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自动驾驶感知技术 视觉感知技术发展 本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。首先是对自动驾 驶视觉感知发展的行业综述, 介绍了自动驾驶感知技术的发展路 线, 以及视觉传感器在其中的作用; 其次介绍了车载图像传感器 的发展, 包括新型的动态图像传感器、低照度感知能力、像素密 度、动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性; 最后介 绍了视觉感知算法的发展, 包括像素级语义分割及目标检测、基 于视觉的定位与语义地图、传感器融合、视觉计算平台等。
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自动驾驶视觉感知技术发展
自动驾驶视觉感知技术发展
李星宇
❋
摘 要: 本报告主要介绍面向自动驾驶的视觉感知技术。 首先是对自动驾
驶视觉感知发展的行业综述, 介绍了自动驾驶感知技术的发展路
线, 以及视觉传感器在其中的作用; 其次介绍了车载图像传感器
的发展, 包括新型的动态图像传感器、 低照度感知能力、 像素密
度、 动态范围以及其他面向自动驾驶应用的定制化特性; 最后介
绍了视觉感知算法的发展, 包括像素级语义分割及目标检测、 基
于视觉的定位与语义地图、 传感器融合、 视觉计算平台等。
关键词: 视觉感知 图像传感器 视觉感知算法 智能网联汽车
自动驾驶
自动驾驶的核心技术之一是环境感知, 随着深度学习的发展, 基于视觉的
环境感知技术成为研究的热点。 本文从图像传感器及视觉感知算法两个方面阐
述了视觉感知技术的研究现状及发展趋势。
一 自动驾驶视觉感知发展综述
2017 年, 自动驾驶视觉感知领域的发展令人印象深刻, 在技术发展路线、
产业化、 图像传感器、 视觉计算平台以及算法方面, 都取得了长足的进展。
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❋
李星宇, 硕士, 地平线市场拓展与战略规划副总裁, 主要从事嵌入式人工智能、 自动驾驶等
领域研究。
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智能网联汽车蓝皮书
(一)自动驾驶技术发展路线
1 轻感知,重计算
在技术发展路线上, 早期的自动驾驶感知方案以激光雷达为主, 配合高精
地图的方式实现自动驾驶, 但成本和长期工作可靠性都是很大的挑战。
激光雷达是目前为止业界能够得到的感知精度最高、 可靠性最好的传感
器, 体现的是 “重感知, 轻计算” 的模式, 通过传感器的高度可靠性与高精
度来简化后续的计算任务及决策压力。 而高精地图则可以看作隐形的传感器,
为定位提供有力的支持, 有利于快速开发出自动驾驶原型车, 然而这种模式的
不足在于其较高的成本、 较大的外形因子以及较低的可靠性, 在导入量产时面
临很大的挑战。
2017 年, 更具可量产性的摄像头加语义地图技术路线受到极大重视, 成
为新的发展趋势。 自动驾驶业界领先的公司如 Mobileye、 博世等都在推进该技
术路线的发展。
相对而言, 摄像头加语义地图则体现了 “ 轻感知, 重计算” 的理念, 这
一理念, 更加接近人类驾驶的模式, 基于第一性原理, 机器视觉也能够像人类
一样, 凭借视觉可靠地驾驶。 但同时, 这一理念也对计算能力和算法提出了更
高的要求。 本文将在后面的章节对语义地图加以进一步的介绍。
长期来看, 激光雷达和图像传感器的融合是一个更大的趋势, 但这取决于
新型固态激光雷达的成本、 可靠性等方面在何时可以达到量产要求。
2 传感器融合感知中心地位持续加强
如图 1 所示, 图像传感器在各类传感器中拥有最高的信息密度, 正如人类
接收的信息中有 90% 来自视觉一样, 图像传感器提供了丰富的纹理和色彩信
息, 是最适合基于深度学习做目标识别、 分类的传感器。 在已经导入量产的自
动驾驶系统中, 图像传感器都是传感器组合中最关键的组成部分, 毫米波雷达
以及超声波雷达依然是必需的, 但更多的是起避障、 全工况能力弥补、 满足功
能安全的作用。 在 2018 年初的一次分析师会议上, 特斯拉 CEO 马斯克甚至公
开表示激光雷达并非必需, 特斯拉将坚持由摄像头、 毫米波雷达和超声波传感
器组成的自动驾驶系统开发, 该观点在业界引起很大争议, 但特斯拉作为自动
驾驶研发的领先企业, 其表态也从侧面反映了视觉在感知技术的中心地位。
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自动驾驶视觉感知技术发展
图 1 各种传感器数据量比较 (MB / S)
3 从车外感知扩展到车内感知
自动驾驶的视觉感知目前多集中于车对环境的感知, 但是, 对于 L2 / L3
级自动驾驶而言, 需要人机共驾, 如何保证在自动驾驶与人工驾驶模式之间可
靠地切换, 车对驾驶员的感知就至关重要。
图 2 展示了自动驾驶的切换过程, 来自美国的一项研究表明, 在进行模式
切换时, 平均而言, 人类驾驶员需要 17 秒的时间才能做到可靠地接管, 而极
端情况下甚至无法进行接管。 因此, 基于视觉感知的驾驶员监测系统 (DMS)
就显得尤为必要。
图 2 自动汽车: 模式切换过程
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