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圓桌干貨 | 行車周視攝像頭和泊車環(huán)視攝像頭,未來兩者會(huì)一直共存下去么?

發(fā)布日期:2023-10-13
      2023年9月22日,在焉知汽車舉辦的汽車視覺創(chuàng)新發(fā)展論壇2023上,開展了主題為《行車周視攝像頭和泊車環(huán)視攝像頭,未來兩者會(huì)一直共存下去么?》的圓桌對(duì)話。
      我們有幸邀請(qǐng)到了福瑞泰克首席架構(gòu)師李帥君縱目科技感知算法總監(jiān)吳子章、安霸半導(dǎo)體研發(fā)副總裁孫魯毅以及鑒智機(jī)器人副總裁兼感知產(chǎn)品線負(fù)責(zé)人梁柱錦焉知產(chǎn)研負(fù)責(zé)人陳康成(主持人)一起參與了圓桌討論。

      在該環(huán)節(jié),各位嘉賓暢所欲言,分別發(fā)表了自己看法與見解。以下內(nèi)容是焉知汽車在不改變嘉賓原意的基礎(chǔ)上,對(duì)核心內(nèi)容進(jìn)行提煉,以供業(yè)內(nèi)人士參考。


       一.主持人車企或Tier1在進(jìn)行周視攝像頭選型時(shí),一般會(huì)重點(diǎn)關(guān)注哪些指標(biāo)?如果要支持城市NOA功能,是否配置角雷達(dá),對(duì)周視攝像頭的選型是否會(huì)產(chǎn)生影響?若有,存在什么樣的影響?

       李帥君:我們是Tier1的角色,關(guān)于周視攝像頭選型,我認(rèn)為主要參考三個(gè)方面:硬件光學(xué)、穩(wěn)定性以及算法。
      從硬件光學(xué)來講,它是指整個(gè)攝像頭的解析力,光學(xué)的成像分辨率以及一系列光學(xué)顏色的測(cè)試,這些都是基礎(chǔ)性能。
      然后,在此之上會(huì)要求硬件的穩(wěn)定性,攝像頭是否已經(jīng)通過在不同的溫度、震動(dòng)、機(jī)械性能、電子兼容性等條件下的測(cè)試項(xiàng)目。
      最后,在算法上,攝像頭模組通常還是要接到后端的域控制器去做感知算法的處理。我們福瑞泰克也做域控,相當(dāng)于是由我們自己來處理。但我們?cè)诳己藬z像頭供應(yīng)商時(shí)候,還是會(huì)看它是否具備ISP的處理能力。如果具備,那么我們?cè)诤蠖伺龅揭恍㊣SP相關(guān)問題,去跟供應(yīng)商做相應(yīng)溝通的時(shí)候會(huì)更加順暢。

      吳子章:剛才李總說的非常全面,我在李總的基礎(chǔ)上稍做一點(diǎn)補(bǔ)充。對(duì)于攝像機(jī)的選型,大家在產(chǎn)品需求的差異還是蠻大的。不同的場(chǎng)景(高速/城區(qū)/泊車)需求下的理解不同:不同的刷新率和分辨率。另外,我們還需要照顧到遠(yuǎn)場(chǎng)和近場(chǎng)的感知,到底希望能感知到什么樣的清晰度,大家會(huì)有一些區(qū)別。攝像頭選型的時(shí)候都會(huì)針對(duì)這些具體需求進(jìn)行考量。

      孫魯毅作為芯片廠商,因?yàn)槲覀儾恢苯舆M(jìn)行攝像頭選型,我們是支持我們客戶/Tier1來做選型。
     我們主要考慮兩方面:首先,會(huì)考慮支持?jǐn)z像頭需要的性能。如果同時(shí)運(yùn)行多顆攝像頭,需要搭配什么樣的芯片?比如6V5R的行泊一體方案,它所搭配的攝像頭就不能特別多,否則,不僅成本過高,芯片的性能也支撐不了。
對(duì)于大算力的芯片而言,如果市場(chǎng)上需要,把周視/環(huán)視/前視/后視的攝像頭全部接入進(jìn)去,問題也不是很大。需要支持?jǐn)z像頭總的處理能力,包括攝像頭的接入能力,處理的時(shí)候不會(huì)丟幀(運(yùn)行比較復(fù)雜AI算法的時(shí)候,要保證它不會(huì)丟幀)等。
      其次,要考慮圖像的質(zhì)量,因?yàn)?/span>現(xiàn)在比較明顯的趨勢(shì)是車上搭載的攝像頭越來越多,一般會(huì)用大算力或者是中等算力 SoC芯片上的ISP進(jìn)行圖像處理。相對(duì)來講,大算力平臺(tái)會(huì)有更多的資源去做ISP處理。我們也做過一些對(duì)比:同樣的CMOS Sensor,如果是用模組端的ISP(還是業(yè)界比較有名的ISP)處理,它跟用安霸的SoC芯片上的 ISP做處理得出的結(jié)果對(duì)比 —— 白天的效果沒有太大的差別,但是在夜晚或者是雨天,差別還是挺大的。利用安霸方案的ISP處理,效果會(huì)更好。對(duì)于Tier1的意義在于可以用相對(duì)便宜的CMOS圖像傳感器達(dá)到更貴的CMOS圖像傳感器類似的效果,這主要是從成本的角度考量。

