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關(guān)于自動(dòng)駕駛Mobileye的安全性考慮以及分析

英特爾物聯(lián)網(wǎng) ? 來(lái)源:djl ? 2019-09-04 16:06 ? 次閱讀
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近日,《財(cái)富》雜志發(fā)布了“2018年改變世界企業(yè)榜單”,英特爾位列第15名。雜志表示,英特爾上榜原因主要是由于在自動(dòng)駕駛防碰撞技術(shù)領(lǐng)域做出的努力,大幅降低了交通事故的死亡人數(shù)。

一直以來(lái),交通安全就像一把懸在眾多司機(jī)頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍,光是2016年道路交通事故就奪走了140萬(wàn)人的生命,而人為因素是造成交通事故的主要原因,有數(shù)據(jù)顯示94%的事故都與人為失誤直接或間接有關(guān),增強(qiáng)公共交通的安全性迫在眉睫。英特爾子公司Mobileye就一直致力于自動(dòng)駕駛技術(shù)方面研發(fā),幫助提高交通安全性。

其實(shí)Mobileye進(jìn)入中國(guó)已經(jīng)七年了

Mobileye是一家有著十幾年技術(shù)研發(fā)背景的技術(shù)公司,目前已經(jīng)在ADAS(高級(jí)輔助駕駛)領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)也頗具成效。截止至今,全球搭載Mobileye 自動(dòng)駕駛安全解決方案的車輛已經(jīng)超過了2700萬(wàn)輛,25家廠商表示想要利用Mobileye的產(chǎn)品,其中13家與mobileye在自動(dòng)駕駛上已有合作。就目前來(lái)講,國(guó)內(nèi)關(guān)于自動(dòng)駕駛的條款已經(jīng)越來(lái)越嚴(yán)格且完善,這也意味著ADAS在提高車輛、乘客的安全系數(shù)扮演著越來(lái)越重要的角色。

而你可能不知道的是,Mobileye進(jìn)入中國(guó)已經(jīng)有七年的時(shí)間了,由于不同國(guó)家的駕駛場(chǎng)景、交通規(guī)則、交通標(biāo)志都不相同,所以主要研發(fā)都在國(guó)外的Mobileye在這七年時(shí)間里也沒閑著,忙著向中國(guó)本土化的方向而努力,不但嚴(yán)格遵守了國(guó)內(nèi)的ADAS行業(yè)法規(guī)跟測(cè)試標(biāo)準(zhǔn),還完善及矯正一些錯(cuò)誤的關(guān)鍵參數(shù)計(jì)算方式。

在2015年,Mobileye提供了300臺(tái)設(shè)備,與我國(guó)交通部下屬的研究院合作,驗(yàn)證Mobileye系統(tǒng)的有效性。與此同時(shí),Mobileye也希望通過這樣的方式,用自己的產(chǎn)品來(lái)促進(jìn)法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)的不斷完善。

ADAS(高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)):利用安裝在車上的各式各樣傳感器,在汽車行駛過程中隨時(shí)來(lái)感應(yīng)周圍的環(huán)境,收集數(shù)據(jù),進(jìn)行靜態(tài)、動(dòng)態(tài)物體的辨識(shí)、偵測(cè)與追蹤,并結(jié)合導(dǎo)航儀地圖數(shù)據(jù),進(jìn)行系統(tǒng)的運(yùn)算與分析,從而預(yù)先讓駕駛者察覺到可能發(fā)生的危險(xiǎn),有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。

自動(dòng)駕駛汽車:“傳感器,你是我的眼”

那么自動(dòng)駕駛是如何做到安全駕駛的呢?

原理可以說(shuō)很簡(jiǎn)單,就是它具備很多的傳感器,它們成為汽車的眼睛、耳朵與大腦,組合成高精度的傳感系統(tǒng),為自動(dòng)駕駛汽車感知車外復(fù)雜多變的道路環(huán)境。但事實(shí)上傳感器也是自動(dòng)駕駛的第一個(gè)難關(guān),如何做到快速而精確的辨別復(fù)雜路況,及時(shí)判斷并作出相應(yīng)反應(yīng)保證駕駛安全是重中之重。

自動(dòng)駕駛需要的傳感器系統(tǒng)主要有三種類型:分別是攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)。車載攝像頭是自動(dòng)駕駛必備的傳感器,因?yàn)橐曈X影像處理系統(tǒng)最為基礎(chǔ),能讓人類看到才是最直接最有效的。它一共包括前視、后視和360度攝像系統(tǒng),后視和360度攝像頭主要提供360度外部環(huán)境呈現(xiàn),前視攝像頭主要用于車道線檢測(cè)、障礙物檢測(cè)與交通標(biāo)志識(shí)別。車道偏離預(yù)警、盲點(diǎn)監(jiān)測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別、全景泊車等等很多自動(dòng)駕駛相關(guān)的功能都可借助攝像頭實(shí)現(xiàn)。

