2019/01/14
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自动驾驶是否真的需要激光雷达？
据麦姆斯咨询介绍，目前，对于科技公司和汽车厂商的高管和工程师来说，自动驾驶汽车（AV）技术及其发展路线图上还有很多问题有待解决。其中，三个悬而未决的大问题正在突显。
市场研究机构IHS Markit汽车信息娱乐和高级驾驶辅助系统（ADAS）研究总监Egil Juliussen列出了以下几个将在2019年困扰汽车行业的“遗留问题”：
1、我们是否真的需要激光雷达（LiDAR）？
2、科技／汽车公司是否真的准备好一起合作追求“网络效应”，以推动驾驶软件的发展？
3、业界能否解决Level 2级到Level 3级驾驶操控权的移交问题？
行业观察家已经看到科技公司、Tier 1和汽车OEM制造商之间兴起的新一轮自动驾驶伙伴关系。有几家公司正对Level 2级到Level 3级自动驾驶操控权的移交问题尝试新技术，例如以色列ADAM公司，正在尝试利用人工智能（AI）及算法助力其技术平台，以解决人、车驾驶操控权的移交问题。
对于自动驾驶汽车突然将控制权交回人类驾驶员时的手足无措困境，“预计下个月在拉斯维加斯举办的2019年消费电子展上，Tier 1和汽车OEM制造商对驾驶员监控系统的兴趣会重新抬头，”市场研究机构Semicast Research首席分析师Colin Barnden表示。
但是，ADAS汽车和自动驾驶汽车真的需要激光雷达吗？Juliussen称，“我们已经听到很多这样的市场疑问。”这个疑问在数字成像雷达出现之后获得了更多关注，“因为，数字成像雷达相比过去的产品可以提供更多信息，”他解释道。
AEye融合“摄像头＋激光雷达”数据
在此背景下，位于美国加利福尼亚州普莱森顿的一家名为AEye的创业公司，近日宣布为ADAS和自动驾驶市场推出了首款商用产品“iDAR”，这是一款融合了高清摄像头的固态激光雷达。
AEye从另一个角度进入了这场“激光雷达是否必要”的市场辩论。该创业公司认为，汽车OEM制造商不愿意使用现有的激光雷达，除了成本问题，还因为他们目前的解决方案依赖于一系列独立的传感器，这些传感器共同产生了海量数据。
“这需要漫长的处理时间和庞大的运算能力，通过较准、分析、校正、下采样来收集和重组这些传感器采集的数据，并将它们转换为可用于安全引导车辆的可操作信息，”AEye解释说。
但是，如果AEye以某种方式使用人工智能，仅对自动驾驶路径规划有意义的数据信息进行区分采集，而不是为每个像素分配相同的优先级呢？“正是这一初衷激发了AEye开发iDAR，”AEye营销副总裁Stephen Lambright解释道。
事实上，AEye的iDAR“深根于最初为国防工业开发的技术”，Lambright表示。该创业公司首席执行官Luis Dussan之前曾致力于为战斗机设计监控、侦察和防御系统。他创建了AEye公司，“以为自动驾驶汽车提供军用级别的性能。”
据Lambright称，驱动iDAR开发的是“首席执行官Dussan在军用飞机感知系统中学到的三个原则”， 1）永远不错过任何信息；2）所有物体对象不是平等的，需要给予不同的权重；3）实时处理。
简而言之，iDAR的目标是开发一种“无需浪费计算周期”的传感器融合系统。iDAR的构建模块包括1550nm固态MEMS激光雷达，低光照高清摄像头和嵌入式AI。该系统旨在整合2D摄像头“像素”（RGB）和3D激光雷达数据“体素”（XYZ），以提供“一种新的实时传感器数据”，为自动驾驶路径规划系统提供更快速、更准确、更长距离、更智能的信息。
值得注意的是，AEye的iDAR提供的不是各自独立的摄像头和激光雷达系统的扫描后融合。而是通过开发人工智能感知系统，iDAR将固态激光雷达与高分辨率摄像头进行物理融合，创建了一种被称为动态像素的新数据类型。通过捕捉x、y、z、R、G、B数据，这种动态像素“仿生”了人类视觉皮层的数据结构。
整合片上系统（SoC）
近日发布的新型iDAR系统AE110是AEye公司的第四代原型产品。据Ratnam介绍，“该系统中包含一个基于赛灵思（Xilinx）Zynq SoC的整合SoC。Zynq将基于ARM的处理器与FPGA集成在一起，旨在实现关键分析和硬件加速，同时在一个器件上集成了CPU、DSP、ASSP和混合信号功能。2019年，AEye计划为这款整合SoC设计自己的ASIC。”
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