       梁柱錦:前面三位講得很完善,我補(bǔ)充兩點(diǎn),我們做選型可能會(huì)從兩個(gè)角度:
       第一個(gè)是從硬件適配的層面。當(dāng)我們要去做攝像頭選型,更具體點(diǎn)就是面向量產(chǎn)的方案選型上 ——選擇哪款攝像頭,需要看它能不能適配當(dāng)前選擇的域控制器,以及我們適配這款攝像頭需要花的時(shí)間和代價(jià)是多大,這是前提。如果在這個(gè)層面上代價(jià)比較大,那我們可能會(huì)選擇其它更合適的??傮w來說它能不能滿足我們?nèi)プ隽慨a(chǎn)的時(shí)間點(diǎn),以及去適配它需要花的時(shí)間以及代價(jià)是多少,這是非常重要的衡量指標(biāo)。
       第二就是從功能層面,剛才吳總也講到了。我們到底要去做泊車功能,還是做城區(qū),亦或者是去做高速。我們對(duì)于所要識(shí)別的物體,以及想要去做的一些任務(wù),其實(shí)對(duì)攝像頭是有要求的。比如,在城區(qū)場(chǎng)景,它需要對(duì)更小的目標(biāo)做監(jiān)測(cè)和識(shí)別,這個(gè)時(shí)候可能對(duì)FOV有要求 —— FOV越大,看進(jìn)去的目標(biāo)會(huì)越多,同時(shí)像素越高,就越能識(shí)別出更小的物體。當(dāng)然了,這和域控的選擇也是有很強(qiáng)的相關(guān)性。
      總之,關(guān)注的核心就兩個(gè)點(diǎn):從硬件角度能不能滿足,以及從功能角度能不能滿足。

       二.主持人:對(duì)于側(cè)前和側(cè)后方向的環(huán)境感知,通常有以下三類比較主流且經(jīng)濟(jì)使用的智駕傳感器配置方案:1)配置有環(huán)視攝像頭,但無周視攝像頭和角雷達(dá),會(huì)用環(huán)視攝像頭去實(shí)現(xiàn)一些行車輔助功能;2)配置有周視攝像頭,但無環(huán)視攝像頭和角雷達(dá),會(huì)使用周視攝像頭去實(shí)現(xiàn)一些泊車輔助功能;3)配置角雷達(dá),但無環(huán)視和周視攝像頭。如何看待這三種不同類型的方案?(不同方案的優(yōu)劣勢(shì)和重點(diǎn)針對(duì)的應(yīng)用場(chǎng)景是什么?)

      梁柱錦:我談兩個(gè)層面,對(duì)于這三類不同類型的傳感器。我們首先要知道他們的優(yōu)劣勢(shì)在哪里。其次,就是剛才講到的場(chǎng)景問題,是要做行車,還是做泊車。
      我們分析一下三類不同類型的異構(gòu)傳感器:1)角雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)在于它的測(cè)距測(cè)速很穩(wěn)很準(zhǔn),不受天氣環(huán)境影響,可全天候工作,但對(duì)于對(duì)橫向目標(biāo)敏感度低,如對(duì)橫穿車輛檢測(cè)效果不佳;還有一些鬼影、靜距離盲區(qū)等問題。2)環(huán)視攝像頭的優(yōu)點(diǎn)在于FOV特別大,看到的范圍很廣;3)周視的FOV偏小,但是看得比較遠(yuǎn)。
      針對(duì)這些特性,我覺得在泊車場(chǎng)景,不需要看太遠(yuǎn),但要盡可能看得進(jìn)所有的目標(biāo),還要識(shí)別到空間車位及線車位。在這種情況下,如果只用角雷達(dá),是沒辦法識(shí)別車位,因?yàn)樗鼪]有語義感知的功能。但用周視攝像頭,處于安裝位置及視角的原因,又看不到近距離的目標(biāo)及車位。 

      對(duì)于行車場(chǎng)景,又要分高速和城區(qū)。高速場(chǎng)景需要看得遠(yuǎn)。環(huán)視攝像頭的缺點(diǎn)就是看不遠(yuǎn) —— 探測(cè)距離只有30~50m。周視可以覆蓋更大的范圍,比方說,做高速領(lǐng)航,需要做變道,不同的變道速度對(duì)于側(cè)后方的感知距離也不一樣。舉個(gè)例子,側(cè)后方需要看到大于80米左右的距離,才能安全的變道,這也是為什么最早的駕駛員觸發(fā)變道功能要求自車車速在60kph以上的原因之一,自車變道速度越低,對(duì)于側(cè)后方的識(shí)別距離要求越高。如果用環(huán)視攝像頭,就達(dá)不到這個(gè)需求。用角雷達(dá)的問題在于它的噪聲會(huì)很多,對(duì)于側(cè)后方的車輛的橫向位置識(shí)別性能不佳,所以就導(dǎo)致了變道的成功率很低。

      所以我總結(jié)一下:需要根據(jù)傳感器不同特性,以及在不同的應(yīng)用場(chǎng)景下,系統(tǒng)到底想要具備的功能是什么,然后根據(jù)需求去選擇不一樣的傳感器搭配。

       孫魯毅:剛才梁總講的很全面,我稍微補(bǔ)充一點(diǎn)。隨著不同傳感器的技術(shù)發(fā)展,我覺得一個(gè)很明顯的趨勢(shì) —— 視覺的優(yōu)勢(shì)以及發(fā)展的潛力比雷達(dá)要大。雷達(dá)也不是說就不行,只是說視覺的進(jìn)展會(huì)更快。在我看來,隨著視覺傳感器技術(shù)的提升,角雷達(dá)被拿掉是有可能的。甚至沒有周視攝像頭的情況下,如果前視和后視攝像頭FOV足夠大,便可以覆蓋很大的角度,支持變道等功能。
       做得比較好的環(huán)視魚眼攝像頭,其實(shí)可以看到30米。30米對(duì)于橫向車道的判斷也沒有什么太大問題。在未來,這三種傳感器最有可能被拿掉的是角雷達(dá),但前后雷達(dá)的意義比較大則仍會(huì)保留,尤其是前雷達(dá)。
       如果把周視跟環(huán)視比,我不是特別看好周視。周視當(dāng)然有用,但環(huán)視攝像頭天生的大FOV是周視攝像頭無法取代的,特別在泊車場(chǎng)景下完全無法被取代。很多時(shí)候看得不夠遠(yuǎn),不是問題;而看不看得清楚才是問題。比如,光線比較差,或者夜晚開車,我們?nèi)搜垡部床坏?00米。所以,看不遠(yuǎn)不是問題,首要解決是在大視角下可辨識(shí)度的問題。
       如果一定要選的話,我覺得這三個(gè)傳感器首先被淘汰的是角雷達(dá)。隨著技術(shù)的發(fā)展,周視的地位可能就要受到影響,尤其現(xiàn)在大家做行泊一體,總是在討論能不能干掉周視

