439
0,1
2016-09-19
5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности
Жизнь не стоит на месте и «Теслы» все так же бьются (Tesla Model X тоже, но пока без помощи автопилота). Что не так с датчиками систем ADAS? И почему в ближайшие годы ничего кардинально не изменится?
Многие, как ни удивительно, приблизились к своим физическим возможностям. Об этом можно говорить уверенно, потому что перечисленные ниже системы используются не только на автомобилях и имеют крупные рынки сбыта за пределами автомира. Это большие деньги, миллиардные бюджеты на R&D и достаточно медленный прогресс.
Теперь подробнее.
Видов датчиков — как пальцев на руке, пять:
Что важно знать о рынке в целом?
Оценки разнятся, но порядок одинаков. Баланс перекошен в пользу камер и радаров, которые на двоих занимают 85 процентов рынка в деньгах. Лидары остаются нишевым решением (только если не случится прорывов), а ультразвуковые датчики не могут выйти за рамки своей ниши и прорывов, опять же, не видно. Системы ночного видения теряются даже на фоне лидаров.
Теперь подробнее.
Плюсы:
Только камеры могут распознавать дорожную разметку и знаки. У камер хорошее разрешение по углу, то есть камера хорошо «понимает» объекты, которые двигаются поперек движения автомобиля (переходящий дорогу пешеход). По картинке с камеры возможна прямая классификация объектов («собака»-«ребенок»-«взрослый»-«велосипед»-«машина»-«грузовик»). И, конечно, камеры доступны по цене — от нескольких сотен долларов для покупателя. Минусы:
У камер плохое разрешение по дальности, они с трудом понимают расстояние до препятствия или скорость сближения (стереокамеры отчасти решают проблему). Нет прямого измерения скорости объектов, ее можно понять по серии кадров, и все равно измерение нечеткое. Сильно влияние погодных и дорожных условия — пресловутый «белый фургон на фоне яркого неба» в недавней аварии. Обработка данных с камер занимает время: задержка тем больше, чем сложнее система камер. Рынок вытоптан слонами от Intel и NVIDIA до Mobileye и Magna International. Стартапов очень много, порог входа низкий. Развитие технологии упирается в скорость и качество обработки данных, то есть в процессоры и алгоритмы. Кардинально увеличить скорость обработки не получается, а прорывные алгоритмы ничего пока не прорвали.
Плюсы:
На работу радаров намного меньше влияют погодные условия, вообще не влияет цвет объектов и освещенность. Хорошая разрешающая способность по дальности и скорости, доступно прямое измерение дальности и скорости с хорошей точностью. Мгновенная (1/20–1/50 секунды) обработка данных, что особенно важно для высоких скоростей. Возможность легко накапливать и анализировать информацию в динамике за счет небольшого объема информации. По той же причине подходит для V2I/V2V Минусы:
Не дешевле, а часто и дороже камер. Дороже 1000 долларов за дальний радар. Плохое разрешение по углу (радару сложно понять движение поперек). Нет прямой возможности классифицировать препятствие или оценить его габариты. Сильная зависимость дальности от угла обзора. Если светим далеко и узким лучом, не видим помехи над дорогой и по сторонам. Светим широко — получаем небольшую дальность. На рынке слоны, только с другими названиями — Bosch Global, Delphi, Smartmicro. Стартапов почти нет, порог входа очень высокий за счет дороговизны оборудования под разработку СВЧ. Методы обработки мало изменились за последние 50 лет, вложения в разработку и организацию производства компонентов (как антенно-фидерного тракта) измеряются сотнями миллионов евро. Доступные и качественные трансиверы, без которых вообще не сделать массовое решение, производят пяток компаний на весь мир. Радары плавно совершенствуются, но развитие занимает десятилетия.
Не я придумал, а господин Маск:
Плюсы:
Вундервафля, видит всё вокруг подробно и с высокой точностью. Кроме них так никто не умеет и никогда не будет. Минусы:
Сканирующие лидары видят один и тот же участок дороги всего два-три раза в секунду. Высокая стоимость, нет — СТОИМОСТЬ лидара. Еще лидары хрупкие. Короче, все остальное — минусы На рынке есть крутые игроки — Velodyne LiDAR, Quanergy, Sick. Все решения сравнительно молодые, стартапов несколько штук, но сравнительно крупных. Действительно крупных игроков уровня Bosch с выручкой на automotive-направлении в десятки миллиардов на рынке нет и уже не будет. Со снижением стоимости лидара и отказом от движущихся частей катастрофически падают возможности и нужность лидара тоже. Все ждут решения за 250 баксов, но его что-то нет.
Просто и понятно: автомобильный рынок лидаров в сто раз меньше рынка радаров или камер, а у тех полно и других применений
УЛЬТРАЗВУК
Хорошо знакомые парктроники: излучили высокочастотный сигнал, дождались пока вернется, посчитали время.
