查看原文
其他

1000元落地L2智能驾驶,国产供应商卷出新高度

圆周智行 圆周智行 2023-11-23

近日,智驾科技MAXIEYE发布全新单视觉L2解决方案牧童MonoToGo™。通过感知-融合-规控等核心技术链自研,可实现L2全功能集成以及后期的OTA性能优化。


         

          

         

牧童MonoToGo™可实现的功能如下:

         

         

差不多包含10种功能左右,基本囊括了目前常见的L2级所有功能,其中,难度系数最高的主要是ICA(集成式巡航)和LCC。

         

由于摄像头只有前向,有些功能只能在特定场景实现,比如智能避让功能,正面的对向来车摄像头可以提前感知,但是后面来的超车就无法感知,也就无法实现后向避让功能。

         

L2级辅助驾驶进入千元时代

         

有数据显示,2022年,中国智能驾驶自主品牌ADAS渗透率首度超过30%。有机构预计,截至2025年,L2系统渗透率有望超过50%。成本是其中的痛难点问题,也是目前业内主攻的方向。

         

智驾科技介绍,牧童MonoToGo™的优势就在于此,该方案总体成本能够控制在1000元以内,量产价格比目前很多外资巨头的方案更有优势。

         

官方对该功能的介绍如下,“MonoToGo™水平FOV参数100°,目标探测距离最远支持200m,针对性优化了夜间/阴雨/光线变化等场景适应性,集成MAXI-NET深度学习网络模型,支持十余种目标属性感知和预测,针对单视觉应用强化了速度/航向角等属性估计的性能,支持4D感知网络,可满足SAE J3016TM定义的自动驾驶等级中的L0-L2级全功能。”

         

这里的功能上限主要是ICA和LCC,虽然都不是什么新功能,但是很少在15万以下级别的车型搭载,根本原因在于成本。

         

此前,L2功能主要有博世等传统汽车巨头提供,方案主要是1V1R,即单“摄像头+毫米波雷达”的组合,摄像头主要负责LCC,毫米波雷达负责AEB。

         

为了保险起见,也有企业采用1V3R,1V5R等方案来实现L2级自动驾驶功能。

         

业内有一个基本共识,辅助驾驶要降成本,先从传感器入手,传感器的种类和数量下来了,算力需求就小,相应的芯片价格也下来了,对应的软件开发成本也下来了,引发一连串的降本效应。

         

牧童MonoToGo™的出发点就在这里,直接一杆子干到底,它的核心硬件组成主要是单颗2M摄像头和一个4TOPS的安霸芯片,以此实现所有L2功能。

         

通过高度集成化的硬件配置,以及较强的软件能力,牧童MonoToGo™希望通过低成本在5-15万的主流车型搭载这些功能。

         

         

攻克行业误触难题

         

如上文所说,单V方案通过减少传感器打下来了价格,但由于感知不足又容易出现“幽灵刹车”,业内比较典型的一个案例就是AEB误触。

         

因为触发机制设计的太灵敏容易出现“幽灵刹车”,影响用户体验;但是太松弛又容易存在安全隐患。

         

这是很多传统巨头一直头疼的问题,即便1V1R方案都很难避免该问题,单摄像头的难度更高,它对软件提出了更高的要求。

         

MonoToGo™的办法是采取算法冗余,通过多套不同的算法对同一物体进行目标检测,让不同算法的结果也相互验证。

         

比如在对人的检测中,人体的整体轮廓检测和某一部位检测采取不同的算法,最后二者相互验证。

         

这有点像上学的时候与同学之间的错题纠正,个人检查一遍,同学之间再相互检查一遍,类似于飞凡汽车的全融合算法。

         

通过此方案,牧童MonoToGo™在多款车型场地实车测试中达到C-NCAP 2021五星+主动安全评分。

         

智驾科技介绍,相较于很多传统巨头的技术方案,MonoToGo™在技术服务和开放性方面,以及本土化服务方面也具备明显优势。

         

智驾系统有一套非常复杂的底层算法逻辑,底层算法对实际体验有很大差异。聚焦单视觉产品环境适应性难点,牧童MonoToGo™做了针对性处理,对夜间/阴雨等典型痛点场景进行性能优化。

         

当然,纯视觉方案都面临一个老生常谈的问题,软件算法的进化能不能突破硬件的物理极限,单摄像头更是难逃疑问。

         

具体到牧童MonoToGo™技术来看,他的软件算法能不能弥补摄像头夜间看不清,甚至看不到的问题?

         

这个问题,业内有一些参考案例,特斯拉此前尝试的办法是直接去掉ISP(图像型号处理器),让摄像头搜集到更多原始的光子信息(摄像头成像过程会进行“光电转换”,即光子转换成电子),再通过强算法看到真实的环境信息。

         

而此前阿里达摩院的做法是通过软件算法强化ISP的原始信息搜集和处理能力。

         

二者看是背道而驰,实则殊途同归,都是尽可能收集更多的原始信息给算法更多的操作空间。

         

安霸中国区总经理冯羽涛曾在接受媒体采访时表示:“如果客户想把原始数据直接喂进神经网络进行处理,CV3 (安霸一款系统级芯片)完全可以支持这种方法”。

         

巧合的是,牧童MonoToGo™的芯片合作方恰好是安霸,不知道二者之间是否有更深的合作know-how。

         

据悉,牧童MonoToGo™已经拿到了车企定点,真实效果如何,不妨等待系统的实车表现。

         

实现数据”内循环“

         

由于摄像头没有深度信息,纯视觉很难处理“鬼影”的场景。解决办法就多收集数据,不断训练算法。

         

此前,在多摄像头方案中,特斯拉主要通过“影子模式”来收集数据。MAXIEYE基于单视觉方案构建了这样的数据闭环能力。

         

牧童MonoToGo™系统针对典型场景设计了数十种事件触发机制,比如在夜间、阴雨、隧道、拥堵等痛点场景中碰到的一些典型问题,进行数据回传。这些数据经过处理、存储,可以在L2,L2+,高速NOA、城区NOA等不同软件算法系统中复用,训练系统稳定性。

         

         

其中的关键点在在于安霸提供的芯片支持H.264视频编码,以处理摄像头输入的信息。

         

牧童MonoToGo™方案中,经由车载以太网,单视觉一体机可支持将视频画面输出至车机端存储记录,当车机接收到CAN报文事件,例如AEB事件、安全气囊弹出事件发生时,会将该事件触发时间段的视频文件进行锁定并自动和事件关联。

         

在此基础上,牧童MonoToGo™支持与视频记录仪的集成复用,进一步实现单视觉产品功能附加值。

         

更重要的是,牧童MonoToGo™搜集的数据不仅可以OTA当前系统的能力,也可以用于训练更高阶的L2+级辅助驾驶。

         

牧童MonoToGo™方案是新型科技公司在智能电动汽车时代面对老问题提出的新办法,用户的自适应巡航需求一直都在,但误触发行业难题也时有发生,智驾科技提供了新的解题思路,并且优化了体验,也开发了数据回传功能,沉寂已久的市场又国产供应商卷起来了。接下来,看巨头们如何接招。



推荐阅读:

继续滑动看下一个

您可能也对以下帖子感兴趣

文章有问题?点此查看未经处理的缓存