      吳子章:我覺得孫總說得非常好,說出了很多我們從業(yè)者的一些經(jīng)驗(yàn)和痛點(diǎn)。其實(shí)很多同行一直希望用一種傳感器去取代另一種傳感器,并且有很多同行已經(jīng)做過了試驗(yàn)和驗(yàn)證。有一段時(shí)間,有些廠商就已經(jīng)拿4路的周視專門去做泊車的功能,但做了一段時(shí)間就不了了之了。
      當(dāng)然也有一些廠商用環(huán)視去做行車場(chǎng)景上的嘗試。環(huán)視也有剛才梁總說的一些問題,它的近場(chǎng)感知還可以,但是遠(yuǎn)場(chǎng)感知肯定是很難提上來,至少目前還存在成像質(zhì)量或其它局限性問題,所以兩者在一段時(shí)間內(nèi)可能還是會(huì)共存的。兩者在冗余性上面,在當(dāng)前階段,算法上的冗余會(huì)比異構(gòu)傳感器上的冗余更有意義一些。
      在角雷達(dá)的發(fā)展過程中,近一兩年的發(fā)展確實(shí)沒有那么快了,可能它的價(jià)格或者說市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)趨于穩(wěn)定。在我們看來,激光雷達(dá)的降價(jià)對(duì)角雷達(dá)的存在具有一定的挑戰(zhàn)性。隨著補(bǔ)盲激光雷達(dá)的引入,它可能會(huì)扮演一條“鯰魚”的角色 —— 如果它的作用發(fā)揮越來越大,其它傳感器可能就會(huì)受到一定的影響。

       李帥君:我補(bǔ)充一點(diǎn),分別談一下這三類傳感器目前的現(xiàn)狀以及發(fā)展中存在的一些不足,最后再講一下我個(gè)人對(duì)整個(gè)趨勢(shì)的判斷。
      先說周視攝像頭(特斯拉是最典型的例子),能夠看得比較遠(yuǎn),但是看不到足夠近的目標(biāo)。原因很簡(jiǎn)單,就是FOV不夠大。對(duì)于大部分的智駕應(yīng)用來講,我們其實(shí)更需要用周視攝像頭看更近一些的東西,這是它現(xiàn)在的缺陷,需要去彌補(bǔ)的地方。
      其次,對(duì)于魚眼攝像頭,基本快成了標(biāo)準(zhǔn)配置,這是一個(gè)很好的基礎(chǔ)。有一個(gè)容易被大家忽視的地方 —— 環(huán)視和周視設(shè)計(jì)目標(biāo)不一樣。大部分的魚眼攝像頭是為了泊車而設(shè)計(jì),它現(xiàn)在是完全正的向下去安裝,視場(chǎng)角是為看車道線服務(wù)的,然而現(xiàn)在有一大半看到的是車的本體,這是沒有意義的。從我們環(huán)境感知的目標(biāo)來看,它應(yīng)該抬起來一點(diǎn)去看側(cè)面更遠(yuǎn)的地方。怎樣才能把FOV用得更好一點(diǎn),可能需要上限能做到靜態(tài)環(huán)境探測(cè)15米左右,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)物體探測(cè)能做到20~30米。
      最后,角雷達(dá)的問題,它的處理比較簡(jiǎn)單,非常有用的地方在于對(duì)于移動(dòng)物體感知比較敏感。不足之處在于,如果近處有很多交通參與者,不太容易把他們互相分辨,因?yàn)闀?huì)存在很多噪音。車載毫米波雷達(dá)最開始應(yīng)用于歐洲,原本的設(shè)計(jì)就是為了應(yīng)對(duì)高速場(chǎng)景。它會(huì)對(duì)遠(yuǎn)距離監(jiān)測(cè)范圍內(nèi)、有移動(dòng)速度的物體,容易用相對(duì)很小的代價(jià)就可以把它區(qū)別出來,這是它的優(yōu)勢(shì)。
      對(duì)于整體的發(fā)展趨勢(shì),雷達(dá)和視覺技術(shù)都會(huì)往前發(fā)展,去增強(qiáng)它的感知能力。我非常認(rèn)同下午豫興電子付總演講中的一個(gè)觀點(diǎn) —— 能用基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單的方法去解決的,就不要去拼高大上的算法。
      那么,環(huán)視和周視攝像頭的FOV或者探測(cè)距離不夠,要去發(fā)展,其實(shí)我覺得要更多的要在鏡頭的設(shè)計(jì)上去做文章,讓它更充分的去利用視場(chǎng)角去Cover,確保進(jìn)來的像素都是有效的,是真正感興趣(工作)的范圍,我覺得這是重點(diǎn)。
角雷達(dá)用簡(jiǎn)單方法能夠?qū)Ω咚俚哪繕?biāo)產(chǎn)生作用,它就一定有它在感知層面上的意義。當(dāng)然,我在一定程度上同意在終局的時(shí)候,周視以及環(huán)視攝像頭可以不用激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)就可以把所有的場(chǎng)景都覆蓋。但這是一個(gè)終局的形態(tài),可能需要5~10年的時(shí)間。
      在我們談BEV算法的時(shí)候往往忽略掉 —— 它還需要3D真值來訓(xùn)練。怎么獲得3D真值?車上如果沒有激光雷達(dá),但是有角雷達(dá)的時(shí)候,它也能給采回來的數(shù)據(jù)提供很重要的Reference。所以它對(duì)提供量產(chǎn)影子模式的真值有一個(gè)非常重要的作用,在我們到達(dá)終局之前,我認(rèn)為角雷達(dá)一定會(huì)存在的

