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超越禾赛科技Pandar 40,这款基于AI技术的激光雷达让自动驾驶汽车拥有了人的视力

2017年12月13日 作者: 暂无评论 1,238+ 0

激光雷达

作为国内激光雷达行业研发的后起之秀,禾赛科技在今年4月份正式发布了Pandar 40,混合固态 40 线激光雷达,超小体积,150 米有效距离。专为自动驾驶优化的线束分布让最小角分辨率达到了 0.33°(等效于一个 83 线的传统激光雷达)等等,种种优势超越了当时占据激光雷达市场的大部分份额的Velodyne公司最新的64线激光雷达,一时风头无俩。

激光雷达

不过,一家创立于2013年名叫AEye创业公司,致力于研发先进的适配于自动驾驶车辆的机器视觉硬件、软件和算法,充当自动驾驶车的眼睛。也是在2013年,AEye成立后随即发布了其首款固态激光雷达传感器,此后在智能感知技术上取得了一系列突破进展。目前它正在开发一种新型混合传感器,尽可能让汽车“视力”达到人类的水平。设备包含固态激光传感器、低光摄像头、芯片,可以运行嵌入式AI算法,根据硬件的使用方式重新编程。这样一来,系统就可以判断,看看自己应该优先观察哪些位置,让视野更精准。这家公司宣称可以观察最远300米的距离,角分辨率达到0.1度。它和市场主导型机械设备一样好。

杜桑是AEye的创始人,最开始时,杜桑只是想开发AI技术,提高汽车的自主驾驶能力,但是很快他们就发现市场上的传感器传输的数据很有限,不够用。杜桑解释说:“我们意识到自己必须开发自有硬件,于是就动手了。相比于目前流行低成本的固态激光雷达只能扫描规则、不变的矩形网格,输出的数据不标准,汽车高速行驶时用不上等缺点,AEye使用固态设备的方法不太一样,它对设备编程,让激光瞄准重点区域而不是规则的网格。

用户可以根据意愿对设备编程。杜桑说:“你可以在任何点位及时调节分辨率、现场回访速率、角度。同一个传感器能够适应。”在高速公路行驶时,汽车会盯住前方车道,就像人眼一样,收集的图像边缘数据点比较少。如果在城市街道上行驶,就会平均覆盖整个视野,设备会随机转移点位,降低忽视障碍物的概率。这里创新之处在于:AEye在其中应用到AI技术:让高速图像识别算法在芯片内运行,用摄像头引导激光雷达瞄准有必要瞄准的地方,让激光雷达找到需要注意的凝视点,重点关注汽车、行人,或者是AI 算法认为应该重点关注的对象。这项创新目前来看在其他厂商是没有尝试过的。

激光雷达

和其他厂商激光雷达不同之处还在于,AEye这款还会在原始激光雷达图像之上增加色彩。AEye选择的方法和大多自动驾驶汽车的处理方法不太一样,其它汽车处理时会将数据发送到中央计算机,里面包含其它传感器的数据。而AEye公司的做法是:将激光雷达与机器视觉算法进行了整合,而此前将数据收集与处理分开的思路,是机器视觉产业中最大的瓶颈。这种融合处理技术,将能更容易识别出自动驾驶车辆在运行过程中不容易发现的‘极端和临界情况’。

这里的“极端和临界情况”是指在对场景扫描后,关注扫描到的“有效信息量”,而不只是数据本身。通过传感器后的视觉处理层,车辆能够快速对获取信息进行处理,这提高了系统的可靠性。其中扫描出对象事物的颜色也很重要,比如刹车灯的颜色,如果能够快速处理,就能快速识别对象。

这种可以随时改变凝视点和自带色彩的适应性图像可以高度解释现实世界。自动驾驶创业公司Oxbotica的创始人波斯纳认为无人驾驶汽车公司可能不会单独使用此类图像,它们可能会用常规传感器补充其它设备,这样更安全。

不过AEye也有很大缺陷,横向扫描角度只有70°C,如果想观察360度环境,需要安装5个或者6个传感器,这样一来成本就会上升。杜桑不愿意透露具体成本是多少,他只是说这种方案肯定不便宜,无法与几百美元的固态设备竞争,但是可以与Velodyne高分辨率设备抗衡。杜桑表示,在汽车周身安装一整套传感器,对比同类设备,AEye系统肯定是相对比较便宜的。

目前一些企业已被AEye说服,并且正和大型的汽车OEM厂商合作,先在机器人身上测试这款激光雷达。

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