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保隆李威:打造自动驾驶汽车的眼睛和耳朵


竞彩足球软件-2019年2月20-21日,以智能驾驶改造未来为主题的第二届全球自动驾驶论坛在武汉召开。上海宝龙汽车科技有限公司汽车电子总监卫力公开发表主旨演讲,内容如下:上海宝龙汽车科技有限公司汽车电子总监卫力,我今天的主题是用机器视角去感官世界,为什么会有这样的主题?只是汽车上的大部分传感器,比如视觉、雷达等,往往都是基于仿生学的,仿生学的主体是人,而汽车是一个非常类似的学科。

所以首先要从车本身的角度来看世界,而不是把人代入世界。所以我们未来设计的各种传感器等部件应该更符合汽车本身的特点。那么汽车有什么特点呢?汽车有很多东西和我们的不太一样,最重要的是尺寸。你可以想象现在汽车的大小是多少倍。

其次是速度。我们的行走速度非常快。就算骑马骑自行车,每小时也要十几二十公里。

但是我告诉过你,车是德国最慢的。如果不提速,可以做几百公里。另一个是距离,因为快,所以说它的距离小。你可以想象,如果你很快,那么你的距离感一定会拒绝更近。

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即使是晴天在高速公路上看远处的东西,车也往往要开得很远。对于人来说,我们的眼睛更适应阳光环境。我们生活在地球上,所以我们的眼睛不存在来适应太阳的环境。

当我们在晚上的时候,除非有非常相似的东西,比如我们告诉有些色盲对夜晚不太敏感,除此之外,我们晚上的可用距离很短,但是我们不像狼等生物,晚上视力非常好。车不一样。

汽车一直拒绝在路上行驶,不仅是白天,晚上也是如此。所以很难说我今天实施了自动驾驶系统和感官系统,只拒绝他白天出行,但我们在晚上或者某些极端情况下不拒绝他。这是不现实的。基于此,我们有一个区别。

如果从仿生学的角度来看,汽车只有两个特点。第一,它有猎豹的速度,而且不是冲刺的速度,而是享受猎豹长时间跳跃的速度。其次,它喜欢大象的大小,所以它必须看得很远。

我们可以想象自然界中没有像汽车这样的物体。我们在自然界中寻找一种像汽车一样的动物。你可以想象一下,一头大象以猎豹的速度向前飞奔是一种多么可怕的情况。所以,基于此,我们可以看到,当我们把环境的整个感官系统都适应于汽车的时候,必然是和传统不同的。

推荐一个很简单的例子,告诉我们现在很多视觉系统用每秒30帧来定义整个频率,为什么是30帧?有一个基本特点就是适合人类速度。当时我们首先把每秒30帧的想法定义为人眼,我们的眼睛看着这张图片不眨眼。我们可以看到,在今天,车辆上的大量传感器固定在每秒30帧,但我们已经可以发现很多不适合环境的地方。

所以现在我们有了很多新的传感器,比如每秒60帧,甚至更高。我非常赞同一辆车上的传感器一定不能以人为本,一定要有很多验证。共有三层:感觉层、决策层和执行层。

在感觉层,我们可以看到最重要的传感器是毫米波雷达、激光雷达和摄像头。热光学在晚上可以看得很近,这和相机的原理不同。刚才,上面有几个红点。红色的都是我们做的,都是产品。

第二,一辆车的特点是不一样的,不仅仅是速度和体积,还有低环境排斥和高温排斥。它对陆地和水都有排斥。我们不能拒绝一辆车只在晴天行驶,但它一定会经过雨天和下雪天,我们的传感器都暴露在外面。

所有暴露的传感器必须具有高抗污染性能,所以这是另一点。我们不能把汽车改装成手机。

很多人会回答我,我们手机上的摄像头已经是1000万像素了,那你车上有多少像素呢?我可以很坦白的告诉他,我们目前还在百万级的档次,我们目前最差的相机已经做了两三百万像素,但是并没有做的更高。为什么不能高一点?不是因为技术近,而是因为可靠性,车肯定对可靠性有很高的排斥。

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这是车的另一个特点,拒绝全方位监控。我们可以看到,人的眼睛是向前看的,我们的耳朵是面向两边的,我们不是没有死角的监控。就视角而言,我们不会扭脖子回头看,但车不一样。