       三.主持人:以往的一些高端品牌車型中,周視攝像頭大多都采用與前視攝像頭同分辨率的8MP,但是現(xiàn)在很多車型中,周視攝像頭大多開始降為使用2MP。您如何看待這種現(xiàn)象?(是因?yàn)檫@些車型本身的算力、帶寬不足以支持過多的高分辨率攝像頭,還是說對(duì)于實(shí)現(xiàn)高速/城區(qū)NOA等高階智能駕駛功能,2MP的周視攝像頭完全夠用,亦或者是出于成本和性能方面的綜合考量?)

       李帥君:首先我覺得域控中的SoC芯片肯定不是瓶頸,有很大的算力。我覺得更多的還是在應(yīng)用場(chǎng)景上。周視可能先上,大家最后發(fā)現(xiàn)真正極端的case,或者說最應(yīng)該去解決的是路口斜前方的場(chǎng)景—— 不超過100米的Case。那么,剩下的便是設(shè)計(jì)多大FOV和多大分辨率的事情。從這個(gè)角度出發(fā),再去考慮降低分辨率的事情。但理論上講,還有一種情況是把 FOV設(shè)計(jì)得很大,并且用很高分辨率,成本上不劃算。
       

       吳子章:從我們的經(jīng)驗(yàn)來看,這里存在性價(jià)比的問題。系統(tǒng)資源是有限的,4個(gè)周視全上8MP攝像頭,勢(shì)必要吃掉更多的CPU、顯存以及AI算力。雖然現(xiàn)在有比較強(qiáng)的芯片供應(yīng)商能提供大算力芯片,但大算力芯片還有很多的工作要做 。一個(gè)系統(tǒng)如果承擔(dān)了過多的前端任務(wù),后面能夠留下來給其它功能所使用的資源必然是有限的。所以,從系統(tǒng)資源平衡的角度來看,4個(gè)8MP周視攝像頭接進(jìn)來,比之前的2MP或3MP攝像頭能夠帶來多大的增益或者提升,是我們從量產(chǎn)角度需要去考量的一點(diǎn)。
      如果8MP周視攝像頭能夠在遠(yuǎn)距離或者說在某些情況下,的確帶來了一定的指標(biāo)提升,但它的提升也給整個(gè)成本帶來了很大的增加,可能就要重新考量這件事情了。
      我們看到的很多同行對(duì)8MP攝像頭使用策略有所不同,比如,有的在算力有限的情況下,會(huì)從中間選一個(gè)ROI區(qū)域,然后扣出來。其實(shí)就是典型的8MP攝像頭的解決辦法,只解決了一個(gè)看遠(yuǎn)的問題,因?yàn)閾噶艘粔K,遠(yuǎn)處的 ROI可能就是有限的,同時(shí)也平衡了算力資源有限的問題。
      另外一點(diǎn),8MP攝像頭本身 ROI也存在一定的距離范圍,F(xiàn)OV和距離相互制肘,所以這個(gè)過程當(dāng)中,它能夠帶來的提升也有限。所以在近一兩年,8MP攝像頭的裝載率也會(huì)存在著一定的挑戰(zhàn)。同樣,這跟整個(gè)車企都要降本的環(huán)境背景也有一定關(guān)聯(lián)。
      但8MP周視攝像頭的確也是會(huì)比之前低分辨率周視攝像頭起到更強(qiáng)的效果。比如,在過路口或者說車的側(cè)方有一些Corner case需要去幫助解決的情況下。
      過一兩年,隨著整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境有所緩解,再加上整個(gè)攝像頭在成像質(zhì)量上,或者說在安裝角度上面得到一定程度地提升或改進(jìn),并且給我們的整個(gè)系統(tǒng)帶來比較好的增益的情況下,8MP周視攝像頭也可能會(huì)被重新考量用起來。

