• 实现全自动驾驶的关键:4D成像雷达。

    2018-11-15 17:13:16

    当我们谈论3D捕捉时,我们总是首先考虑光学传感器。当我们在第四维度(时间)讨论视觉数据的讨论时,我们倾向于考虑场景数据调度。这些是我们一直关注的长期暴露于激光雷达(

      当我们谈论3D捕捉时,我们总是首先考虑光学传感器。当我们在第四维度(时间)讨论视觉数据的讨论时,我们倾向于考虑场景数据调度。这些是我们一直关注的长期暴露于激光雷达(LiDAR)和摄影测量的偏见,以及用于缓慢移动的人的大型项目,将这些技术应用于时间尺度上的静态物体。时间到了2018年,当自动驾驶汽车细分市场已经达到或超过这个市场规模时,我必须开始重新审视3D。对自动驾驶汽车的巨大需求推动了各种传感器的发展,因为我们不能将我们从一个应用中获得的传感技术应用到其他应用中而无需修改。像新型4D成像雷达传感器一样,该技术采用回声定位(如Dolphin、蝙蝠、或某些人可以确定物体的位置)和飞行时间(ToF)测量原理来捕捉3D空间信息。此外,它们还用于在快速移动的汽车或快速飞行的无人机上实现时间成像。当前的雷达和4D成像雷达测量距离比较雷达与激光雷达据James Consulting称,Sensors Online最近的一篇文章提出了一个相当令人信服的论点:这些4D传感器对于4级和5级自动驾驶仪至关重要。在这篇文章中,Arbe Robotics的首席执行官兼联合创始人Kobi Marenko解释了为什么“光学传感器在没有4D成像雷达的帮助下无法达到4级和5级自动驾驶仪”。在进一步讨论这个问题之前,让我们简要介绍一下自动驾驶仪的分级: - 0级意味着没有自动化,就像当前的手动车一样:驾驶员需要自己控制一切,而且车辆本身无法做出任何判断和控制。 - 级别1到3添加不同级别的自动化。目前,特斯拉的自动驾驶仪水平介于2级和3级之间。其自动驾驶系统可以引导、加速、制动,有时可以控制驾驶本身。 (虽然这不应该在那里)。 - 4级意味着可以在没有驾驶员控制的情况下操作汽车,但仅限于某些条件。例如,在大学校园里运行的自动驾驶汽车。 - 5级意味着汽车可以完全自动化。当您在车上休息或小睡时,您的车可以安全地送您回家。从上述汽车自动化水平可以看出雷达的重要性。与相机和激光雷达相比,4D成像雷达可以在任何条件下运行,并提供“在各种恶劣天气和环境条件下的最高可靠性检测,包括雾、大雨、黑色和空气污染”。 4D成像雷达的感应范围可达300米,可捕捉可显示物体相对于汽车的多普勒频移,满足汽车自动化水平较高的要求。如果Marenko声称该产品的性能是真实的,那么在白色暴风雪中,它的4D成像雷达可以区分相距900英尺并且以与您的车辆相同的速度行驶的车辆。当其他车辆减速或突然停止时,它也可以感知并采取相应的动作。 Marenko还建议4D成像雷达也能很好地通过高度来区分物体,这可以帮助汽车确定前方的静止物体是分支还是人。激光雷达测量自动驾驶汽车图4D成像雷达:“压力盒底部”技术? !值得注意的是,Marenko不相信4D成像雷达可以自己处理自主任务。他认为4D成像雷达只是汽车自动驾驶仪传感器系统的一部分,包括光学传感器。

      这是自动驾驶汽车中3D捕捉的旧概念。——表示“每种技术都是工具箱中的独立工具”,这一概念仍然适用。根据Marenko的说法,“4D成像雷达是所有传感器中最远的探测范围,因此可以首先识别危险。然后,4D成像雷达可以将摄像头和激光雷达传感器的检测引导到相关区域,这将大大提高自动驾驶的安全性。“但是对于远程检测这个目的,传感器的准确性可能是相对较低.Marenko最后一个最有说服力的论据是成本。一个完整的自动驾驶传感器的成本需要降低到不到1000美元才能实现商业化。以这种方式使用3D成像传感器可以帮助我们实现3级或更高级别的自动驾驶考虑到单一车辆激光雷达的冗余要求。此外,Marenko有一个更极端的观点:4D成像雷达可以使自动驾驶车辆完全不受激光雷达的影响。但这种说法的真实性只能通过时间来证明!