这辆车是一个巨大的怪物。我们刚才说是大象,大象很难站出来。所以,如果拒绝360度以上无死角监控车,就必须拒绝在车上安装很多摄像头和雷达。

这是我们在宝龙做的雷达,这是我们做的77Ghz雷达。我们现在的另一个特点是拒绝决心。船上的雷达只是更像蝙蝠的耳朵,而不是人的耳朵。

蝙蝠的耳朵必须有高分辨率。目前77Ghz雷达的分辨率不高,但其实未来我们达到更高水平的图像雷达,车必须有更高的分辨率,我们有布局。这是我们对汽车电子发展方向的认同。首先,我们指出,感官层面和持续执行层面必须应对,甚至在未来更好地融合。

我们有一种感觉,对计算能力的排斥越低,计算能力就会分层。我们不可能把所有的计算能力都集中在决策层,我们的部分计算能力不会分配到感官层。

第二,所有点的感官水平肯定会拒绝对简单信息有一个好的识别,包括各种环境。整车性能提高时,传感器的剔除率更高。我说整车性能是因为自动驾驶的先进性,所以我们拒绝拒绝整车性能更高。

这个传感器叫做DVS,是一个非常类似的传感器。是宝龙和国内某高科技芯片公司最近开发的产品。为什么我今天要讲这样的传感器,因为这个传感器符合我刚才讲的定义。

这是一个非常特殊的东西,不同于雷达和相机。我们甚至指出,它可能是另一种相机。它的第二个唯一特点是不依赖于传统的车架概念,而是依赖于流量的概念,更符合汽车的特点。

汽车的最低特征是速度。这样的传感器可以称为非常慢,高速时是动态的。

有个学名叫事件驱动。如果事件发生变化,则输入图像,没有变化,则不输入图像。

正是因为这种特性,这种传感器的输入响应速度可以在最低时间超过纳秒级。不要和高速摄像头混在一起。

这项新技术在更好的时候是事件驱动的。它的每一个像素都可以解释为一个电源。当世界上的光发生变化时,会在断电时被输入,从而对这个事件具有非常好的实时性和响应能力。

所以叫做互惠高速处置。 正是因为它可以处置动态对象。

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对于传统视觉来说,如果要做一些计算,就需要对构图图像做所有的计算,这就消耗了大量的计算能力。计算能力是一个非常困难的问题,这样的传感器可以基于动态视觉提取感兴趣区域,因为它动态地改变事件,这增加了您的图像处理面积,大大提高了处理时间。其次,因为是事件驱动的,所以说它的像素传输不用累加。我们传统的相机必须积累一定的透射率再输入,所以不一定要积累透射率。

它还有一个非常冷笑话的特性,因为是事件驱动的,所以自然输入了物体的动态矢量信息,所以自然可以识别物体的运动方向。可以想象,当很多人在一条路上掉头时,传统的摄像头是重叠的,你无法分辨。但是基于目前的新技术,由于每个运动方向都有一个预测,每个物体的运动都有一个输入,自然可以区分所有物体。最后,它的时间可以超过纳秒,我们可以让它在原来的微秒。

传统上也可以输入一些灰度值。我们可以看到一个人在打电话。这个人的活动范围很小。你可以看到他的提纲被大量输入。

从上图来看,基本上这个人是在动的。这个人基本不动。

它有非常微小的运动,所以我们的事件驱动相机可以捕捉到这个微小的运动并输入,所以你可以看到他的轮廓发生了很大的变化。所有的变化都是轮廓的变化点。最后一个特别有意思,光流。

我刚才说它可以测试物体的运动方向。吸烟的烟雾是由无数小颗粒组成的。我们可以这样解读。我们可以看到,这个人抽烟的时候,烟雾中有不同的颜色。

这种不同的颜色是它的速度和矢量,这导致了它的速度。即使它是一个像烟一样的微小物体,我们仍然可以通过一个动态驱动的摄像头捕捉到它的整体特征。我们纵向看到这两个人从里面出来,这是我们现在自动驾驶的一个弱点。现在,无论是相机、雷达,甚至是激光雷达,都有一个可怕的问题。