      孫魯毅:前面兩位講得都很好。我主要想從以下兩個(gè)方面來談一談。首先是數(shù)字圖像的領(lǐng)域,另外一個(gè)是從算法和算力的領(lǐng)域。
      從數(shù)字圖像的領(lǐng)域來講,我覺得大家有時(shí)候經(jīng)常過分的關(guān)注于多少像素,而不太關(guān)注于多少個(gè)好像素(高質(zhì)量成像)。
      看同時(shí)代的傳感器 —— 我們單獨(dú)去測(cè)SNR(信噪比),是2MP攝像頭好,還是8MP攝像頭好?測(cè)下來結(jié)果基本是2MP攝像頭好。為啥?因?yàn)橥瑫r(shí)代的技術(shù),簡(jiǎn)單來講就是Pixel越大越好?;镜囊貨Q定了8MP攝像頭在白天光線很好的時(shí)候,它的SNR比較好。但在夜晚或者光線比較差(下雨或霧天)的時(shí)候,它的表現(xiàn)常常不如2MP攝像頭。去測(cè)好像素個(gè)數(shù),如果挑那種特別low light(低光照)場(chǎng)景,8MP攝像頭的好像素個(gè)數(shù)甚至都沒有2MP攝像頭的多。
      車載攝像頭的應(yīng)用解決的是可見度的問題,不僅僅要應(yīng)對(duì)白天光線好的場(chǎng)景,還要應(yīng)對(duì)夜晚以及惡劣天氣下場(chǎng)景。即使是有一個(gè)很好的ISP也不能改變CMOS 圖像傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)本來就不行的問題。
      好像素與壞像素,還有一個(gè)區(qū)別就是動(dòng)態(tài)范圍。同時(shí)代的技術(shù)里面,動(dòng)態(tài)范圍跟 Pixel大小有很大的關(guān)系?,F(xiàn)在隨便一個(gè)手機(jī)好幾千萬像素,一個(gè)稍微老一點(diǎn)的單反,可能就1000多萬像素。拿10年前的單反跟現(xiàn)在最新的手機(jī)比,白天光線良好的時(shí)候近距離拍照,手機(jī)完勝10年前的單反,再挑一個(gè)惡劣的環(huán)境(光線較暗),會(huì)完敗于10多年前的單反。
      數(shù)字圖像系統(tǒng)要考慮到多少像素是有用的,技術(shù)又是怎么樣發(fā)展的。這些主要受光學(xué)相關(guān)因素的影響,比如鏡頭的加工工藝、鍍膜以及安裝精度等。
      另外,從算法和算力的領(lǐng)域看。周視為什么之前用8MP攝像頭,我覺得最主要的原因還是為了廣告宣傳效應(yīng)。技術(shù)層面也有意義,但意義不是特別大。高像素?cái)z像頭在技術(shù)上最大的意義是場(chǎng)景重建,如果采集這些數(shù)據(jù)去做場(chǎng)景重現(xiàn),自己去建地圖非常有意義。如果前視、周視都是8MP攝像頭,可以跑8MP攝像頭的BEV算法,但是BEV+Transformer的網(wǎng)絡(luò)不會(huì)跑得很快。在現(xiàn)在的技術(shù)現(xiàn)狀下,很難跑到實(shí)時(shí)。
      我可以這樣講,周視全部用8MP攝像頭,如果是跑真正實(shí)時(shí)的自動(dòng)駕駛的網(wǎng)絡(luò),4個(gè)Orin-X都不一定能搞定?;緯?huì)采用縮小、裁剪以及其它一大堆的技巧處理后的輕量版的網(wǎng)絡(luò)才能夠運(yùn)行。如果是開發(fā)一個(gè)性價(jià)比比較合適的方案,        個(gè)人認(rèn)為:前視有效距離要比較遠(yuǎn),要做到200米左右的感知,8MP前視非常有必要。但對(duì)周視來講,通常不是那么必要上8MP,2MP的分辨率已經(jīng)完全夠用。

       梁柱錦:我從另外一個(gè)視角談一下。為什么周視要用8MP攝像頭?因?yàn)橘F,貴代表什么,性能好。我覺得從賣方的角度來看,像以前賣手機(jī)的廠商,總會(huì)說用了某某最新的芯片。
       實(shí)際上,我們的手機(jī)性能可能不一定需要那么好的芯片。我覺得對(duì)于8MP攝像頭也是一樣。周視用8MP攝像頭,企業(yè)就可以對(duì)外宣稱說他的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知性和安全性比用2MP攝像頭要更好,這樣的車可以賣的更貴。
       這是從非技術(shù)角度,從技術(shù)角度講的話,前面幾位已經(jīng)講的非常全面了。
       我這里稍微補(bǔ)充一下,現(xiàn)在就算是我們用2MP攝像頭,其實(shí)大部分的算法也并沒有把所有的這些數(shù)據(jù)全部利用好。大家實(shí)際做算法的時(shí)候,一般都會(huì)接入2MP周視攝像頭進(jìn)來,如果用BEV,在目前主流的一些宣稱在100 TOPS左右的芯片上去跑,也很難跑實(shí)時(shí)。更別說要去帶4個(gè)8MP周視攝像頭了。
       總之,所以我覺得,對(duì)于高端車型,一方面是為了宣傳,也就是是所謂的廣告效應(yīng)。另一方面是為了未來的可擴(kuò)展性。我覺得未來整個(gè)算法的模型肯定要迭代。如果前期預(yù)留更好的一些傳感器的配置,后面其實(shí)大概率是能用起來的。當(dāng)然,如果我們只是想簡(jiǎn)單的去做高速或城區(qū)NOA,其實(shí)周視用2MP也是完全夠用的。

        四.主持人:未來,用4~5顆超級(jí)魚眼攝像頭替代傳統(tǒng)的4顆周視攝像頭+4顆環(huán)視攝像頭是否會(huì)成為主流?如果能夠?qū)崿F(xiàn)很好的替代,需要超級(jí)魚眼攝像頭具備什么樣的性能?另外,要實(shí)現(xiàn)這樣的方案,在算法和軟件層面上又會(huì)帶來怎樣的挑戰(zhàn)?

