智能駕駛的快速發展離不開感知系統性能的提升,同時感知系統性能的優劣也制約著智能駕駛方案的實際落地。在感知系統研發過程中,每時每刻都需要進行性能檢測評估以了解不同感知系統自身性能的優劣,實現取長補短,縮短研發周期。因此如何高效地對感知系統性能進行測試評價、如何根據感知系統的不同特性實現針對性地測試評價、如何根據感知系統測試評價結果提供行之有效的改進方案是未來智能駕駛感知系統發展的關鍵所在。
經緯恒潤推出的感知系統性能評估分析解決方案可以根據感知系統(不同數量的傳感器、不同類型的傳感器、各傳感器組合等)和測試環境(城市、鄉村、高速路、地下車庫等)的不同制定相應的評估分析解決方案,同時可針對感知系統特定性能實現定制化測試評估,此外根據測試評估結果可提供相應感知系統優化指導方案。
感知系統評估分析流程
感知系統包含了多種不同類型的傳感器以及獲得的感知數據,以充分利用各類傳感器對于目標及環境的感知能力來獲得可靠的、準確的感知信息,同時還必須考慮感知系統邊界情形,比如傳感器本身的能力邊界、特定環境或場景下對于信息的獲取、感知算法的魯棒性、Corner Case及Edge Case的覆蓋情況,甚至還得考慮行業標準體系,如SOTIF預期功能安全等。
僅以視覺感知舉例,相比其他環境感知技術具有以下幾點優勢:
- 視覺感知圖像信息量大,包含的運行環境細節特征豐富;
- 視覺感知圖像對環境信息探測范廣,能夠獲取足夠的運行環境信息;
- 視覺感知圖像獲取途徑方便,主要利用攝像機采集圖像,設備調節簡單、易操作;
- 圖像采集設備相比其他環境感知設備更加經濟實用,且維護費用低。
目前在視覺感知領域,常采用機器學習或深度學習的方式來實現目標識別,訓練數據集的質量以及包含的信息量對于機器學習算法來說是非常關鍵的,能夠決定神經模型訓練過程中神經網絡的各層參數如何變化。一個深度神經網絡的成與敗,主要還是取決于輸入數據的質量。在實際應用中采集無標簽數據通常比較容易,但是獲取樣本的類別標簽要困難得多,人力物力成本主要集中于對數據進行標注的過程。對無標簽樣本進行標注所需的人力成本成為制約有監督學習的瓶頸。主要存在的數據問題包括:
- 數據不足:數據量的多少主要取決于使用案例、數據類型,以及預期結果;
- 數據質量:解決不同的問題需要不同的信息,目前缺乏場景化、高質量的數據;
- 數據標記:標記是數據的能量源泉,機器學習模型要求數據必須被標記。
因此,需要建立一套提升基于AI的視覺感知軟件驗證效率和安全性的工程解決方案,有效解決人工智能視覺感知系統面臨的數據問題。
為了更有針對性地選擇有標簽樣本,大限度地降低對樣本進行標注所需要消耗的人力成本,研究者們提出一系列方法,讓機器主動地挑選有價值的數據樣本用于學習,即主動學習。
基于云端部署的感知算法驗證套件
除了算法層面需要給予更多地關注和驗證,從傳感器層面也需要作更多地考量,目前智駕感知層面,主流的環境感知系統是通過攝像頭、毫米波雷達、激光雷達和超聲波雷達等多傳感器獲取運行環境信息,但隨著自動駕駛功能復雜性及環境、道路適應性的不斷提升,單純靠增加傳感器的數量或類型,不足以解決感知端的復雜需求,還可能帶來更多的設計及可靠性問題。而目前,在行業中,也積極在探索更復雜傳感器或多傳感器融合的解決方案,比如激光雷達與視覺的融合、毫米波與視覺的融合等。
以毫米波雷達為例,目前廣泛應用的77GHz毫米波雷達具有作用距離遠、測速精度高、受天氣影響小等獨特優勢,但也存在角度分辨率低、虛警和誤報嚴重、同頻雷達干擾等缺點。尤其是L3以上級別智能駕駛系統對雷達傳感器提出了更高的要求,如高角度分辨能力、類激光雷達的點云目標輸出、強抗干擾等。因此,研究和開發分辨率高、目標識別能力強、抗干擾性能優越的新一代毫米波成像雷達產品是大勢所趨。
由Arbe Robotics公司自主開發的雷達芯片組解決方案—“Phoenix”,通過識別、評估和響應具有挑戰性的場景與4D超高分辨率實時成像,無論周圍的天氣和光照條件如何,Phoenix都能區分真實的威脅和虛假警報。
Arbe 4D毫米波雷達因其采用了獨特的天線芯片設計,可以得到點云數據。其探測距離可以達到300米,同時高程分辨率可以達到2°,即可以通過對點云的算法來進行障礙物分類,同樣可以解決雷達在卡車識別,經過桁架,橋梁時出現的探測問題。
- 高分辨率:1°橫向分辨率 & 2°縱向分辨率
- 廣探測區:100°水平方向 & 30°縱向
- 長距:0.5m - 300m 探測距離
- 高實時性:30FPS(4D模式下)
- 高距離分辨率:7.5cm – 60cm
- 多普勒分辨率:0.1m/s
- 誤報:不存在
- 調制方式:調頻連續波技術 ( FMCW )
Arbe 4D毫米波雷達
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