Bất kể bạn nghĩ gì về công nghệ xe tự hành sẽ phát triển nhanh như thế nào, không có gì phải nghi ngờ rằng bạn sẽ cần phải dựa vào công nghệ cảm biến tốt hơn và rẻ hơn so với những gì chúng ta có ngày nay. Các phương tiện thử nghiệm ngày nay thường có bộ cảm biến có giá hơn 100.000 đô la và vẫn không thể xử lý tất cả các loại điều kiện đường và thời tiết.
Để giúp cung cấp bối cảnh nền tảng và đánh giá tiềm năng trong tương lai của các công nghệ cảm biến khác nhau, chúng tôi đã tập hợp một nhóm chuyên gia trong ngành tại Electronic Imaging 2020. Chúng đại diện cho các phương thức cảm biến chính trong sử dụng ô tô ngày nay: flipar, radar, máy ảnh và hình ảnh nhiệt. Mọi người học được rất nhiều, và có một số kết luận tốt mà chúng tôi sẽ chia sẻ với bạn khi chúng tôi viết phần này.
Tín dụng: Joyce Farrell, KHOA HỌC Stanford
Bối cảnh cấu hình: David Cardinal, ExtremeTech
Để bắt đầu bảng điều khiển, chúng tôi thiết lập giai đoạn với một số nền tảng và mục tiêu cho phiên này. Theo ngữ cảnh, rõ ràng là có một số ứng dụng. Điều này đi từ tuyên truyền cấp độ ADAS " 2/ /2 + "Hôm nay đạt đến Chén Thánh 5 Waymo bị đuổi theo, với hàng tá công ty nhằm mục đích truyền bá một đội xe với Level 4 một nơi nào đó ở giữa
Như một mục tiêu cho phiên này, chúng tôi thiết lập 1] hiểu điểm mạnh và điểm yếu của từng công nghệ, 2] họ sẽ thay đổi như thế nào trong tương lai và 3] làm thế nào họ sẽ cạnh tranh và bổ sung cho nhau như là một phần của giải pháp tổng thể.
Nikhil Naikal, Velodyne
Điều thích hợp là ông của công ty cảm biến ô tô, Velodyne, đã đá vào bảng điều khiển. Sự tham gia của họ bắt đầu với thử thách DARPA ban đầu và phong cách "KFC Xô" nổi tiếng hiện nay của người gác mái. Trong khi Velodyne vẫn là một nhà lãnh đạo thị trường được công nhận, bây giờ nó phải đối mặt với hàng chục đối thủ cạnh tranh.
Phân tích Velodyne về các điểm mạnh và điểm yếu của flipar trong các điều kiện ánh sáng khác nhau.
Để đối phó với đối thủ, Velodyne đã mở rộng thỏa thuận LIDAR để bao gồm các đơn vị trong Velobites nhỏ, ước tính có giá khoảng 100 đô la khi có sẵn. Công ty cũng muốn xem xét thiết kế mái nhà ban đầu của nó, khi Naikall cho chúng tôi xem những bức ảnh của Tesla rằng Velodyne được trang bị một loạt mũ Velarray gần như không nhìn thấy được. Trong khi nhiều đối thủ cạnh tranh mới của anh ta bổ sung thêm trí thông minh để lãnh đạo chính mình, Velodyne thận trọng di chuyển để chỉ thêm các yếu tố xử lý mà anh ta tin rằng được phân phối tốt hơn.
Camera đánh giá ô tô, Nicolas Touchard, DXOMARK
Trong số các camera dự phòng bắt buộc và hơn 50 triệu camera quay về phía trước trong các hệ thống xe ADAS, hình ảnh ánh sáng nhìn thấy được, cùng với các cảm biến đỗ xe tiềm năng, tạo thành công nghệ cảm biến lõi hiện có trên xe . Bây giờ, sistema Nó chỉ được cung cấp để hỗ trợ người lái xe, vì vậy nếu camera làn đường bị mất đường khi xe bị chĩa vào mặt trời, người lái xe phải chịu trách nhiệm. Nhưng khi ADAS và cuối cùng là sistema Khi lái xe tự động trở nên tiên tiến hơn, điều quan trọng là camera xe hoạt động tốt trong mọi tình huống.
Công ty đo điểm chuẩn camera DXOMARK đã thực hiện một công việc tuyệt vời để mô tả chính xác các thách thức chất lượng hình ảnh độc đáo của máy ảnh ô tô, mà VP Marketing Marketing Touch Touch đã chia sẻ với chúng tôi. Nhanh chóng thích ứng ánh sáng với những thay đổi đột ngột về mức độ ánh sáng, chẳng hạn như đi vào hoặc ra khỏi đường hầm, là một yêu cầu quan trọng đòi hỏi phải đo lường cẩn thận cả thời gian thích ứng và bất kỳ độ vọt lố nào được tạo ra trước khi phơi sáng đạt đến giá trị mới. . Khả năng phát hiện chính xác đèn LED nhấp nháy ở các tần số khác nhau là một tính năng quan trọng khác. DXOMARK đã xây dựng phần cứng đặc biệt để cho phép các nhà sản xuất và nhà cung cấp xe hơi đo nó cho thiết kế máy ảnh được đề xuất.
Hình ảnh nhiệt ô tô, Mike Walters, FLIR
Cùng với khó khăn trong việc cảm nhận khoảng cách, một điểm nhấn lớn khác với máy ảnh truyền thống là chúng không hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng yếu – ví dụ như bóng tối, đèn nền hoặc đêm. Máy ảnh nhiệt tránh những vấn đề này bằng cách cảm nhận trực tiếp bức xạ sóng dài phát ra từ những gì phát ra nhiệt. Điều đó làm cho chúng rất hiệu quả trong việc phát hiện xe hơi, con người và động vật. Mike Walters, từ lãnh đạo ngành nhiệt điện của FLIR, đã dẫn chúng tôi xem xét các trường hợp sử dụng hiện tại đối với máy ảnh nhiệt trên xe với một loạt các video thú vị về việc sử dụng chúng trong ánh sáng yếu, ánh sáng mặt trời trực tiếp và thời tiết xấu.
Máy ảnh nhiệt rất hiệu quả vào ban đêm, mặc dù chúng cần giúp xác định màu sắc của ánh sáng đỏ.
Trong khi sử dụng máy ảnh nhiệt đi kèm với những thách thức độc đáo của riêng nó: Kính ô tô truyền thống mờ đục vì vậy chúng không thể vừa với kính chắn gió, chẳng hạn, chúng mang lại nhiều hứa hẹn như là một bổ sung cho các chế độ phát hiện khác.
Radar ô tô, Greg Stanley, Bán dẫn NXP
Trong khi Lidar nhận được hầu hết báo chí nhờ chức năng ấn tượng của nó, thì radar chị em giá rẻ lại phổ biến hơn nhiều trong các ứng dụng ô tô. Về cơ bản, tất cả các hệ thống điều khiển chuyển vùng thích ứng, bao gồm Tesla, sử dụng ít nhất một radar. Hầu hết các hệ thống giám sát điểm mù cũng dựa vào radar. Một số phương tiện thử nghiệm, chẳng hạn như các mô hình Cruise được hiển thị bên dưới, có hơn 20 trong số đó, bao gồm ba vòng quay. Wayivan Minmo có sáu. Chip khổng lồ của NXP, Greg Stanley đã đưa chúng ta qua một số điều cơ bản về cách thức hoạt động của radar, khả năng của nó và nơi nó sẽ đi.
Các phương tiện thử nghiệm hành trình có tới 20 radar, năm nắp và 16 camera.
Cụ thể, Stanley cho biết các nhà sản xuất đơn vị radar đang tìm cách cải thiện chức năng, bao gồm bằng cách thêm nhiều phân loại đối tượng và khả năng định vị phương tiện. Giống như những người tham gia hội thảo khác, ông nhấn mạnh rằng các phương tiện cần một bộ cảm biến bổ sung. Ví dụ, radar sẽ không giúp đọc giới hạn tốc độ hoặc đèn đỏ.
Sanjai Kohli, cảm biến có thể nhìn thấy
Một nạn nhân của vụ phóng nước lạnh khi nhìn thấy một chiếc xe không người lái quanh góc đã trở thành một công ty khởi nghiệp với công nghệ tiên tiến mà nó hy vọng sẽ bán được ở thị trường đó. Sanjai Kohli là người sáng lập của một trong số họ: Cảm biến hữu hình. Sau khi huy động được 10 triệu đô la vốn đầu tư mạo hiểm cho một phiên bản công nghệ cảm biến radar hiệu quả cao, họ không thể tìm thấy một công ty ô tô hoặc nhà cung cấp lớn nào sẵn sàng cam kết mua nó với số lượng sản xuất trong tương lai gần. Vì vậy, trong một bước rất bất thường đối với Thung lũng Silicon, họ đã trả lại tiền cho các nhà đầu tư và chuyển sang các doanh nghiệp khác.
Mặc dù chúng ta có thể suy đoán rằng trong số hàng trăm công ty khởi nghiệp trong ngành công nghiệp xe tự trị sẽ rất thành công, không có nghi ngờ rằng nhiều người, và có lẽ hầu hết, cuối cùng sẽ tìm thấy một kết thúc không vui, do đó mang lại lợi ích cho khán giả thành viên, nhiều những người muốn nhảy vào lĩnh vực này để hiểu một số thực tế thực tế của việc tạo ra các doanh nghiệp từ những phát minh vĩ đại.
Kiến trúc cảm biến hoàn toàn mới cho những chiếc xe không người lái, Alberto Stochino, Perceptionive
Nhìn vào kiến trúc cảm biến ô tô ngày nay, cảm thấy rằng các cựu chiến binh ngành Stochino đã kết luận rằng một công nghệ không cần lái xe thực sự tinh vi, loại cần thiết cho L4 và L5, sẽ đòi hỏi một cách tiếp cận hoàn toàn mới. Ông thành lập Perceptionive dựa trên nền tảng tầm nhìn kỹ thuật số hoàn toàn với các cảm biến tương đối rẻ tiền nhưng hiệu suất cao [ăng-ten và máy ảnh] xung quanh các cạnh của ô tô, được kết nối bằng sợi quang với lõi xử lý trung tâm.
Perceptionive đang phát triển một kiến trúc cảm biến xe linh hoạt với các cảm biến hiệu suất cao nhưng chi phí thấp được tích hợp vào lõi xử lý trung tâm.
Ưu điểm lớn nhất của bảng điều khiển này là không ai trong số họ tin rằng một phương thức cảm biến duy nhất sẽ đủ cho một chiếc xe mà không có người lái thực sự. Khi được hỏi về lập luận rằng "mọi người có thể lái xe bằng hai mắt, tại sao không thể là một chiếc xe hơi?" Phản ứng của họ bao gồm từ nhu cầu trở nên tốt hơn so với người lái xe cho đến mong muốn dự phòng an toàn thực sự. Tất cả các thành viên tham gia hội thảo cũng đồng ý rằng phải mất nhiều năm trước khi công nghệ tiên tiến cần thiết cho L4 trở lên gần như có giá cả phải chăng cho người mua xe bán lẻ. Do đó, mọi người đều quyết tâm bẻ cong đường cong chấp nhận dài, chậm mà họ chờ đợi vì chi phí đang giảm dần với khối lượng và sự đổi mới ngày càng tăng.
Tín dụng hình ảnh hàng đầu: Hình ảnh Getty
Bây giờ đọc:
