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激光雷達(dá)車型助力實(shí)現(xiàn)更全面的智能駕駛

禾賽科技 ? 來源:禾賽科技 ? 2023-06-30 15:22 ? 次閱讀
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隨著城市輔助駕駛大規(guī)模落地,激光雷達(dá)車型由于能實(shí)現(xiàn)更全面的智能駕駛而備受關(guān)注。比如,理想汽車前不久宣布在北京和上海開啟「城市 NOA」內(nèi)測(cè),下半年將開放全國都可用的「通勤 NOA」,媒體和用戶試駕已啟動(dòng)。

使用這兩項(xiàng) NOA 導(dǎo)航輔助駕駛有一個(gè)共同的要求,就是需購買搭載激光雷達(dá)的 MAX 版本車型。這枚來自禾賽的超高清遠(yuǎn)距激光雷達(dá) AT128,內(nèi)部集成 128 個(gè)激光器,實(shí)時(shí)為車輛感知每秒 153 萬點(diǎn)的 3D 空間數(shù)據(jù),全局分辨率高達(dá) 1200 x 128,可實(shí)時(shí)探測(cè) 200 米遠(yuǎn)處的障礙物。

理想汽車 MAX 版配備了禾賽 AT128 超高清遠(yuǎn)距激光雷達(dá)

更安全更智能

激光雷達(dá)加持下的城市 NOA 表現(xiàn)搶眼

在理想汽車開放媒體試駕期間,搭載激光雷達(dá)的 MAX 版車型面對(duì)北京望京“地獄級(jí)路況”,依然游刃有余,儼然一名高分“AI 司機(jī)”。多家媒體給出了“車輛對(duì)安全的邊界把控非常好”、“城市 & 通勤 NOA 讓消費(fèi)者對(duì)高配車型接受度大大提高”的評(píng)價(jià)。

從 42 號(hào)車庫公開實(shí)測(cè)視頻1來看,理想城市 NOA 在以下場景表現(xiàn)尤為優(yōu)異:

01

黑暗隧道中的行人

即使是在黑暗的隧道中身穿黑色上衣的行人,車輛都能精準(zhǔn)識(shí)別,成功實(shí)現(xiàn)了避讓。

02

超遠(yuǎn)距感知靜止作業(yè)車

在超遠(yuǎn)距離下對(duì)靜止作業(yè)車做出了識(shí)別,為車輛留出了足夠的處理時(shí)間,從容地進(jìn)行了提前變道避讓。

總之,城市交通的復(fù)雜性確實(shí)對(duì)車輛的感知能力提出了更高要求,因此為了覆蓋更廣泛的行車場景,不同傳感器相互融合補(bǔ)充的必要性顯得尤為重要。

理想汽車 AD MAX 采用了多傳感器融合感知2

事實(shí)上,理想汽車采用的增強(qiáng)版動(dòng)態(tài) BEV 大模型融合算法,在傳統(tǒng)純視覺 BEV 的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步融合了激光雷達(dá)數(shù)據(jù),將安全提升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。具體而言,就是“視力”更好,暗光、強(qiáng)光環(huán)境下,駕駛更安全;“反應(yīng)”更快,跟車更精準(zhǔn),操作更平穩(wěn)。

理想汽車自研的動(dòng)態(tài) BEV 模型融合了圖像和激光雷達(dá)點(diǎn)云3

很多人疑惑,為什么目前只有帶激光雷達(dá)的高配車型才能使用城市導(dǎo)航輔助駕駛功能,激光雷達(dá)到底可以為智能駕駛帶來哪些功能,如何保障行車安全、提升智駕體驗(yàn),這些都成為了大家非常關(guān)心的問題。

今天,我們就來聊一聊激光雷達(dá)在城市輔助駕駛中的作用。

挑戰(zhàn)“地獄級(jí)”路況

感知必須「更精準(zhǔn)更立體」

城市導(dǎo)航輔助駕駛,雖然各廠商叫法不同,但本質(zhì)都是讓車輛在路況復(fù)雜的城區(qū)中,實(shí)現(xiàn)“點(diǎn)到點(diǎn)”的輔助駕駛。汽車將在駕駛員的“監(jiān)督”下,像人一樣依照地圖導(dǎo)航的路線行駛,實(shí)時(shí)感知城區(qū)的車道線、障礙物、信號(hào)燈,實(shí)現(xiàn)自主行駛、剎車、變道、轉(zhuǎn)彎、繞行避讓等動(dòng)作,最終到達(dá)目的地,可以說是相當(dāng)智能的一名“AI 司機(jī)”。

城市路況行駛最大的挑戰(zhàn)在于其復(fù)雜性和不確定性,比如人車不分流、車道不清晰、紅綠燈種類繁雜、無保護(hù)左轉(zhuǎn)、遇前方事故、鬼探頭、遇違停占道等等。而在夜晚,還要面臨光線不足帶來的能見度降低,高頻出現(xiàn)的車燈眩光。因此,“AI 司機(jī)”如何才能穩(wěn)定地“看清”周圍路況,成為了首先要解決的難題。

理想汽車媒體內(nèi)測(cè)試駕城市路況4

暗光、強(qiáng)光、異形障礙物

激光雷達(dá)全不在話下

夜間行駛燈光不足視野差、對(duì)面車開遠(yuǎn)光燈,白天進(jìn)出隧道光線強(qiáng)度突變等情況,都會(huì)對(duì)攝像頭帶來挑戰(zhàn)。但對(duì)于主動(dòng)發(fā)光的激光雷達(dá)來說,外界光線無論怎么變,都不會(huì)影響其感知成像,能幫助城市導(dǎo)航輔助駕駛、AEB 等主動(dòng)安全功能做出更穩(wěn)定的決策。

激光雷達(dá)在夜間逆光時(shí)仍然穩(wěn)定感知路況,

遠(yuǎn)處行人清晰可見5

激光雷達(dá)在暗光下的感知效果

還有一種情況是「異形障礙物」,在算法里也被歸為「一般障礙物」,指事先未經(jīng)算法訓(xùn)練過的物體,往往是道路上不常見的交通參與者,比如一輛橫著側(cè)翻的大貨車、某種不常見的動(dòng)物、形狀特別的異型車、異形施工道路等等。「異形障礙物」的檢測(cè)跟蹤對(duì)于 AEB 主動(dòng)安全、城市導(dǎo)航輔助駕駛的避障非常重要。

有了激光雷達(dá),只要有障礙物,就能形成點(diǎn)云數(shù)據(jù),并不依賴對(duì)物體的歸類,也就是說只要前方障礙物形成點(diǎn)云,即使不屬于任何已知類別的物體,車輛也可以及時(shí)感知從而停下或避開。

由此,所有障礙物「占用」的物理空間就都能被確定,算法通過排除被占用的不可行駛區(qū)域,從而推斷出「可行駛區(qū)域」,讓車輛在執(zhí)行層面得以安全行駛。

激光雷達(dá)能穩(wěn)定感知算法未見過的異形障礙物

算法實(shí)測(cè)

激光雷達(dá)對(duì)安全性提升巨大

感知算法的一個(gè)重要任務(wù)是進(jìn)行「語義目標(biāo)檢測(cè)跟蹤」,即「檢測(cè)」到各類目標(biāo)準(zhǔn)確的三維位置、尺寸和姿態(tài),并進(jìn)行「跟蹤」。算法會(huì)把障礙物提前分為不同的類別,根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)預(yù)測(cè)它們的行駛路徑和意圖。例如一輛車和一個(gè)人的速度區(qū)間顯然不同。

做好語義目標(biāo)檢測(cè)跟蹤,對(duì)于城市 NOA,以及AEB、AES、FCW 主動(dòng)安全功能非常重要。

評(píng)價(jià)「目標(biāo)檢測(cè)」有一個(gè)重要指標(biāo)是「平均精準(zhǔn)度」 mAP (mean Average Precison),用來評(píng)估感知算法對(duì)目標(biāo)位置、尺寸、姿態(tài)的檢測(cè)水平。

行業(yè)權(quán)威數(shù)據(jù)集 Nuscenes 感知算法評(píng)測(cè)6顯示,使用激光雷達(dá)的算法,mAP 數(shù)值相比純視覺有明顯提升。其中激光雷達(dá)+攝像頭的組合方案分?jǐn)?shù)相比純視覺算法的數(shù)值平均從 57% 提升至 73%,表現(xiàn)最好的達(dá)到了 77%。

nuScenes 數(shù)據(jù)集 2023 年以來公開挑戰(zhàn)賽成績6

同樣,基于「目標(biāo)跟蹤」任務(wù)的「平均多目標(biāo)跟蹤精度」AMOTA (Average Multi Object Tracking Accuracy) 評(píng)價(jià)數(shù)值,在加入激光雷達(dá)之后,算法的平均跟蹤精度也從 56% 提升到了 75%。

nuScenes 數(shù)據(jù)集 2023 年以來公開挑戰(zhàn)賽成績6

從數(shù)據(jù)集實(shí)測(cè)結(jié)果來看,無論是目標(biāo)檢測(cè),還是目標(biāo)跟蹤,激光雷達(dá)和攝像頭組合方案的精度都是最佳的,其次是純激光雷達(dá)方案,以及純攝像頭方案。

激光雷達(dá)感知算法具有非常好的目標(biāo)檢測(cè)跟蹤效果

看準(zhǔn)「地面」

激光雷達(dá)的拿手好戲

對(duì)于汽車而言,世界可以分為地面和物體兩大類,地面用來行駛,物體按照離地高度采取避開或通行的決策。例如,遇到高高懸空的物體可以安全通行,如紅綠燈、指示牌等。因此算法需要準(zhǔn)確檢測(cè)地面,才能獲取物體相對(duì)地面的高度,判斷需要避開障礙物,還是可以繼續(xù)通行。能否精準(zhǔn)進(jìn)行「地面檢測(cè)」,對(duì)于 AEB (自動(dòng)緊急剎車)、ACC(自適應(yīng)巡航)、全場景導(dǎo)航輔助駕駛都非常重要。

對(duì)于地面的檢測(cè),其他傳感器主要存在的問題有:檢測(cè)精度差,能檢測(cè)到的地面距離太近,或者根本無法區(qū)分地面和高空中物體,這可能會(huì)導(dǎo)致不必要?jiǎng)x車,影響行車舒適性,如果導(dǎo)致高速上剎車則更是增加危險(xiǎn)。更不用說在上下坡道路、大曲率彎道這些本來地面檢測(cè)難度就極大的路況了。

作為自動(dòng)駕駛汽車中用于感知位置最精確的傳感器,激光雷達(dá)基于三維坐標(biāo),能精確到厘米級(jí)別為算法提供地面和物體的相對(duì)位置,哪些是障礙物,哪些是不會(huì)影響行駛的物體,在激光雷達(dá)的世界里一目了然。

基于激光雷達(dá)進(jìn)行精準(zhǔn)的「地面檢測(cè)」

與此同時(shí),地面上的各種凹陷和凸起,如果車速過快,會(huì)非常影響乘車體驗(yàn)舒適性,甚至有安全隱患。激光雷達(dá)可基于探測(cè)到的地面高度落差,在車輛快要經(jīng)過這些凹凸不平,幫助避開或盡早減速,幫助汽車獲得更好的駕乘體驗(yàn)。

識(shí)別「車道線」「路沿」

激光雷達(dá)讓算法更得心應(yīng)手

對(duì)于 LKA 車道保持、ALW 自動(dòng)變道等功能,汽車需要對(duì)于車道線進(jìn)行正確的識(shí)別,從而遵守道路規(guī)范行駛在“正確的道路結(jié)構(gòu)”中。但在上下坡、大曲率彎道處,基于單一傳感器進(jìn)行車道線的擬合難度較大,檢測(cè)結(jié)果容易變形、閃爍。

除了坐標(biāo),激光雷達(dá)還能輸出反射率,涂有反光涂層的車道線反射率會(huì)更高,算法可以提取特征把車道線識(shí)別出來,從而為車輛提供更精準(zhǔn)的「語義地圖」。

基于激光雷達(dá)的感知算法在上坡、彎道場景

依然穩(wěn)定識(shí)別車道線

路沿也是「語義地圖」的重要組成,高出地面的路沿往往只有十幾厘米高,對(duì)于精度不高的傳感器非常困難,有了精度 ±2 cm 激光雷達(dá),準(zhǔn)確的高度信息能讓路沿檢測(cè)更加高效。

越來越「香」的激光雷達(dá)車型

作為一個(gè)可以幫你開車的“機(jī)器人”,智能汽車做任何決策需要建立在「精準(zhǔn)感知」的基礎(chǔ)上,激光雷達(dá)憑借「真三維」「高精度」的優(yōu)勢(shì),成為增強(qiáng)感知的利器,幫助車輛擁有復(fù)雜路況與密集交通下更快更穩(wěn)的主動(dòng)應(yīng)變能力。

從落地應(yīng)用的 ADAS 功能來看,無論是 AEB(自動(dòng)緊急剎車)、AES(自動(dòng)緊急轉(zhuǎn)向)、FCW(前向碰撞預(yù)警)這樣的主動(dòng)安全功能,還是開始大規(guī)模落地的 ACC(自適應(yīng)巡航)、LKA(車道保持)、ALC(自動(dòng)變道)、全場景導(dǎo)航輔助駕駛,激光雷達(dá)在感知算法中的參與度越來越高,汽車也因此獲得了更好的智能駕駛體驗(yàn)。

可以預(yù)見,隨著高階輔助駕駛的不斷升級(jí),配備激光雷達(dá)版本的高配車型也將越來越“香”。

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原文標(biāo)題:城市 NOA 來了,激光雷達(dá)如何“神助攻”?

文章出處:【微信號(hào):hesaitech_sh,微信公眾號(hào):禾賽科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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