基于這條技術(shù)路線的智駕解決方案,并已形成長期交流與合作。

隨著該技術(shù)路線關(guān)注度持續(xù)增高,以及幾何伙伴技術(shù)的日漸成熟,除了上汽、一汽、江淮、小米、集度,越來越多的主機廠選擇與幾何伙伴攜手,共同探索城市NOA等高階智駕功能的最佳落地方案。

風(fēng)物長宜放眼量,相信在眾多主機廠的驗證下,雷(4D)視融合這條技術(shù)路線將會是推動高階智駕量產(chǎn)落地的“加速器”。幾何伙伴也將繼續(xù)發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢,助力更多主機廠實現(xiàn)高階智駕功能的普及應(yīng)用,推動汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

遠行者,終見星辰;尋光者,必迎晨曦......

審核編輯:彭菁

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原文標(biāo)題:雷視融合"出擊",開啟高階智駕上車新時代

文章出處:【微信號:SAEINTL,微信公眾號:SAE International】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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    恩智浦展示汽車毫米波雷達最新解決方案

    憑借全天候的工作能力、較遠的探測距離、小型化等優(yōu)點,毫米波雷達已經(jīng)成為智能汽車感知層不可或缺的賦能技術(shù)。伴隨著ADAS和自動駕駛向L2+及更高級別邁進,毫米波雷達技術(shù)也正在從3D4D
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