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提高自动驾驶安全性的关键是什么?多传感器融合是必然趋势


  来源: AI芯天下 时间:2021-05-10 编辑:清风
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目前,自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节,将各类传感器融合在一起,能否就能起到1+1>2的效果呢?


传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础,在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息,扮演眼睛、耳朵的角色。目前自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节,将各类传感器融合在一起,能否就能起到1+1>2的效果呢?


多传感器融合是必然趋势


通过增加传感器的数量,并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。多个同类或不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息,这些信息之间可能相互补充,也可能存在冗余和矛盾,而控制中心最终只能下达唯一正确的指令,这就要求控制中心必须对多个传感器所得到的信息进行融合,综合判断。


在使用多个传感器的情况下,要想保证安全性,就必须对传感器进行信息融合。多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性,从而保证决策的快速性和正确性,是自动驾驶的必然趋势。



当然,要实现传感器融合,也是有前提条件的。硬件层面,数量要足够,也就是不同种类的传感器都要配备,才能够保证信息获取充分且有冗余;软件层面,算法要足够优化,数据处理速度要够快,且容错性要好,才能保证最终决策的快速性和正确性。


传感器融合的技术概述


每种传感器都有自己无法克服的缺陷,因此数量的增加无法解决实际的问题。真正的解决之道是综合不同传感器采集到的信息。而目前的雷达技术在分辨率上也有些不合格,可以说每种传感器都有自己的软肋。


想做到完美的传感器融合,就要接受不同传感器的输入,并利用综合信息更准确的感知周边环境,其得出的结果比不同传感器各自为战要好得多。将不同传感器进行融合还能换来一定程度的冗余,即使某个传感器出了问题也不会影响车辆的安全。


目前车辆上搭载的大多数ADAS系统都是独立运作的,这就意味着它们不会与其他车辆上的系统交换信息。此外,车上的后置摄像头、360度全景系统、雷达和前置摄像头都有自己的独立任务,它们之间几乎没有交流。


给车辆安装这些独立系统后,司机就能获知更多信息,车辆也能实现少数自动驾驶功能。不过,我们也可以对这些传感器进行融合,实现更为强悍的功能。


后置摄像头+超声波距离传感器这项配置在现售车辆上早已不再新鲜,倒车时它能用警报声提醒我们车辆离周边物体还有多远。


在这套新系统中,后置摄像头能让司机看清车辆后方情况,而机器视觉算法则负责探测车辆后方物体或马路牙子。超声波距离传感器则是辅助设备,它能在在没有任何照明的夜晚帮司机顺利倒车入库。


前置摄像头+多模前置雷达能产生意想不到的效果。前置雷达能探测到150米范围内物体的移动速度和距离,而且它几乎不受天气情况影响。摄像头则负责发现并辨别前方物体,比如读取街道上的交通标识和红绿灯。



虽然一些ADAS功能只靠单个传感器或独立系统就能实现,但一旦遇到不可预知的情况,车辆就会变得手忙脚乱。反观能支持更复杂自动驾驶功能的传感器融合,就可大幅降低车辆的误报和漏报率。


传感器融合的体系结构


对自动驾驶汽车而言,没有必须将哪几类传感器数据融合在一起的说法。传感器数据间的融合可以有多种组合。处于中间过程的传感器融合将会产生各种假设和转变。


因为多传感器的使用会使需要处理的信息量大增,这其中甚至有相互矛盾的信息,如何保证系统快速地处理数据,过滤无用、错误信息,从而保证系统最终做出及时正确的决策十分关键。


关键词:自动驾驶 传感器    浏览量:2199

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