這里提一下Mobileye,Mobileye技術(shù)能夠做到僅憑基于攝像頭的傳感器便能提供初級(jí)的ADAS解決方案。它通常的做法是通過單一攝像頭采集路面上車道線、交通標(biāo)志等其它肉眼可識(shí)別的信息,然后再讓處理器進(jìn)行分析,實(shí)現(xiàn)如車輛探測(cè)、防碰撞、行人交通標(biāo)志識(shí)別、自動(dòng)巡航等功能,大大節(jié)省車內(nèi)占用空間及成本。

再來(lái)說(shuō)說(shuō)雷達(dá)傳感器(RADAR),即用無(wú)線電波探測(cè)跟定位物體。自動(dòng)駕駛為避免人為原因?qū)е碌氖鹿拾l(fā)生增加了很多雷達(dá)傳感器,通過雷達(dá)的無(wú)線探測(cè)跟測(cè)距,用來(lái)檢測(cè)盲點(diǎn)跟檢測(cè)大范圍內(nèi)車輛的速度、加速度、距離等運(yùn)行情況,借此可以在車輛偏離軌道時(shí)預(yù)警,在不正常行駛時(shí)緊急制動(dòng),由于它的探測(cè)精準(zhǔn)、干擾小,所以一直是自適應(yīng)巡航、緊急制動(dòng)的首選傳感器。

至于激光雷達(dá)(LiDAR),它算是目前自動(dòng)駕駛傳感器中最優(yōu)秀的解法,一般安裝在汽車的車頂(自動(dòng)駕駛汽車上“滴溜溜”轉(zhuǎn)著的那個(gè)東西很大概率就是它了,當(dāng)然也有很多不轉(zhuǎn)的),它通過發(fā)射一系列脈沖激光,然后測(cè)量激光反射回來(lái)的飛行時(shí)間,用來(lái)測(cè)量周邊車輛的距離、行駛速度,還可以計(jì)算出這些物體的大小速度實(shí)時(shí)繪制出周邊的三維空間地圖。

不同傳感器互補(bǔ)再解決“矛盾”

方能實(shí)現(xiàn)更高等級(jí)的自動(dòng)駕駛

當(dāng)然,無(wú)論是攝像機(jī)、雷達(dá)、激光雷達(dá),這些傳感器都有各自的優(yōu)缺點(diǎn),比如說(shuō)攝像機(jī)傳感器的優(yōu)點(diǎn)就是有些功能用攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)比較直接且性價(jià)比高,缺點(diǎn)是雖然它正常天氣下的使用水準(zhǔn)非常高,但抗干擾能力會(huì)不如其余兩者,在惡劣天氣下它的探測(cè)能力會(huì)大打折扣。

雷達(dá)傳感器干擾比較小,但仍受限于視距且難以識(shí)別行人。激光雷達(dá)相對(duì)于其他自動(dòng)駕駛傳感器具有非常優(yōu)越的性能,可以獲得極高分辨率的圖像且抗干擾能力強(qiáng),因?yàn)樽匀唤缰心軐?duì)激光雷達(dá)起干擾作用的信號(hào)源不多,缺點(diǎn)是這玩意能夠防止某些信號(hào)源干擾,但仍受惡劣天氣影響,且成本太高,單價(jià)動(dòng)輒以萬(wàn)為單位,難以普及。

無(wú)論是從精準(zhǔn)度還是自動(dòng)駕駛的安全性考慮,自動(dòng)駕駛的汽車上都需要具備多個(gè)同類或不同類的傳感器來(lái)分別獲得不同信息,并且要求這些信息之間互相補(bǔ)充。自動(dòng)駕駛有不同等級(jí)之分,相信大家多少聽說(shuō)過L0-L5的自動(dòng)駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

根據(jù)不同的等級(jí),自動(dòng)駕駛的解決方案會(huì)有差別,傳感器的數(shù)量和類型會(huì)有提升。比如Mobileye解決方案中,針對(duì)自動(dòng)駕駛的5個(gè)Level有不同的技術(shù),分別是從第一代的EyeQ1到EyeQ5,Mobileye的EyeQ1到EyeQ3只需要1個(gè)攝像頭就成功達(dá)到目的,而且第三代的運(yùn)算速度是第一代的8倍。

到了EyeQ4則一下子配備了8個(gè)攝像頭或雷達(dá)等傳感器的融合,EyeQ5則更甚,擁有20個(gè)攝像頭+雷達(dá)+激光雷達(dá)等傳感器的融合,以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的自動(dòng)駕駛。就目前來(lái)講,多種傳感器的結(jié)合仍然是最優(yōu)選擇。

當(dāng)然,想要真正實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛上路,除了傳感器幫助感知外界,還需要強(qiáng)大的后臺(tái)算法幫助車輛做出判斷,此前Mobileye還推出了RSS責(zé)任敏感安全模型,界定了在復(fù)雜路況中的不同駕駛情況,便于自動(dòng)駕駛做出更加精確的判斷。(相關(guān)內(nèi)容可以參考RSS安全內(nèi)容+RSS文章)。

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