Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động

Tương lai của cảm biến cho xe tự lái: Mọi con đường, Mọi điều kiện

Bất kể suy nghĩ của bạn về công nghệ xe tự hành sẽ nhanh chóng tiến về phía trước như thế nào, không có nghi ngờ gì rằng nó sẽ cần phải dựa vào công nghệ cảm biến tốt hơn và ít tốn kém hơn chúng ta có ngày nay. Các phương tiện thử nghiệm hiện tại thường có bộ cảm biến có giá hơn 100.000 đô la, và vẫn có thể xử lý tất cả các loại điều kiện đường và thời tiết.

Để giúp cung cấp một số bối cảnh nền tảng và đánh giá tiềm năng 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. Họ đại diện cho các phương thức cảm biến chính trong sử dụng ô tô ngày nay: nắp, radar, máy ảnh và hình ảnh nhiệt. Mọi người đã học được rất nhiều, và có một số điều tuyệt vời mà chúng tôi sẽ chia sẻ với bạn trong bài viết này của phiên.

Tín dụng: Joyce Farrell, Stanford SCIEN

Đặt bối cảnh: David Cardinal, ExtremeTech

Để khởi động bảng điều khiển, chúng tôi thiết lập giai đoạn với một số nền tảng và mục tiêu cho phiên. Đối với bối cảnh, rõ ràng là có một sự liên tục của các ứng dụng. Nó dao động từ cấp độ hôm nay 2/2+ Triển khai ADAS trên tất cả các con đường đến Chén Thánh Cấp 5 theo đuổi bởi Waymo, với hàng tá công ty nhắm vào cấp độ 4 triển khai đội xe chia sẻ ở đâu đó ở giữa.

Bảng điều khiển Sensors for Autonomouse Phương tiện giao thông là một phiên đặc trưng tại Hình ảnh điện tử 2020.Vì mục tiêu của phiên, chúng tôi đặt ra 1) hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của từng công nghệ, 2) làm thế nào những người sẽ thay đổi trong tương lai, và 3) làm thế nào họ sẽ cạnh tranh và cũng bổ sung cho nhau như là một phần của một giải pháp tổng thể.

Tiến sĩ Nikhil Naikal, Velodyne Lidar

Thật phù hợp khi ông trùm của các công ty cảm biến ô tô, Velodyne, đã khởi động bảng điều khiển. Sự tham gia của nó bắt nguồn từ Thử thách DARPA ban đầu, và phong cách của trò chơi bập bênh gắn trên mái nhà KFC nổi tiếng. Trong khi Velodyne vẫn là công ty dẫn đầu thị trường được thừa nhận, giờ đây nó phải đối mặt với hàng tá đối thủ cạnh tranh.

Phân tích của Velodyne về các điểm yếu và điểm yếu trong nhiều điều kiện ánh sáng

Phân tích Velodyne, về điểm mạnh và điểm yếu trong nhiều điều kiện ánh sáng.

Để đối mặt với sự cạnh tranh, Velodyne đã mở rộng mảng của mình để bao gồm các đơn vị xuống Velobit nhỏ mà nó dự kiến ​​sẽ có giá khoảng 100 đô la khi có sẵn. Công ty cũng nóng lòng muốn sống theo thiết kế trên mái nhà ban đầu của mình, khi Naikall cho chúng tôi xem những bức ảnh về chiếc Tesla mà Velodyne trang bị thêm với một bộ vỏ bọc Velarray gần như vô hình. Trong khi nhiều đối thủ cạnh tranh mới của họ chào mời thêm trí thông minh cho chính bản thân, Velodyne đang di chuyển cẩn thận để chỉ thêm các yếu tố xử lý mà họ nghĩ là được phân phối tốt nhất.