      梁柱錦:最開始我也分析過了,主要看兩點(diǎn):FOV和像素。FOV取決于攝像頭能看多大范圍,像素取決于它能監(jiān)控到多少物體。魚眼攝像頭的問題在于看不遠(yuǎn),因?yàn)轸~眼環(huán)視攝像頭都是往下看,如果把它抬起來,肯定就會(huì)看得更遠(yuǎn)。同時(shí),因?yàn)樗腇OV足夠大, 意味著同等像素情況下,魚眼攝像頭肯定比周視攝像頭看得要更近。魚眼攝像頭雖然說看不遠(yuǎn), 但如果把像素提高了,它就能看得更遠(yuǎn)了。
超級(jí)高像素魚眼攝像頭的意義就在于去彌補(bǔ)傳統(tǒng)魚眼攝像頭看不遠(yuǎn)的問題。把像素變高,魚眼攝像頭最大的問題就是畸變問題。解決不好畸變,相當(dāng)于四周的東西都看不了,想要去覆蓋全車360°的是覆蓋不好的。
特別是對(duì)于一些在周邊/圖像邊緣的一些場(chǎng)景,對(duì)算法的要求相對(duì)比較高。怎么能夠把去畸變做得更好,甚至壓根不用做去畸變,只是通過網(wǎng)絡(luò)模型去處理(去畸變這種模型)。這會(huì)對(duì)算法提出更高的要求,我們鑒智就提出了雙球形去畸變的方案。
      所以我非常認(rèn)同,當(dāng)魚眼攝像頭的像素提升了,它一定是能去替換掉現(xiàn)在的周視,當(dāng)然這個(gè)是在我們限制的ODD范圍內(nèi),比方說我們要去滿足C-NCAP,過十字路口場(chǎng)景,普通的魚眼攝像頭可能就看30米的距離,但C-NCAP現(xiàn)在可能要求看80米的距離,怎么辦?像素就需要提升4倍或8倍。所以,我認(rèn)為超級(jí)魚眼攝像頭一定是有價(jià)值的,一定可以逐步地把周視替換掉,用更低/更少的傳感器,去達(dá)到我們現(xiàn)在想要的這種城區(qū)/高速領(lǐng)航的需求。

      孫魯毅:梁總講的算法應(yīng)用,我還是比較贊同的?,F(xiàn)在,我講一下魚眼鏡頭本身。其實(shí)魚眼鏡頭的模組它不是說你換一個(gè)CMOS 圖像傳感器,像素多了,感知效果就會(huì)好。因?yàn)殓R頭的光學(xué)部分也非常重要。
      我看好未來普通魚眼鏡頭在行泊一體的應(yīng)用,但對(duì)于較高成本的超級(jí)魚眼持保留態(tài)度。
      魚眼鏡頭是所有鏡頭中難度最大的,雖然我們不做鏡頭,但是我們接觸過很多鏡頭廠商,魚眼鏡頭市場(chǎng)上最常見的是接近于Equidistant形變的鏡頭, 這種鏡頭的邊緣壓縮比較明顯,邊緣壓縮會(huì)導(dǎo)致邊緣的角分辨率比較低,如果環(huán)視魚眼攝像頭兼顧用于周視,真正所感興趣的信息會(huì)在邊緣高度壓縮的地方,這是Equidistant鏡頭常見的一些問題。
      從光學(xué)角度的設(shè)計(jì),魚眼攝像頭對(duì)于單點(diǎn)高亮度的光源,在HDR的場(chǎng)景下很容易有紫邊,這是天生的光學(xué)設(shè)計(jì),想解決這個(gè)問題是非常復(fù)雜的。解決魚眼攝像頭帶來的鬼影問題,光學(xué)成本會(huì)比較高。如果要解決上述問題,還要解決夜晚亮度過高的問題,要增加它的光圈,魚眼鏡頭+光圈會(huì)加重紫邊,情況會(huì)越來越壞。如果加了光圈以后,成像質(zhì)量又好,那么鏡頭體積就得加大,體積加大以后安裝又變得很困難,最后又導(dǎo)致成本迅速增加。
      也有人會(huì)想能不能另辟蹊徑,我不做Equidistant鏡頭,去做那種邊緣擴(kuò)展比較開這種,比如 stereographic鏡頭。首先這種鏡頭的專利有沒有到期,會(huì)不會(huì)收專利費(fèi)暫且不談,單加工成本就比較高,并且尺寸也比較大。
      魚眼攝像頭還有一個(gè)難點(diǎn)。前面已經(jīng)講到部分是算法的應(yīng)用,比如側(cè)面一輛車開過去的時(shí)候,環(huán)視魚眼攝像頭的成像 —— 有一個(gè)差不多45度角的轉(zhuǎn)向,它的這種特征跟常規(guī)的前/后視攝像頭所看到的都非常不一樣,所以要進(jìn)行一些形變矯正,并且形變矯正本身也很復(fù)雜,不是簡(jiǎn)單的形變矯正。比如,當(dāng)某輛車距本車距離比較近以后,它就會(huì)凸出來,產(chǎn)生復(fù)雜的形變。
      總之,魚眼攝像頭存在兩大問題:1)光學(xué)設(shè)計(jì)怎樣跟CMOS 圖像傳感器進(jìn)行緊密綁定,降低成本,現(xiàn)在整個(gè)行業(yè)還沒有很好的解決方案。2)如何很好地應(yīng)用魚眼攝像頭去做算法。目前,這個(gè)問題在整個(gè)行業(yè)也沒有特別好的答案。

       吳子章:關(guān)于魚眼攝像頭的使用及使用過程中遇到的一些問題,確實(shí)是我們很多同行都在討論的點(diǎn),這些也是我們之前一直在考慮的??v目起初便在魚眼泊車上做了很多工作,也一直在思考是否能用魚眼攝像頭去發(fā)揮更大的效能,實(shí)現(xiàn)更多的功能。在此過程中,的確也遇到了很多類似于剛才孫總談到的一些問題。因?yàn)槲覀児居袑iT的傳感器部門,相關(guān)同事也很專業(yè),所以經(jīng)常也會(huì)跟我們談到相關(guān)的問題。這些問題其實(shí)是當(dāng)前技術(shù)發(fā)展的瓶頸或者說局限性。
其實(shí),從魚眼攝像頭使用者的角度來看,的確遇到了很多前面幾位提到的問題,比如魚眼攝像頭的安裝角度或安裝策略問題,魚眼攝像頭在左右兩側(cè)實(shí)際上是要向下看,它要比前后兩側(cè)魚眼的安裝位置更低,如果用800萬像素的攝像頭,安裝的角度同樣會(huì)向下去傾斜一些,那么,它是否能夠看得足夠遠(yuǎn)呢?這可能也是個(gè)問題。另外,越邊緣的地方,形變和畸變會(huì)越大一些,尤其在側(cè)方的遠(yuǎn)處,可能會(huì)正好趕上形變比較劇烈的一些區(qū)域。
      如果說出現(xiàn)的這些問題,都通過算法去解決。但算法在量產(chǎn)的過程中也會(huì)應(yīng)用在不同的車型,比如,在小轎車量產(chǎn)的算法,如果換到大型的商務(wù)車上面,可能就需要進(jìn)行比較大的算法調(diào)整或者說算法的適配,無疑會(huì)給算法部門帶來比較大的壓力,所以,整個(gè)過程是需要解決系統(tǒng)優(yōu)化的問題,但系統(tǒng)優(yōu)化可能就需要我們行業(yè)內(nèi)的一些外部的驅(qū)動(dòng)力引入進(jìn)來??傊?,傳感器的變革是一個(gè)艱辛又漫長(zhǎng)的過程,所以我們還是拭目以待吧。

