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MAXIEYE 周圣砚 | 感知赋能:前装 ADAS 落地还需绕过哪些坑?

作者:伍文靓
2020/07/05 17:23

MAXIEYE 周圣砚 | 感知赋能:前装 ADAS 落地还需绕过哪些坑?

在 ADAS 领域, 80% 、甚至是 99% 的精力,需要放在解决20%的问题上。MAXIEYE 正在努力做「解决问题」的人。 

MAXIEYE 成立于 2016 年,从那时候,MAXIEYE开始就以一年一迭代的速度迭代视觉产品。比从2017 年主要搭载在客车上的预警产品,到2018 年主要用于 L1级辅助驾驶控制功能的前向单目摄像头 IFVS-400,2019年,公司发布的 最新一代系列产品IFVS-500,融合了虚拟激光雷达技术,达到单目高精度测距性能。 

MAXIEYE 周圣砚 | 感知赋能:前装 ADAS 落地还需绕过哪些坑?

近日,MAXIEYE 创始人周圣砚在受邀参与公开演讲中表示,仅从单目视觉的角度来看,真正应该关心的有 3 个核心问题:

将上述 3 个问题解决之后,单目视觉的发展就会实现新的突破。

虚拟激光雷达的突破 

长期以来,业内很多声音在质疑单目视觉的可靠性,比如在某些场景下的可靠性和稳定性不如激光雷达。但如今,MAXIEYE 已经通过底层技术突破,在一定程度上解决了这部分问题,即在单目视觉内部应用虚拟激光雷达。

事实上,虚拟激光雷达在很多ADAS的场景下发挥重要作用。

以 LCC 为例,在高速场景下识别会更稳定;在很多的城市道路中,存在着车标线不明显或是被遮挡的情况,在这样的情况下,通过虚拟激光雷达可以得到 free space 3D 数据,在这个基础上进行融合就能实现虚拟车道线,不影响驾驶员的驾驶体验。

据周圣砚介绍,算力的分配是ADAS 前装量产的重要考量因素,有限的算力须用在更为重要的目标上,因此虚拟激光雷达并不会追求像真正的激光雷达一样,将每一个目标细节都用点云来呈现出来;但在路面参与者的识别准确度上,两者十分接近。同时还能够提高检测维度。

目前,影响 ADAS 系统体验的主要在两个方面,一个是漏检率,一个是误检误报。在最大化提高检测维度后,虚拟激光雷达+毫米波雷达,能够很好弥补视觉的短板。

对于那些并不会影响驾驶行为的漏检,则不需要花费太多的心力去解决。

去年,MAXIEYE 前视摄像头销量开始爆发式增长,今年出货量预计是2019年的3-4倍。今年量产的IFVS-500系列产品 已经进行了虚拟激光雷达技术融合。

具体来说,IFVS-500能在50米内实现接近雷达精度的点云扫描,提供目标的直接高精度测距功能;同时还能实现200米的机动车检测、100米行人及小目标检测,以及对路面及路边泛化目标的识别。 

基于这些能力,MAXIEYE视觉系统可以实现对探测目标的深度估计与道路坡度估计。坡度估计能够帮助车辆识别前方道路的直接曲率和坡度,为检测目标提供更多补偿信息,其检测误差已对标激光雷达。

向乘用车市场进军 

基于过往对商用车市场的前装覆盖,今年,MAXIEYE 的商务落点已经在向乘用车市场转移。

对于这个计划,周圣砚在接受新智驾采访时说道,“当前市场上的许多产品并不能解决乘用车的一些痛点,是因为它们没有站在对的角度去解决客户真正关心的问题。” 

事实上,无论是乘用车还是商用车,大家对于前视系统的感知需求都相差不大。只不过,由于安装的位置不同,可能会导致将单目视觉应用到大卡车上的挑战要比乘用车更大,而且,商用车的使用工况、悬架等问题都比乘用车更复杂。

不过,周圣砚坦言,商用车市场对国产供应商的接受度会更高,但在乘用车市场,大家都普遍倾向于头部的供应商。

对于单目摄像头来说,要准确地识别障碍物就需要与标本库中的大量样本进行对比。这就会涉及到与主机厂合作之间的数据开放问题。周圣砚表示,MAXIEYE 目前已经与数个头部乘用车厂进行了深入交流,其实主机厂的核心需求不在于数据,而在于其他地方。因此,为了解决自己所关心的问题,主机厂很乐意提供相应的数据支持。

他补充说道,“车厂与我们一样,大家都希望取得特斯拉那样的成绩,但一个企业的基因是远远不够的,需要形成一个产业联盟。需要大家在技术和数据方面进行共享。MAXIEYE此前就与宇通客车合作进行过大量驾驶场景数据采集。”

换言之,产业链是需要分工的,每家企业都应该从自己角度去推动这一行业向前发展,这也是企业发展自己核心竞争力和不可替代性的途径。

无人驾驶的赛道终点在100米开外,有些公司领先,走到了 30米;有些公司刚刚起步,才走了1 米。但总的来说,所有企业距离终点都很远,毕竟这是人命关天的事,需要经过大量的验证。但这也证明,任何一家企业都有突围的机会。

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