为什么说激光雷达是AEB标配

原创 智能车参考 2024-09-17 12:03
贾浩楠 发自 副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto

一篇技术博客火了:

热议几乎一边倒,激光雷达战胜了纯视觉,成了大多数网友支持的方案。

而且马斯克又被拉出来“示众”,特斯拉方案被总结成“省钱为核心顺便吹牛X”:

智驾路线之争到今天也没分出高下,哪一派都有忠实拥趸,吵的不可开交。

但只有这项功能统一绝大多数观点:

AEB,激光雷达加持下的优越性没法否认。

AEB热议,为啥多数人支持上激光雷达

支持AEB标配激光雷达的观点,有大家非常熟悉的:

“激光雷达受雨雾等恶劣天气影响小,而且分辨率已经精确到识别鞋盒大小的障碍物”。

也有人认为除了激光雷达本身的感知模式,在后端数据处理上,激光雷达也有优势:

根据目标的距离、速度等等信息,通过简单的公式快速计算碰撞时间,然后给出决策。

全程可以理解为简单且直接的“if else”逻辑,不会出错且延时低。

不过也有用户分享了特斯拉纯视觉方案的一些细节:

他提到特斯拉之前的AI负责人卡帕西展示过一张特斯拉摄像头采集的照片,特征和短波红外相机(激光雷达同波段)相似,说明特斯拉可能是在普通相机上加了某种滤光手段,加强了红外波段的特征,目的也是为了应对各种恶劣天气。

但这样的思路解决的是纯视觉方案的前段感知问题,包括现在流行的占用网络技术,本质是用算法“模仿”激光雷达,直接对场景进行3维描述:

但无论是摄像头的滤光手段,还是占用网络,从感知到决策的确全程都AI了(“马斯克骄傲且吹嘘的重点”),但还是有网友一针见血:即使端到端了,还是严重的数据依赖

对于AI模型训练来说,garbage in,garbage out,特斯拉车多数据多,也不能保证万无一失。对于其他厂商来说,完全依赖纯视觉做AEB不是好的选择。

因为AEB本身和常规智驾不同,追求的不是体感丝滑或是复杂场景,而是危机情况下的救命兜底

救命的AEB,不完美在哪

AEB是Autonomous Emergency Braking的缩写,即自动紧急刹车系统,一种汽车主动安全技术。

驾驶员分心或者状态不佳时,系统主动刹车,避免严重事故发生。

最早可以追溯到20世纪50年代,当时凯迪拉克推出了一款名为Cyclone的车型,从美苏太空竞赛的技术外溢汲取了大量灵感,其中就包括一套雷达传感器,安装车辆前部。当有障碍物靠近接近时,设备会发出声音并且点亮警示灯。

这就是AEB技术中“预警系统”的前身和基本原理。

第一个现代AEB专利是1988年一名叫William Kelley的美国工程师申请的:

在这全球首个AEB专利中,系统使用的感知或者说测距手段,就是激光——Laser。

激光雷达用在AEB,不是啥创新,而是回归AEB功能的初衷和的本质。

只不过因为激光器,以及后面出现的激光雷达在很长一段时间内成本都非常高,所以一直以来,真正用在车端的AEB系统都是采用毫米波雷达和摄像头作为数据输入,配合相应识别算法工作。

正本清源地说,视觉方案主导AEB才是一种妥协和备选,而且不知不觉中把AEB问题复杂化:简单直接的临界——触发机制,搞成了一长串的感知识别决策流程。

首先就是系统响应延迟,使得AEB的工作区间有限,太快刹不住。

另外由于毫米波雷达、摄像头本身特性,对低速、静止目标识别能力差,在这样的数据影响下,也造成AEB容易对某些特定目标漏检错检。

为了应对法规要求,很多厂商会提高系统的灵敏性,只要检测到异常就来一脚刹停,最大程度保证通过测试。

但这样的系统投入使用,会经常出现“幽灵刹车”,体感不适、心里压迫其次,高速状态下急刹反而是造成隐患的高危行为。

所以大众对于AEB认知存在一个误区——“宁可错刹一千,不可放过一个”,认为灵敏度越高越好。

车企专业工程师告诉我们,从用户的实用、安全角度考虑,衡量AEB好坏的指标最重要的指标不是灵敏度,而是误触发率

降低误触发率的同时,意味着正确触发的比例提高,代表着整个AEB系统能力的提升。

而从数据上看,回归激光雷达之后,AEB的表现的确大幅提升。

激光雷达能解决吗

综合各方面的信息来看,目前激光雷达的确是一个能实实在在提升AEB性能、可靠性的手段

直接证据三个,分别来自业内专家的技术解读、权威机构的调查数据,以及网络上随处可见的三方媒体实测结果。

首先是技术层面,智能车参考请教了国内激光雷达领跑玩家速腾聚创,总结整理一下:

从感知形式上来说,摄像头是“被动”接收环境信息,而激光雷达是“主动”感知环境。发射出去的红外光波,碰到障碍物一定会产生回波,100%反映在点云图上,在感知这个层面避免了“漏检”。

因为点云图本身带有深度信息,对环境进行3维重建,省去了从图像数据重构场景的步骤。

发送脉冲,接收脉冲之后,系统可以直接从返回时间读取距离,从信号调制读取相对速度。全程没有“识别”这个过程,纯测量,低噪音,计算简单,每秒可以完成数百次。

来自真实用户,速腾聚创整理

而图像数据采集上来以后,要经过目标分割、识别、计算尺寸、距离、速度,然后再和自车的速度轨迹比较,才能输出一个可供AEB做决策的结果。除了延时,AI还可能存在噪声、误差,连续几个模型累积下来,对最终结果影响很大。

所以从技术特征出发,激光雷达在AEB的感知、信号处理、延时等等方面,对比纯视觉方案有明显优势。

禾赛科技则提供了基于搭载他们产品的车型的实测数据。

比如在夜晚环境下,有激光雷达加持的AEB,工作范围速度上限,提升大约50%,误触发减少70%。

禾赛和速腾本身是卖激光雷达的,你可能会担心他们的表态不够客观,但三方保险公司的真实数据,可信度应该够高。

因为除了用户本身,保险公司是最不希望发生事故的。

国际保险巨头瑞士再保险,最近刚刚完成了对激光雷达安全性的量化评估,而且应该是全球首次。最后结果显示,配备激光雷达系统的车辆比未配备激光雷达的同一车型,预计能多避免高达25%的碰撞事故,同时缓解事故影响的能力将提升高达29%。

网上的实测视频就更多了,其中比较有代表性的是黑夜、逆光AEB测试:

实测来自太平洋汽车App

挂一漏万,如果有更好的测试案例,或者有反例,欢迎各位在评论区分享。

激光雷达当然不能一劳永逸解决AEB所有问题,但的确可以让目前的AEB系统感知范围更远、覆盖速度区间更广、误触发更少。

至于“标配”的问题,其实不存在任何技术上或者用户接受上的障碍,真正阻碍标配的,是激光雷达本身的成本价格。

不过有网友提出了一个可能的方案:

入门车型可以不要任何智驾功能,但带激光雷达的AEB必须标配。

你认为可行吗?

— 联系作者 —

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