Đánh giá máy ảnh cho ô tô, Nicolas Touchard, DXOMARK

Đo thời gian phản hồi phơi sáng và độ vọt lốGiữa các camera dự phòng bắt buộc và hơn 50 triệu camera phía trước trong các hệ thống ADAS của xe, hình ảnh ánh sáng nhìn thấy được – cùng với cảm biến đỗ xe – hình thức công nghệ cảm biến chủ yếu hiện có trên xe. Hiện tại, các hệ thống đó chỉ được cung cấp để giúp người lái xe, vì vậy nếu camera giữ làn đường bị mất các đường khi xe đâm vào mặt trời, người lái xe sẽ chịu trách nhiệm. Nhưng khi ADAS và cuối cùng là hệ thống tự lái trở nên tiên tiến hơn, điều cần thiết là camera xe sẽ hoạt động tốt trong mọi tình huống.

Công ty đo điểm chuẩn máy ảnh DXOMARK đã thực hiện rất nhiều công việc trong việc mô tả chính xác các thách thức về chất lượng hình ảnh của camera, chỉ có ở ô tô, mà phó giám đốc tiếp thị Nicolas Touchard đã chia sẻ với chúng tôi. Thích ứng nhanh với phơi nhiễm với những thay đổi đột ngột về mức độ ánh sáng, như đi vào hoặc rời khỏi đường hầm, là một yêu cầu quan trọng đòi hỏi phải đo lường cẩn thận – cả thời gian thích ứng và bất kỳ kết quả vượt mức nào trước khi phơi sáng ổn định với giá trị mới của nó. Khả năng cảm nhận 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 tùy chỉnh để cho phép các nhà sản xuất ô tô và nhà cung cấp đo lường điều đó cho các thiết kế máy ảnh được đề xuất.

Hình ảnh nhiệt trong ô tô, Mike Walters, FLIR

Cùng với sự khó khăn trong việc cảm nhận khoảng cách, ví dụ lớn khác đối với các máy ảnh truyền thống là chúng không hoạt động tốt trong điều kiện ánh sáng xấu – bóng râm sâu, ánh sáng ngược hoặc thời gian ban đêm. Máy ảnh nhiệt tránh những vấn đề đó bằng cách cảm nhận trực tiếp bức xạ sóng dài phát ra từ bất cứ thứ gì tỏa nhiệt. Điều đó làm cho chúng đặc biệt hiệu quả trong việc phát hiện xe hơi, con người và động vật. Mike Walters, từ FLIR, lãnh đạo ngành nhiệt điện, đã đưa chúng tôi đi tham quan một số trường hợp sử dụng hiện tại cho máy ảnh nhiệt trong xe với một loạt các video hấp dẫn về việc sử dụng chúng trong ánh sáng yếu, ánh sáng mặt trời trực tiếp và thời tiết xấu.

Máy ảnh nhiệt đặc biệt hiệu quả vào ban đêm, mặc dù chúng cần trợ giúp để nói màu của đèn pha.

Máy ảnh nhiệt đặc biệt hiệu quả vào ban đêm, mặc dù chúng cần trợ giúp để nói màu của đèn pha.

Trong khi triển khai máy ảnh nhiệt đi kèm với những thách thức độc đáo của riêng nó – kính ô tô truyền thống mờ đục với tia hồng ngoại, vì vậy chúng có thể đi vào bên trong kính chắn gió – chúng mang lại nhiều hứa hẹn như là một bổ sung cho các chế độ cảm biến khác.

Radar ô tô, Greg Stanley, Bán dẫn NXP

Trong khi lidar được hầu hết báo chí vì chức năng ấn tượng của nó, radar anh chị em chi phí thấp của nó có mặt khắp nơi trong các ứng dụng ô tô. Về cơ bản, tất cả các hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng – thậm chí Tesla, – sử dụng ít nhất một radar. Hầu hết các hệ thống giám sát điểm mù điển hình cũng dựa vào radar. Một số phương tiện thử nghiệm, như mô hình Cruise hiển thị bên dưới, có hơn 20 chiếc, trong đó có ba chiếc xoay. Những chiếc minivan Waymo sườn có sáu. Greg Stanley, từ con chip khổng lồ NXP, đã đưa chúng ta qua một số điều cơ bản về cách thức hoạt động của radar, khả năng của nó và nơi nó đang hướng tới.