Плюсы:
Очень дешево, сотня-другая долларов за систему из нескольких датчиков Датчики легко объединяются. Технология отработана и понятна, можно экспериментировать даже дома на arduino. Минусы:
Дальность ограничена единицами метров. Нет возможности понять угол на объект или прямо измерить скорость. Низкая достоверность данных. Ны рынке царствует китайский noname, поляна давно вытоптана, желающих вложиться в новые проекты немного. Стартапов мало, но есть например Toposens, который делает крутую вещь на ультразвуке, но что-то внезапно начинает делать радар тоже.
ИНФРАКРАСНЫЕ КАМЕРЫ
Как работает: посмотрели в инфракрасном диапазоне, проанализировали изображения на матрице.
Плюсы:
Хорошо заметны горячие человеки и лесное зверье. Минусы:
Дорого, пара тысяч долларов только за фронтальную камеру Узкая сфера применения Ограничения по температурам использования.
А теперь — сладкое. Подытожим:
Ни один датчик или система датчиков не могут стать универсальными. Если говорить о роли единственного в low-end решениях — это камеры. Во вторую очередь — радары. Любая система ADAS и тем паче автопилот будут использовать систему из несколько датчиков. Это называется sensor fusion и в первую очередь будут совмещать камеры и радары. Подозреваю, ими и закончат. Чем больше разнородной информации хочется собрать, тем дороже это стоит (полбеды) и тем больше времени это занимает. Чем дольше обрабатываем, тем медленней мы должны ехать, чтобы это было безопасно. Отсюда черепашья езда большинства автопилотов и любовь к хорошей погоде. опубликовано
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление — мы вместе изменяем мир! ©
Источник: geektimes.ru/post/278534/
Многие, как ни удивительно, приблизились к своим физическим возможностям. Об этом можно говорить уверенно, потому что перечисленные ниже системы используются не только на автомобилях и имеют крупные рынки сбыта за пределами автомира. Это большие деньги, миллиардные бюджеты на R&D и достаточно медленный прогресс.
Теперь подробнее.
Видов датчиков — как пальцев на руке, пять:
- камеры,
- радары,
- лидары,
- ультразвук,
- инфракрасные камеры.
- пассивные (камеры) и активные (радары-лидары),
- в видимом диапазоне (камеры) и нет (все остальные, в том числе ИК),
- по частотам (от ультразвука к лидарам).
Что важно знать о рынке в целом?
Оценки разнятся, но порядок одинаков. Баланс перекошен в пользу камер и радаров, которые на двоих занимают 85 процентов рынка в деньгах. Лидары остаются нишевым решением (только если не случится прорывов), а ультразвуковые датчики не могут выйти за рамки своей ниши и прорывов, опять же, не видно. Системы ночного видения теряются даже на фоне лидаров.
Теперь подробнее.
КАМЕРЫ
Работает так: получили картинку мира в видимом диапазоне, обработали (отдельные кадры и последовательность), распознали.Плюсы:
Только камеры могут распознавать дорожную разметку и знаки. У камер хорошее разрешение по углу, то есть камера хорошо «понимает» объекты, которые двигаются поперек движения автомобиля (переходящий дорогу пешеход). По картинке с камеры возможна прямая классификация объектов («собака»-«ребенок»-«взрослый»-«велосипед»-«машина»-«грузовик»). И, конечно, камеры доступны по цене — от нескольких сотен долларов для покупателя. Минусы:
У камер плохое разрешение по дальности, они с трудом понимают расстояние до препятствия или скорость сближения (стереокамеры отчасти решают проблему). Нет прямого измерения скорости объектов, ее можно понять по серии кадров, и все равно измерение нечеткое. Сильно влияние погодных и дорожных условия — пресловутый «белый фургон на фоне яркого неба» в недавней аварии. Обработка данных с камер занимает время: задержка тем больше, чем сложнее система камер. Рынок вытоптан слонами от Intel и NVIDIA до Mobileye и Magna International. Стартапов очень много, порог входа низкий. Развитие технологии упирается в скорость и качество обработки данных, то есть в процессоры и алгоритмы. Кардинально увеличить скорость обработки не получается, а прорывные алгоритмы ничего пока не прорвали.
Вывод:
Без камер на автомобиле всё равно не обойтись.