      李帥君:從技術(shù)上看,我覺得環(huán)視和周視存在一定功能上的重疊。從技術(shù)和成本的角度出發(fā),現(xiàn)在大家的確都是在想辦法去看能不能把它歸一化,或者說減少成本。
      另外,周視有周視的問題,環(huán)視有環(huán)視的問題,兩個(gè)對(duì)比來看,我認(rèn)為環(huán)視要往上走的難度可能更大一點(diǎn)。
      另外,瓶頸并不在Pixel(像素)上面,而在鏡頭上。最終的需求是需要一個(gè)側(cè)面的視覺系統(tǒng)來具備足夠大的FOV以及更遠(yuǎn)的探測(cè)距離。相對(duì)來講,我覺得如果采用同樣的原理,同樣性質(zhì)的鏡頭,把周視攝像頭的FOV做得大一些,安裝角度再外下探一些,周視攝像頭來兼顧環(huán)視應(yīng)用可能更容易實(shí)現(xiàn)一些。

       五. 主持人:現(xiàn)在大家都在做高速/城區(qū)NOA,都在推輕高精地圖甚至是無高精地圖方案來實(shí)現(xiàn)高階智能駕駛方案。主流的廠商傾向于選擇異構(gòu)感知傳感器的冗余方案。對(duì)于側(cè)前和側(cè)后范圍的感知監(jiān)控,可選擇的傳感器有:3D(4D)角毫米波雷達(dá)、高清周視攝像頭(環(huán)視攝像頭)以及補(bǔ)盲激光雷達(dá)。通常情況下,會(huì)至少選擇其中的兩種傳感器;但是要實(shí)現(xiàn)規(guī)?;慨a(chǎn),出于成本上的考量,必須有所取舍,那么冗余傳感器配置究竟該如何選擇?


       李帥君:先回答冗余這個(gè)詞。我個(gè)人看法,冗余偏向于是一個(gè)偽命題,大家既然在做融合,可能在算法里面,都要把視覺的特征和雷達(dá)的特征放在一起,然后才形成這樣一個(gè)系統(tǒng),這里面其實(shí)不存在冗余,每一種都是must,除非是做后融合,卡爾曼濾波這一套其實(shí)還是可以用冗余的理論去解釋。但是,所有的BEV算法和重感知輕地圖算法,大家走的都是重度的前融合。所以我覺得談冗余本來就沒有基礎(chǔ),冗余的這種說法可能也不太準(zhǔn)確。
      接下來講怎么去配置這三類傳感器,我的基本觀點(diǎn)是要有深度信息以及不同源的至少兩類傳感器,因?yàn)橐曈X是最豐富的一個(gè)信號(hào)源,應(yīng)該具備。接下來是訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),不管什么樣的感知算法,都需要一個(gè)真值,但純視覺的系統(tǒng)往往比較難獲得真值信息。那么,就需要有一類傳感器來輔助認(rèn)知。
      目前大家有不同的實(shí)現(xiàn)路徑:1)激光雷達(dá) —— 大部分人從學(xué)術(shù)界繼承過來的一種方式。2)雙目立體視覺 —— 鑒智以及其它少數(shù)企業(yè)在推行的一種方式。3)3D/4D角毫米波雷達(dá) —— 包括福瑞泰克等企業(yè)在內(nèi)在堅(jiān)持的一種方式。我覺得這些方式都可以去選擇,它的核心作用就是給視覺數(shù)據(jù)提供距離上的估計(jì)。它是用更簡(jiǎn)單的一種方式,但一定是不同源的傳感器,這樣才能夠跟視覺傳感器組合起來去生成真值來訓(xùn)練。

      吳子章:我覺得李總說的很有道理,其實(shí)我們想要確保傳感器層面的冗余,肯定至少需要兩類異構(gòu)傳感器。如果在成本沒有壓力的情況下,甚至我們可以選更多類型的傳感器配置方案。但其實(shí)會(huì)存在一些問題 —— 我們?nèi)绾问褂眠@些傳感器。
      因?yàn)槲覀冃枰ㄟ^芯片上面有限的算力,把不同源的傳感器進(jìn)行強(qiáng)力的融合。尤其是前融合,對(duì)傳感器的輸入信號(hào)源有一定的要求,并且對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的要求也更高,并且需要經(jīng)過強(qiáng)化訓(xùn)練。目前,業(yè)界的技術(shù)水平在普遍應(yīng)用上還存在局限性。
      選一款傳感器,最開始肯定是要看需求,是要覆蓋高速,是城區(qū),還是要覆蓋泊車。如果三個(gè)場(chǎng)景都要覆蓋,要考慮的東西會(huì)很多,所有場(chǎng)景的需求都要考慮進(jìn)來。此時(shí),我們不單單是用一般的冗余度去看問題,可能還需要從功能設(shè)計(jì)的角度去看。有些功能可能一定要這種傳感器,另外一些功能可能對(duì)另外一類傳感器是必不可少。那么,從功能需求端來看,這些傳感器就必須得搭配進(jìn)來
      很多時(shí)候我們都面臨的同樣現(xiàn)實(shí)的問題。如果想要在下一代的功能當(dāng)中去克服所遇到的困難,其實(shí)還是需要有一些同行勇敢的站出來 —— 傳感器的配置或者所使用策略就自己設(shè)計(jì),不管其他人怎么做,保證自己的效果好就行,并且成為行業(yè)標(biāo)桿。
      成為這樣的標(biāo)桿當(dāng)然很難,因?yàn)椴粌H需要自身有計(jì)算芯片的生產(chǎn)研發(fā)的能力,還要有相應(yīng)傳感器的研發(fā)能力。這是一般供應(yīng)商很難去復(fù)刻的一個(gè)模式。但對(duì)于我們或類似于我們量級(jí)的供應(yīng)商而言,可能還是要從我們自身的基本的功能層面,或者說冗余度層面、應(yīng)用場(chǎng)景層面去組合,并最終達(dá)到我們現(xiàn)最好的功能性和安全性。

      孫魯毅:關(guān)于傳感器的異構(gòu)冗余,我個(gè)人看法是:首先,以現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)視覺和芯片算力的發(fā)展水平,異構(gòu)在絕大部分情況下是無法繞開的。采用恰當(dāng)?shù)漠悩?gòu)傳感器配合,總的來說肯定是有作用的。我想說的并不是隨便挑兩種不同的傳感器去組合效果就一定好,比如視覺+毫米波雷達(dá)的組合。因?yàn)槔走_(dá)并不是只有一家供應(yīng)商,雷達(dá)也不是只有一種技術(shù),視覺傳感器同樣如此。具體的情況要根據(jù)這輛車所定義的功能,以及打算應(yīng)用的場(chǎng)合,并且要有一些實(shí)際的數(shù)據(jù)做支撐。有些東西大家覺得是那樣,實(shí)際上測(cè)起來可能也不見得就是那樣,因?yàn)楦鞣N傳感器有它自己的短板,視覺一樣有短板,但是并不是說視覺有短板,搭配上毫米波雷達(dá)或激光雷達(dá)就一定能補(bǔ)上。
       這三類傳感器,我認(rèn)為視覺傳感器肯定是拿不掉的。那我們先把視覺傳感器裝配上去,再看看還有什么問題,然后再有針對(duì)性去解決問題,比如說沒真值系統(tǒng),是不是要加激光雷達(dá)?現(xiàn)在很多企業(yè)是怎么做的呢?他們是先把攝像頭裝上車,再裝激光雷達(dá),先采集真值,采完了以后量產(chǎn)車上卻沒有激光雷達(dá)。
      今天論壇演講還談到了熱成像攝像頭,在特定的情況下,比如說是在夜間或者大霧天氣,它也可以起到補(bǔ)足可見光攝像頭看不清目標(biāo)物體的問題。所以說,要解決什么問題,就采用對(duì)應(yīng)的傳感器。我們將來可能還會(huì)看到一些更有創(chuàng)意的傳感器的設(shè)計(jì)。
      總體而言,我認(rèn)為所謂的異構(gòu)冗余傳感器是為了解決具體的問題而疊加上去的。異構(gòu)是不是能解決問題,要靠實(shí)際的測(cè)量和實(shí)際的測(cè)試,然后根據(jù)測(cè)量和測(cè)試結(jié)果再去挑選所對(duì)應(yīng)的傳感器。
基于這個(gè)想法來講,可能要去搭一套東西,具體是前融合還是后融合,也要看現(xiàn)有的算力平臺(tái)是否有足夠的算力資源支撐。另外,我們還要考慮開發(fā)整套系統(tǒng)的可移植性和可擴(kuò)展性。另外,除了傳感器異構(gòu),我認(rèn)為還應(yīng)該考慮基于同樣視覺傳感器,采用不同方法的算法異構(gòu)。

       梁柱錦:剛才孫總講得非常對(duì),我們?nèi)ミx擇異構(gòu)傳感器的出發(fā)點(diǎn)是為了補(bǔ)全功能,或者是為了安全,一般就是這兩個(gè)目的。
      補(bǔ)全功能就是根據(jù)我們對(duì)各種傳感器的分析 —— 視覺一定要有的,因?yàn)橐曈X富含語義信息,可以做非常多的事情,基于視覺我們要往下拆解,比方說,我們選擇了周視攝像頭,要去做泊車,就要選擇魚眼攝像頭作為另外一種異構(gòu)傳感器補(bǔ)充進(jìn)來。假設(shè)我們要去做高速NOA,測(cè)距測(cè)速需要更準(zhǔn),可能會(huì)將毫米波雷達(dá)或者激光雷達(dá)補(bǔ)充進(jìn)來。
      我們?cè)谧鲞@個(gè)事情上的思路,比方說為什么我們鑒智要選擇雙目方案?就是因?yàn)榱Ⅲw雙目可以彌補(bǔ)單目測(cè)距測(cè)速不準(zhǔn)的問題。其實(shí),單目也不是說不準(zhǔn),特斯拉就是用單目,但是特斯拉用單目的前提是它有非常大量的數(shù)據(jù),需要模型去訓(xùn)出來。但現(xiàn)實(shí)情況是大部分的車廠和供應(yīng)商沒有大量的數(shù)據(jù),所以他們就很難通過單目攝像頭把測(cè)速和測(cè)距這個(gè)事情做得很準(zhǔn)。那么,有些企業(yè)可能會(huì)選擇依賴激光雷達(dá)去做這件事情,但依賴激光雷達(dá)成本又會(huì)增加很多。


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