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ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術,解決自動泊車痛點

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ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術,解決自動泊車痛點

分類:
新聞中心
作者:
蓋世汽車
來源:
蓋世汽車
2019-09-25
【摘要】:
自動駕駛的商業化進程將從自動泊車開始,但自動泊車的痛點誰來解決呢?
作為未來汽車技術發展的大趨勢,自動駕駛顯然已成為行業中不容忽視的熱點之一。不過,自動駕駛商業化的全面落地卻并非易事,還存在技術、成本、法規等方面的難點,也勢必要經歷一個逐步推進的過程。
 
不少業內人士認為,自動駕駛的商業化進程將從自動泊車(Auto Parking Assist,APA)以及自主代客泊車 (Auto Valet Parking,AVP)開始,這主要源于其在應用方面的優勢。
 
自動泊車的3大應用優勢
 
01 需求迫切
 
盡管不同國家的汽車用戶在自動駕駛功能的喜好上有所差別,但比較類似的一點是,大家都不愛停車,確切的說是不愛找車位和停車,因此對于自動泊車需求相對迫切。
 
02 限制較小
 
公共的道路有相應的政策法規限制,而自動泊車的應用場景并不是在公共的道路上,因此相關限制較小。
 
03 難度較小
 
盡管就自動泊車本身而言,技術難度并不低,但較之完全自動駕駛,其所涉及的場景復雜度明顯要低很多,技術難度也因此相對較低。
 
自動泊車的用戶體驗痛點
 
就自動泊車系統而言,主要有攝像頭和超聲波雷達兩種傳感器系統參與,這兩種傳感器要能夠把物體角度、深度等信息體現出來,結合算法,形成準確的路徑規劃,最終做到快速準確地將車停到相應的位置。
 
然而現實情況卻是在使用過程中,由于超聲波雷達的方向性不好,以及現階段光學攝像頭很難做到高一致性,偏差率較大,因此易對算法的實現和效果產生不利影響。
 
 
車載攝像頭供應商惠州市華陽數碼特電子有限公司(以下簡稱ADAYO華陽數碼特)相關資料顯示,在自動泊車系統中,對地面上的停車線需要通過攝像頭來識別定位等應用場景,以百萬像素的180度全景攝像頭為例,對7米遠的地上目標,3個像素的誤差,就有可能造成0.5米的誤判,當攝像頭裝得越低,誤差會越大(如上所示)。而由于誤差的存在,自動泊車系統便很難做到“一把倒到位”,因此用戶體驗不佳。
 
難解的攝像頭一致性問題
 
01 生產工藝難達要求
 
目前,攝像頭的一致性更多是通過生產工藝來保證。不過需要注意的是,由于攝像頭本身屬于光學鏡頭,光學鏡頭中有很多變量的成像器件,其中任一參數的變化都會對成像質量產生影響,而僅靠目前的生產工藝,其實很難保證攝像頭的一致性。
 
華陽數碼特數據顯示,目前行業內單純靠攝像頭器件的精度及組裝工藝的精度,是非常難達到全視野內(比如180度)2-3個像素的誤差要求的。
 
02 內參測定效率較低
 
如果能夠精準測量出攝像頭的內參(攝像頭中心、焦距等參數),再用算法進行補償,一定程度可解決這一問題。目前,不少自動駕駛公司都有自己的一套攝像頭內參的標準算法。
 
不過,針對攝像頭內參測量和標定,特別是大視野攝像頭(如190度FOV)的標定,多數公司采用的還是傳統的做法:拍攝多張圖(9張-20張),經過一定的算法,得出攝像頭的內參。然而,這樣人工測定一只攝像頭要花30分鐘左右,對于量產化的攝像頭產品,這種算法很難對每個攝像頭進行單獨標定。
 
“煜眼”技術的特殊之處!
 
針對攝像頭一致性難題,ADAYO華陽數碼特重磅推出了“煜眼”技術,目前此項技術在百度阿波羅自動駕駛項目及其它的一些知名車企已經開始應用。這一技術主要有以下幾大特點:
 
 
01 準確
 
ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術可達到在線操作的節拍速度,并將內參寫入攝像頭內的FLASH中,自動駕駛算法可以直接讀取內參并在算法進行補償,來精準地確定物像對應關系。
 
02 快速
 
就一般實驗室而言,通過自動算法去標定攝像頭內參,可能需要15-30分鐘,如果人工測算速度更慢。而ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術采用獨特的中心點算法及其它參數優化算法,在不到20秒時間內,就可穩定、準確的測出攝像頭內參。
 
03 應用場景可拓展
 
對于自動泊車來說,ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術意義重大。而在前向ADAS領域,2個像素的誤差會導致深度信息偏差超過十幾米,因此保證攝像頭的一致性也同樣重要。由此不難推斷,“煜眼”技術的應用其實并不局限于自動泊車領域,未來還可向更大范圍的應用拓展。
 
蓋世小結
 
ADAYO華陽數碼特“煜眼”技術攝像頭,實現了在線快速內參標定及保存,解決了攝像頭行業公認的無法保證攝像頭一致性的難題,降低了車用攝像頭的生產工藝的難度和成本,也因此提升了用戶體驗,為自動駕駛商業化“添磚加瓦”。當然不可否認的是,自動駕駛商業化的落地需要政策、技術等多方面齊發力,而技術方面,也需要各個細分領域企業形成合力,共同推進。
 
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