РАДАРЫ
Работает так: излучили на сверхвысокой частоте, послушали что вернулось, сразу узнали дистанцию до препятствий, их скорость и углы на них.Плюсы:
На работу радаров намного меньше влияют погодные условия, вообще не влияет цвет объектов и освещенность. Хорошая разрешающая способность по дальности и скорости, доступно прямое измерение дальности и скорости с хорошей точностью. Мгновенная (1/20–1/50 секунды) обработка данных, что особенно важно для высоких скоростей. Возможность легко накапливать и анализировать информацию в динамике за счет небольшого объема информации. По той же причине подходит для V2I/V2V Минусы:
Не дешевле, а часто и дороже камер. Дороже 1000 долларов за дальний радар. Плохое разрешение по углу (радару сложно понять движение поперек). Нет прямой возможности классифицировать препятствие или оценить его габариты. Сильная зависимость дальности от угла обзора. Если светим далеко и узким лучом, не видим помехи над дорогой и по сторонам. Светим широко — получаем небольшую дальность. На рынке слоны, только с другими названиями — Bosch Global, Delphi, Smartmicro. Стартапов почти нет, порог входа очень высокий за счет дороговизны оборудования под разработку СВЧ. Методы обработки мало изменились за последние 50 лет, вложения в разработку и организацию производства компонентов (как антенно-фидерного тракта) измеряются сотнями миллионов евро. Доступные и качественные трансиверы, без которых вообще не сделать массовое решение, производят пяток компаний на весь мир. Радары плавно совершенствуются, но развитие занимает десятилетия.
Вывод:
Сильные стороны радара — слабые стороны камеры и наоборот. Без радаров тоже не обойтись.Не я придумал, а господин Маск:
“…That said, I don’t think you need LIDAR. I think you can do this all with passive optical and then with maybe one forward RADAR… if you are driving fast into rain or snow or dust. I think that completely solves it without the use of LIDAR. I’m not a big fan of LIDAR, I don’t think it makes sense in this context.”
ЛИДАРЫ
Лазерные дальномеры: посветили лазером, посмотрели, что вернулось, выдали массив точек с расстояниями до них.Плюсы:
Вундервафля, видит всё вокруг подробно и с высокой точностью. Кроме них так никто не умеет и никогда не будет. Минусы:
Сканирующие лидары видят один и тот же участок дороги всего два-три раза в секунду. Высокая стоимость, нет — СТОИМОСТЬ лидара. Еще лидары хрупкие. Короче, все остальное — минусы На рынке есть крутые игроки — Velodyne LiDAR, Quanergy, Sick. Все решения сравнительно молодые, стартапов несколько штук, но сравнительно крупных. Действительно крупных игроков уровня Bosch с выручкой на automotive-направлении в десятки миллиардов на рынке нет и уже не будет. Со снижением стоимости лидара и отказом от движущихся частей катастрофически падают возможности и нужность лидара тоже. Все ждут решения за 250 баксов, но его что-то нет.
Просто и понятно: автомобильный рынок лидаров в сто раз меньше рынка радаров или камер, а у тех полно и других применений
Вывод:
Пока не случилось революции, лидары останутся нишевым решением. Хорошо для прототипирования, никак для серийного автомобиля. Да и для прототипирования плохо: заточенная под лидары логика плохо адаптируется к другим датчикам.
УЛЬТРАЗВУК
Хорошо знакомые парктроники: излучили высокочастотный сигнал, дождались пока вернется, посчитали время.
Плюсы:
Очень дешево, сотня-другая долларов за систему из нескольких датчиков Датчики легко объединяются. Технология отработана и понятна, можно экспериментировать даже дома на arduino. Минусы:
Дальность ограничена единицами метров. Нет возможности понять угол на объект или прямо измерить скорость. Низкая достоверность данных. Ны рынке царствует китайский noname, поляна давно вытоптана, желающих вложиться в новые проекты немного. Стартапов мало, но есть например Toposens, который делает крутую вещь на ультразвуке, но что-то внезапно начинает делать радар тоже.
Вывод:
Как только радары и лидары научатся хорошо отрабатывать ближние расстояния, ультразвук только для arduino и останется. Шутка:).
ИНФРАКРАСНЫЕ КАМЕРЫ
Как работает: посмотрели в инфракрасном диапазоне, проанализировали изображения на матрице.
Плюсы:
Хорошо заметны горячие человеки и лесное зверье. Минусы:
Дорого, пара тысяч долларов только за фронтальную камеру Узкая сфера применения Ограничения по температурам использования.
Вывод:
Еще более нишевая история, чем лидары. Радары с лидарами выкинут их с автомобильного рынка уже совсем скоро, если еще не.А теперь — сладкое. Подытожим:
Ни один датчик или система датчиков не могут стать универсальными. Если говорить о роли единственного в low-end решениях — это камеры. Во вторую очередь — радары. Любая система ADAS и тем паче автопилот будут использовать систему из несколько датчиков. Это называется sensor fusion и в первую очередь будут совмещать камеры и радары. Подозреваю, ими и закончат. Чем больше разнородной информации хочется собрать, тем дороже это стоит (полбеды) и тем больше времени это занимает. Чем дольше обрабатываем, тем медленней мы должны ехать, чтобы это было безопасно. Отсюда черепашья езда большинства автопилотов и любовь к хорошей погоде. опубликовано
P.S. И помните, всего лишь изменяя свое потребление — мы вместе изменяем мир! ©
Источник: geektimes.ru/post/278534/
