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自動駕駛之?dāng)z像頭
2020-04-13 20:33:37· 來源：清研車聯(lián)
攝像頭價格便宜，適應(yīng)性好，隨著算法和芯片的升級，攝像頭開始挑戰(zhàn)激光雷達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域的統(tǒng)治地位。1.攝像頭的工作原理攝像頭就如同人的眼鏡，計算芯片就如同
攝像頭價格便宜，適應(yīng)性好，隨著算法和芯片的升級，攝像頭開始挑戰(zhàn)激光雷達(dá)在自動駕駛領(lǐng)域的統(tǒng)治地位。
1.攝像頭的工作原理
攝像頭就如同人的眼鏡，計算芯片就如同人的大腦，為了給“大腦”提供可供決策的視覺信息，攝像頭需要克服不利環(huán)境對攝像頭的干擾。
相對于激光雷達(dá)加高精地圖的方案，計算機視覺方案邏輯上更像人類駕駛過程。
為了保障安全，就必須保證攝像頭在各種惡劣環(huán)境下，能快速識別車輛、行人和交通標(biāo)志，都能輸出清晰的畫面，給現(xiàn)階段的自動駕駛技術(shù)提供足夠的環(huán)境感知保障。
來自攝像頭的二維信息被提取到環(huán)境的三維模型中，使用的是“基于多個計算機視覺引擎和深度網(wǎng)絡(luò)的算法冗余鏈。
攝像頭環(huán)境感知基于圖像極大豐富的信息以及難以手工建模的特性，深度學(xué)習(xí)能最大限度的發(fā)揮其優(yōu)勢。
物體識別
左邊的檢測結(jié)果告訴我們什么位置大概有一輛車，但其具體位置，車的朝向信息完全沒有。
但右邊的檢測結(jié)果，可以相對精確的估算出車的位置、行駛方向等重要信息，與人看到后可以推測的信息差不多。
車輛識別怎么建模，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以輸出這么精確帶方向的包圍框（Bounding box），這就是深度學(xué)習(xí)的威力。
可行駛區(qū)域（Free Space）檢測
深度學(xué)習(xí)以前的可行駛區(qū)域檢測，有兩種方法：
一是基于雙目攝像頭立體視覺或者運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（Structure from motion）；
二是基于局部特征，馬爾科夫場之類的圖像分割。
行駛路徑識別
深度學(xué)習(xí)提供了一個行駛路徑識別的解決辦法。在沒有車道線的路況下駕駛的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練好之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在沒有車道線的時候也能大概判斷未來車可以怎么駕駛。
這一部分原理也是比較清楚的，找一個人駕駛，把整個駕駛的過程攝像頭的錄像保存下來，把人駕駛的策略車輛的行駛路徑也保存下來。用每一幀圖片作為輸入，車輛未來一段時間（很短的時間）的路徑作為輸出訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的行駛路徑基本上符合人類的判斷。
這種基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測方法是目前效果最好、最主流的方法。它對于傳統(tǒng)算法來講，大大降低了物體檢測的漏檢率和誤檢率。
2.攝像頭的優(yōu)勢與劣勢
2013年，特斯拉與谷歌的自動駕駛合作宣告破產(chǎn)，馬斯克推翻了谷歌搭載激光雷達(dá)的自動駕駛解決方案。自此特斯拉開始內(nèi)部組建自己的Ap團(tuán)隊，以計算機視覺為主的多傳感器融合方案。與此同時，谷歌也通過Waymo繼續(xù)依靠激光雷達(dá)，研發(fā)直接面向L4的自動駕駛解決方案。
攝像頭記錄四周的一切
自從實現(xiàn)高級別自動駕駛的兩種技術(shù)路線開始形成，而圍繞“高級別自動駕駛到底需不需要激光雷達(dá)？特斯拉和谷歌Waymo到底誰才是自動駕駛的行業(yè)第一”的爭議聲，也從未停息。
就目前來看，谷歌 Waymo、通用 Cruise、百度阿波羅、Pony.ai等自動駕駛企業(yè)都采用了激光雷達(dá)這一傳感器應(yīng)用方案。
從優(yōu)勢上，攝像頭比激光雷達(dá)便宜得多。這無疑降低了自動駕駛汽車的成本，讓其有望真正被普通消費者所承受。
此外，攝像頭不會被霧、雪、雨等天氣干擾，適應(yīng)性更好。
從形態(tài)上看，攝像頭可以輕松融入汽車的設(shè)計中并隱藏結(jié)構(gòu)中，不會讓汽車外形顯得突兀，對消費者更具吸引力。
不過，攝像頭也有著自己的軟肋。與直接提供物體精確距離和位置的激光雷達(dá)不同，攝像頭僅能將原始圖像數(shù)據(jù)反饋給系統(tǒng)。這就要求汽車系統(tǒng)必須依靠強大的計算機視覺能力，針對圖像進(jìn)行準(zhǔn)確處理——就像人類大腦處理來自眼睛的反饋。
此前，計算機視覺系統(tǒng)還不夠強大，無法處理來自攝像頭的大量數(shù)據(jù)，以便及時處理并做出駕駛決策。不過特斯拉推出“全自動駕駛計算機”（FSD計算機）。除了8個視覺攝像頭、12個超聲波傳感器及雷達(dá)等組件，每臺FSD計算機還包含兩個芯片，每個芯片都有兩個專門設(shè)計用來運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速器。再加上超強性能，特斯拉以攝像頭為基礎(chǔ)的自動駕駛方案有了成功的可能性。
馬斯克表示，“只有傻瓜才會用激光雷達(dá)”。馬斯克或許認(rèn)為，攝像頭+數(shù)據(jù)+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合足以挑戰(zhàn)甚至勝過激光雷達(dá)。
3.攝像頭的分類
車載攝像頭包括單目攝像頭、雙目攝像頭、廣角攝像頭等。ADAS階段單目攝像頭應(yīng)用較多，L3以后，需要多個攝像頭配合。
為了實現(xiàn)從自動駕駛到手動駕駛的安全過渡，系統(tǒng)必須全面掌握車輛內(nèi)外的情況。對內(nèi)攝像頭用來監(jiān)測駕駛員的情況，持續(xù)監(jiān)控駕駛員是否在執(zhí)行駕駛操作，以及車輛前方的交通狀況。相關(guān)軟件會持續(xù)評估攝像頭的數(shù)據(jù)，顯示駕駛員是在專心駕車還是處于分神狀態(tài)，是否將臉朝向后座的兒童，是否盯著智能手機屏幕，或者駕駛員的手是放在轉(zhuǎn)向盤上還是放在后腦上。通過這個新攝像頭系統(tǒng)，車輛和駕駛員可以持續(xù)關(guān)注彼此的情況。這最終有助于人們建立對自動駕駛的信任感。
4.在無人駕駛中的應(yīng)用
1在ADAS中的應(yīng)用
車載攝像頭是實現(xiàn)眾多預(yù)警、識別類ADAS功能的基礎(chǔ)。在眾多ADAS功能中，視覺影像處理系統(tǒng)較為基礎(chǔ)，對于駕駛者也更為直觀，而攝像頭又是視覺影像處理系統(tǒng)的基礎(chǔ)，因此車載攝像頭對于智能駕駛必不可少。
車道偏離預(yù)警（LDW）、前向碰撞預(yù)警（FCW）、交通標(biāo)志識別（TSR）、 車道保持輔助（LKA）、行人碰撞預(yù)警（PCW）、全景泊車（SVP）、駕駛員疲勞預(yù)警等眾多功能都可借助攝像頭實現(xiàn)，有的功能甚至只能通過攝像頭實現(xiàn)。
2在無人駕駛中的應(yīng)用
在無人駕駛的體系中，我們采用的是一個雙目攝像頭，因為成本比較低。
但是，雙目在實際生產(chǎn)中的問題在于：雙目系統(tǒng)的兩個攝像頭需要精確標(biāo)定，由于硬件機械結(jié)構(gòu)的不穩(wěn)定，在車輛行進(jìn)的過程中，比較小的顛簸和抖動都會對兩個攝像頭的外參造成擾動。所以我們要實現(xiàn)一個相對可靠的自標(biāo)定，這是雙目從實驗環(huán)境走到實際生產(chǎn)比較大的挑戰(zhàn)。
我們的做法是研發(fā)了一套比較可靠的雙目自標(biāo)定算法，在車輛行駛過程中會以一個固定的頻率對雙目的外參不停地進(jìn)行修正。在無人駕駛中，我們采用的解決方案是以計算機視覺為主導(dǎo)，然后輔以其他傳感器，比如說毫米波雷達(dá)、GPS、IMU 等傳感器的解決方案。
降低成本最關(guān)鍵的一點是如何利用算法的優(yōu)勢來保障安全性，這其中包含兩點：
第一，在視覺傳感器自身之間不同任務(wù)和算法之間做交叉驗證。我們知道沒有一個算法是 100% 可靠的，任何一個單一算法都會有失效的可能。但是，如果我們同時進(jìn)行多個算法之間的交叉驗證，那么安全性就會得到一個大的提升。
這是我們說的多個任務(wù)之間的交叉驗證。
第二，多個傳感器之間的交叉驗證，主要是視覺傳感器的輸出和毫米波雷達(dá)的交叉驗證。
所以降低成本的關(guān)鍵，并不意味著我們犧牲安全性，降低的關(guān)鍵就是提升單個算法性能極限，同時對多個算法的結(jié)果做交叉驗證。
5.攝像頭產(chǎn)業(yè)
車載攝像頭的產(chǎn)業(yè)鏈情況
主要包括鏡片、濾光片、CMOS、PCBA、DSP和其他封裝、保護(hù)材料等。不同于手機攝像頭，車載攝像頭的模組工藝難度大很多，主要是因為車載攝像頭需要在高低溫、濕熱、強微光和震動等各種復(fù)雜工況條件下長時間保持穩(wěn)定的工作狀態(tài)。
芯片，CMOS（Complementary metal-Oxide Semiconductor，即互補性金屬氧化物半導(dǎo)體）是攝像頭的核心部件，廣泛應(yīng)用于車載攝像頭上。CMOS價值約占到攝像頭成本的三分之一，基本被外資品牌把控。Sony、Samsung和OmniVision三家企業(yè)的市場份額超過60%。
CCD和CMOS芯片是組成倒車攝像頭的重要組成部分，根據(jù)元件不同可分為CCD和CMOS。CMOS主要應(yīng)用于較低影像品質(zhì)的產(chǎn)品中，它的優(yōu)點是制造成本、功耗較CCD低，缺點是CMOS攝像頭對光源的要求較高;CCD，是應(yīng)用在攝影、攝像方面的高端技術(shù)元件還附帶有視頻捕捉卡。CCD和CMOS在技術(shù)上和性能差距很大，一般來說，CCD效果要好，但價格也貴些，建議在不考慮費用的前提下選擇CCD的攝像頭。
鏡頭也是攝像頭的一個重要部件，國內(nèi)自主品牌企業(yè)有明顯優(yōu)勢。根據(jù)TSR的研究報告，2015年全球攝像頭鏡頭廠商中，臺灣企業(yè)大立光電的出貨量仍保持第一，占據(jù)全球約三分之一的市場份額。
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