我们对纵向物体太敏感了。总的来说,我们说中国自主驾驶的第二个唯一bug是电动自行车。如果今天一辆电动自行车高速垂直贯穿,我可以很坦白的告诉他,目前所有的自驾汽车都可以挂起来,没有一辆自驾汽车需要在这个时候很好的应对电动自行车垂直贯穿,这是它的物理特性所要求的。

我们的相机对运动物体有很好的输入,所以只要有东西纵向穿透,我就可以立刻逃离它,立即输入。我们把上面和下面做了比较。以上是国际知名单目相机企业的输入,以下是我们的输入。

你看他没逃,我们逃的很好,我们也用雷达做了对比测试,但是雷达没反应。在这种情况下,目前我们只知道这个动态视觉摄像头。

这是一个非常冷的笑话案例。这是夜晚,这是传统相机。

在我们做了一些灰度处理后,另一边是由低动态摄像机输入的。即使在晚上,周围物体的轮廓仍然可以输入得非常清楚。它具有很强的光适应性,动态范围很大。

我们测试过,应该高达120分贝,不应该超过130分贝左右。我们还在衡量这个值,还没有得出结论。 为什么我今天要和你谈论这样一个DVS相机?第一,显然是因为宝龙正在研发这样一款尖端的相机。我们有传统的东西,但我们也在开发这样一款尖端的相机。

第二,目前自主驾驶又回去了。除了一些传统的东西,我们只是有源源不断的经常出现的新技术,而这些新技术都是让大象像汽车一样奔跑的感觉层一点一点变得更好,这样它就不会乱跑,更安全。

这是一点。所以我们指出,如果你是企业,就要做感官层面。你同意我不能只说一两个。

你必须根据这些感官等级的特点对它们进行分类,做出不同的产品线,这样你才需要在未来的市场中具有竞争力。所以宝龙的整体目标是做汽车的眼睛和耳朵,所以我们致力于成为汽车的眼睛和耳朵,这是我们目前产品线的一部分。

我们现在还在发展DVS。我们已经和国内几家车厂达成了一些协议,预计今年下半年会在很多国产自驾车上看到。这是我们的一些算法,这是我们的眼睛。刚才也讲过双目还是单眼好,现在没有结论。

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很多人说单眼好,很多人说差。我们有单眼的系统,也有双目的系统,但总的来说,我们这边感官层面的所有算法都是宝龙自己开发的。偷偷讲一个双目的问题,我们在讲双目的时候经常会有一个问题,就是双目好还是单眼好,但是有一个相当大的前提是,按照8 cm或者10 cm的标准,距离取决于一个双目,但是为什么要设置8 cm或者10 cm呢?这里面有两个因素。第一个因素是你要带人做转换,用我们人眼的瞳距。

第二点是我们想象汽车是一只奔跑的大象。特别适合它的双目距离是多少?身份不是八。我还是强调一下,要想睁大眼睛,一定不能睁大眼睛。大双目距离更大的考验不在算法,而在结构和材料应力。

在这些材料科学中,你是如何填补这些材料科学的错误所带来的自然差异的?这是一个很大的特点。这是我们的雷达。基本上我们所有的雷达都是自己开发的,包括天线,前端,算法。我们现在的雷达是2T4R和3T4R,不会做一个4T12R。

我们的目标是到2021年,我们需要输入一个实际意义上的图像雷达。如果我们有一个实际意义上的图像雷达来处理我们刚才提到的DVS,在感官层面上,我们已经超越了速度和分辨率的统一。这个时候,如果我们做图像和雷达的融合,整个世界都不会有什么不同。

我们可能需要真实地反映实际的三维世界,这是我们的目标。当我们逼真地体现真实的三维世界时,我们就可以为车库获得更详细的感官信息,我们已经在感官层面做好了计划。这些是我们雷达的一些技术优势。偷偷说一句,要做到这样的事情,就要做到整个系统,我们也做到了一个评价系统来评价我们整个系统是否有效。

为了评估我们的产品线和产品链,我们建立了软件工具链。基于软件工具链,我们可以实际评估我们的相机和雷达在实际场景中的应用是否符合标准。

最后总结一下宝龙的思路,目的是让更多的人从汽车技术的发展中受益,所以我们从头到尾都在沿着这条路行进。 同时,在整个自动驾驶和ADAS中,我们一直专注于感官层,期望让感官层更好,为更好的OEM获得更好的感官层产品。

我们的目标是成为汽车的眼睛和耳朵。谢谢你。

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