Các phương tiện thử nghiệm của Cruise có tới hai mươi radar, năm nắp và 16 camera.

Các phương tiện thử nghiệm Cruise Cruise có tới 20 radar, năm nắp và 16 camera.

Cụ thể, Stanley cho biết các nhà sản xuất các 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 các thành viên tham gia hội thảo khác, ông nhấn mạnh rằng các phương tiện cần một bộ cảm biến bổ sung. Ví dụ, radar không phải là hữu ích trong việc đọc các biển báo giới hạn tốc độ hoặc đèn dừng.

Sanjai Kohli, Cảm biến nhìn thấy được

Một tai nạn của nước lạnh ném vào tầm nhìn của những chiếc xe không người lái đang ở ngay gần đó là những công ty khởi nghiệp với những công nghệ tiên tiến hy vọng sẽ được bán vào thị trường đó. Sanjai Kohli là người sáng lập của một trong số đó – Sensible Sensors. Sau khi huy động được 10 triệu đô la vốn đầu tư mạo hiểm cho một phiên bản hiệu quả cao của công nghệ cảm biến radar, họ không thể tìm thấy các công ty xe hơi hoặc nhà cung cấp lớn sẵn sàng cam kết sớm mua chúng trong khối lượng sản xuất. Vì vậy, trong một động thái khá bất thường đối với Thung lũng Silicon, họ đã trả lại tiền cho các nhà đầu tư của họ và tiếp tục nỗ lực 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 thành công rực rỡ, không có nghi ngờ gì, nhiều người, và có lẽ hầu hết, cuối cùng sẽ gặp một kết thúc không mấy vui vẻ, vì vậy nó rất hữu ích cho khán giả các thành viên – nhiều người trong số họ đang tìm cách thâm nhập vào lĩnh vực này – để hiểu một số thực tế thực tế của việc tạo ra một doanh nghiệp từ một phát minh vĩ đại.

Kiến trúc cảm biến hoàn toàn mới cho những chiếc xe không người lái, Alberto Stochino, Nhận thức

Nhìn vào kiến ​​trúc cảm biến ô tô hiện tại, Stochino kỳ cựu trong ngành cảm biến đã đưa ra kết luận rằng công nghệ không người lái thực sự tiên tiến – loại cần thiết cho L4 và L5 – sẽ đòi hỏi một cách tiếp cận hoàn toàn mới. Ông thành lập Perceptionive dựa trên tầm nhìn của một nền tảng kỹ thuật số với các cảm biến hiệu suất cao nhưng chi phí tương đối thấp – ăng-ten và camera – xung quanh ngoại vi của một chiếc ô tô, kết nối với sợi quang đến 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 kết hợp 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 kết hợp với lõi xử lý trung tâm.

Điểm đáng chú ý nhất từ ​​bảng điều khiển là không ai trong số họ tin rằng một phương thức cảm biến duy nhất sẽ đủ cho một chiếc xe không người lái thực sự. Khi được hỏi về lập luận rằng người dân Haiti có thể lái xe bằng hai mắt, tại sao lại có thể lái xe ô tô, những câu trả lời của họ không cần phải tốt hơn người lái xe để mong muốn sự an toàn thực sự. Tất cả các thành viên tham gia hội thảo cũng đồng ý rằng phải mất nhiều năm nữa, công nghệ tiên tiến cần thiết cho L4 trở lên sẽ gần với giá cả phải chăng cho người mua xe bán lẻ. Vì vậy, tất cả họ đều quyết tâm duy trì đường cong chấp nhận dài, chậm mà họ mong đợi khi chi phí giảm dần với khối lượng và sự đổi mới tăng lên.

Tín dụng hình ảnh hàng đầu: Getty Images

Hãy đọc ngay bây giờ: