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自研4D毫米波雷達(dá) 前融合感知算法 復(fù)睿智行自動駕駛破局之道

 好漢勃士 2022-11-27 發(fā)布于廣東
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自動駕駛的未來究竟是純視覺還是融合感知,今天早已沒有懸念。即便激進(jìn)如馬斯克,也開始親自下場造毫米波雷達(dá),重拾融合感知路線。讓他改變主意的正是橫空出世的4D毫米波雷達(dá)。擁有了俯仰探測能力的4D毫米波雷達(dá)在精度大幅提升,且可不再受困于靜止障礙物,全天候的優(yōu)點(diǎn)更讓它不可或缺。如今L3、L4級別自動駕駛遲遲無法落地,也告訴我們市場上的確需要更好的毫米波雷達(dá)。

無獨(dú)有偶,特斯拉走的這條路線,國內(nèi)早已有廠商在走。11月25日,復(fù)睿智行舉行產(chǎn)品發(fā)布會。作為公司成立一年多以來的首次公開亮相,復(fù)睿智行現(xiàn)場發(fā)布了以自研高性能4D毫米波雷達(dá)+前融合感知算法為核心的自動駕駛感知解決方案,讓我們看到了突破當(dāng)前自動駕駛感知瓶頸的希望。

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不再雞肋 高性能4D毫米波雷達(dá)的逆襲

如果說感知界有鄙視鏈,那么攝像頭、毫米波雷達(dá)與激光雷達(dá)三者一定誰都不服誰。攝像頭會鄙視毫米波雷達(dá)的精度太低,只能對少部分物體進(jìn)行精準(zhǔn)探測,猶如雞肋;毫米波雷達(dá)鄙視攝像頭距離不行,沒有全天候能力,一下雨、下雪就不能工作了;而激光雷達(dá)問世之后,大家又發(fā)現(xiàn)一個激光雷達(dá)比一輛車還貴,根本落不了地。事實(shí)就是,每種傳感器各有所長,融合是必然之路。同時,每種傳感器都在努力突破自身的瓶頸,加速自動駕駛真正的到來。

4D毫米波雷達(dá)正是一項(xiàng)突破瓶頸式的革新,因?yàn)?D相較于3D(方位、距離、速度)多出的一個D正是彌補(bǔ)測高缺陷的俯仰角探測能力。一個4D成像毫米波雷達(dá)的點(diǎn)云密度更是可媲美一個低線束的激光雷達(dá)。這一切顛覆式的升級還都不影響它保持全天候工作與成本低兩大優(yōu)點(diǎn)。

在復(fù)睿智行發(fā)布會現(xiàn)場,公司首席技術(shù)官周軼博士發(fā)布了首個高性能4D毫米波雷達(dá)產(chǎn)品——哥倫布系列雷達(dá)。作為一款非成像4D雷達(dá),其前雷達(dá)最大探測距離達(dá)到300米,水平視場角120°,分辨率低至2.8°,垂直視場角±15°,垂直角精度低至±0.5°;角雷達(dá)最大探測距離達(dá)到200米,水平視場角160°,分辨率低至4.8°,垂直視場角±15°,垂直角精度低至±1°。各項(xiàng)性能比肩國際頭部廠商最新一代產(chǎn)品,居世界領(lǐng)先地位。

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據(jù)周軼博士介紹,哥倫布系列是市面上第一款使用四發(fā)四收解決方案的雷達(dá),且這款雷達(dá)在波形上采用最新一代DDMA-MIMO波形,配合大天線合成孔徑+超分辨率算法、3層俯仰天線布局以及智能抗干擾技術(shù),使得產(chǎn)品相較市場主流的3發(fā)4收雷達(dá),具有50%的探測距離提升,2倍的水平探測性能提升,2倍的俯仰性能提升以及3倍的穩(wěn)定性提升。

作為基礎(chǔ)版(Standard)產(chǎn)品,哥倫布系列雷達(dá)由復(fù)睿智行用僅僅不到1年時間研發(fā)完成,預(yù)計將于2023年第二季度開始量產(chǎn)。而在公司的在研產(chǎn)品管線上,兩款4D成像雷達(dá)已赫然在列,分別是6發(fā)8收、最大探測距離可達(dá)350米的畢加索(Advanced)系列與12發(fā)16收、最大探測距離可達(dá)400米的畢加索(Premium)。這兩款產(chǎn)品預(yù)計都將在2023年四季度開始量產(chǎn)。

為了更好地讓我們理解一款優(yōu)秀的毫米波雷達(dá)的重要性,周軼博士解釋道:“在很多自動駕駛的車禍中,汽車都是無視前方障礙物全速撞上去的。這是因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)沒探測到嗎?并不是,而是主機(jī)廠往往不敢用毫米波雷達(dá)去做剎車動作。因?yàn)樗臏y高能力不好,你不能保證這個物體到底是可以駛過的,還是不可以駛過的。如果是一個下水道井蓋導(dǎo)致了誤剎車,造成后車追尾,那么主機(jī)廠就要承擔(dān)責(zé)任,所以一般會選擇寧可漏剎也不要錯剎。因?yàn)槁﹦x是駕駛員的責(zé)任,誤剎就是主機(jī)廠的責(zé)任了。但是好的4D雷達(dá)能讓他們知道前方的物體是否可駛過,即使在攝像頭失效的情況下,主機(jī)廠也可以聽從毫米波雷達(dá)作出剎車動作?!?/span>

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擺脫數(shù)據(jù)焦慮 前融合感知算法的破局

高性能4D毫米波雷達(dá)只是解決了硬件端的問題,在軟件端還需要依靠前融合算法來破局。數(shù)據(jù)焦慮困擾自動駕駛公司多年。美國加州車管局每年都會公布幾家領(lǐng)先的自動駕駛公司前一年的路測數(shù)據(jù)。然而,動輒十萬百萬的測試?yán)锍虜?shù),卻始終無法消除長尾效應(yīng),突發(fā)場景總是存在,導(dǎo)致自動駕駛也遲遲無法落地。問題就出在算法上。

當(dāng)前市場上主流的感知算法絕大多數(shù)是基于后融合,即傳感器各管各的,相機(jī)探測相機(jī)的,產(chǎn)生目標(biāo);激光雷達(dá)探測激光雷達(dá)的,產(chǎn)生目標(biāo);毫米波雷達(dá)探測毫米波雷達(dá)的,產(chǎn)生目標(biāo)。然后把這些目標(biāo)合在一起。這樣的算法最大的問題便是在融合前,目標(biāo)已經(jīng)丟失大量原始信息,導(dǎo)致精度大幅降低,甚至將某個傳感器的探測數(shù)據(jù)全部濾去。這就會產(chǎn)生事故的隱患,因此這樣堆出來的數(shù)據(jù),作用不大。

針對這一痛點(diǎn),發(fā)布會上,復(fù)睿智行發(fā)布了自研的以前融合為核心的融合感知算法,相當(dāng)于把攝像頭、毫米波雷達(dá)還有激光雷達(dá)等原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行融合,再進(jìn)行探測。

關(guān)于原理,周軼博士解釋道:“好比把毫米波雷達(dá)當(dāng)做一個低分辨率的相機(jī),照一張相,可以直接構(gòu)成一個三維空間,雖然精度不高,但景深信息,知道哪里有障礙物。單模攝像頭雖然清晰度很高,但只有2D的平面信息,我們用毫米波雷達(dá)構(gòu)造這樣一個三維空間,把高清晰度攝像頭的2D圖象在三維空間進(jìn)行投影,實(shí)現(xiàn)一個非常高清晰度3D空間。由此,對每一個目標(biāo)我們知道它在哪里,形狀是如何,運(yùn)動還是靜止。通過這樣一個前融合,我們可以大大提高檢測的精度?!?/span>

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但是前融合算法是有門檻的,那就是每個傳感器都必須很好,就像木桶效應(yīng),如果毫米波雷達(dá)不夠好就做不好前融合。而復(fù)睿智行采用自研高性能4D毫米波雷達(dá)來開發(fā)前融合算法的好處,不僅在于確保了體系中雷達(dá)的性能和質(zhì)量,同時可以最大程度地釋放雷達(dá)對算法的支持。這是復(fù)睿智行自主打造高性能4D毫米波雷達(dá)的原因,也是特斯拉這么做的原因。

基于自研4D毫米波雷達(dá)+前融合感知算法的強(qiáng)力組合,復(fù)睿智行所打造的感知方案能提供象素級別的深度信息,提供精確的目標(biāo)形狀,也可以解決非常見目標(biāo)檢測的數(shù)據(jù)樣本不足的問題,因?yàn)榧词箶z像頭不知道目標(biāo)是什么,毫米波雷達(dá)也能知道它在哪里,以怎樣的速度在運(yùn)行,從而對外界目標(biāo)實(shí)現(xiàn)非常精確的探測。

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正因?yàn)橛辛诉@些性能上的優(yōu)點(diǎn),復(fù)睿智行的融合感知能力可以支持全路況,不管是高速、國道、高低架橋還是鄉(xiāng)村小路;全天候,因?yàn)榉桨溉诤狭撕撩撞ɡ走_(dá)、攝像頭、激光雷達(dá);全場景,可以滿足從L0到了L4所有自動駕駛功能的感知需求;以及全目標(biāo)的識別,無論是很小的目標(biāo)還是很大的目標(biāo),都會提供象素級別的深度信息。

4D毫米波雷達(dá),是對傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)的一次劃時代的升級。前融合算法,也是對后融合算法的一次革命性的進(jìn)化。復(fù)睿智行所打造的“軟硬一體”的融合感知平臺,讓我們距離自動駕駛的大規(guī)模商業(yè)化落地又再進(jìn)了一步。

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