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      熱議雙目攝像頭

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      出品:紅色星際(ID:redplanx)

      頭圖:大疆車載智能駕駛圖片

      小林急匆匆地走進(jìn)屋,“最近關(guān)于雙目攝像頭的討論突然變得很熱鬧,特別是大疆車載的雙目攝像頭在五菱車上量產(chǎn)之后,大家對這塊的關(guān)注明顯增多”。

      小周低頭看了一下滿頭大汗的小林,笑著說,在我的記憶里,雙目攝像頭總是雷聲大,雨點小。

      小林疑問地問道,為啥啊?

      小周問道,你知道為什么這些輔助駕駛車輛在高速上,看到奇形怪物,總是往上撞嗎?

      小林想了想,我好像之前聽別人說過,單目攝像頭主要是依靠龐大的樣本庫,如果樣本庫里沒有這個樣本,那么攝像頭就識別不出來這個物體。

      一般情況下,單目攝像頭是先通過圖像匹配進(jìn)行目標(biāo)識別,再通過目標(biāo)在圖像中的大小去估算目標(biāo)距離,這就要求在估算距離之前首先對目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確識別。

      如果都不能識別出來,距離肯定也不能估算出來,所以一旦遇到奇形怪物,就下意識地忽略掉了,然后就撞上去了。

      我這個理解對嗎?

      小周點點頭,差不多是這個意思。對于單目攝像頭而言,必須建立并不斷維護(hù)一個龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫,保證數(shù)據(jù)庫包含這個世界的所有奇形怪物。

      所以,你聽到的80%左右的自動駕駛車輛事故,大部分是撞上靜止的車輛、非標(biāo)的路障,以及非標(biāo)的車輛如工程車等等。更有一些公司為了系統(tǒng)可以有效地檢測到大型動物,特地跑到一個動物園,建一個大型動物數(shù)據(jù)庫。



      1. 雙目攝像頭的發(fā)展

      小林笑著說道,原來如此啊。接著反問道,那你為什么說雙目攝像頭總是雷聲大,雨點小?

      小周轉(zhuǎn)過身來看著小林,其實雙目攝像頭的發(fā)展已經(jīng)有了二十多年了,最開始是在日本,后來擴展到歐美,最后傳到了中國。但在中國,前幾年雙目攝像頭更多是用在商用車的障礙物檢測預(yù)警和AEB功能上,還沒有用在真正的高級輔助駕駛上。

      至于為什么雙目攝像頭發(fā)展比較慢,我覺得有幾個原因吧。首先要知道雙目攝像頭到底有什么作用,它想補充什么功能或者是想取代什么傳感器。

      雙目攝像頭是按照仿生視覺的方法,由左右兩個攝像機同步成像,并計算左右圖像的視差,從而生成三維點云,通過視差的大小來測量物體與眼睛之間的距離。

      小林突然蹦了一句話,這個是不是和3D電影的效果一樣,通過偏光鏡片,左眼看左相機的圖像,右眼看右相機的圖像,通過大腦理解視覺差異從而形成立體感覺。

      小周笑著說,是的,就是這個原理。從雙目攝像頭的成像效果看,它主要想替換的是激光雷達(dá),因為它的點云效果和測距與激光雷達(dá)的性能非常相似。

      但10-20萬的車型因為成本的原因,大家都用不起激光雷達(dá),所以像大疆車載就使用雙目攝像頭和毫米波雷達(dá)的方案,應(yīng)用在了五菱車上,彌補單目攝像頭+毫米波雷達(dá)在奇形怪狀障礙物的識別不足。

      小林問道,就是說,前方只剩下雙目攝像頭和毫米波雷達(dá)?

      小周點頭,對,這個方案其實很激進(jìn),因為雙目攝像頭在測距和深度信息方面還不是很成熟和完美。

      從測距方面看,大多數(shù)做雙目的只能做到二三十米,因為兩個相機之間的基線是確定的,安裝在車上是不可能無限制放大的,所以在短基線情況下測遠(yuǎn)距離本身的技術(shù)難度會大很多。

      當(dāng)然也可以增加相機基線的距離,看得更遠(yuǎn),但是視角會比較小。對于雙目相機而言,盡量近處看到最近,遠(yuǎn)處盡量遠(yuǎn),這是矛盾的。

      所以大疆車載在五菱的車上首先搭載的D80方案(時速80公里以內(nèi)使用),而不是大家認(rèn)為場景比較簡單的高速方案;而華為的雙目攝像頭為了避免這個問題,在北汽極狐車型上,除了使用雙目攝像頭外,還使用了2個不同焦距攝像頭來覆蓋更遠(yuǎn)的距離和視角。



      (華為雙目攝像頭圖片)

      小林笑著說,我明白了,現(xiàn)在大家用的雙目攝像頭都是被閹割過的,并沒有達(dá)到雙目攝像頭理論上的效果。那如果加入4D毫米波雷達(dá),雙目攝像頭+4D毫米波雷達(dá)是否可以在低成本方案上替換掉激光雷達(dá)呢?

      小周想了想,你說得很對,雙目攝像頭雖然有理論支持,但是實現(xiàn)起來很難。理想狀態(tài)下,雙目攝像頭和4D毫米波雷達(dá)的組合是有可能替換激光雷達(dá)的,但目前看,因為這2個傳感器因為都是新產(chǎn)品,所以在產(chǎn)品一致性和性能穩(wěn)定性方面都有不足。

      特別是雙目攝像頭,隨著測距距離達(dá)到50米以上、100米以上,水平視覺只有30度,視差會變得越來越小,測距精度和穩(wěn)定程度的挑戰(zhàn)也會越來越大,這就對于雙目攝像頭高精度的生產(chǎn)和一致性提出了嚴(yán)苛的要求。

      包括標(biāo)定方法,但這些我覺得隨著工藝和算法的提升可以逐漸提高。但現(xiàn)在雙目攝像頭最大的一個問題是生態(tài)沒有建立起來。

      雙目攝像頭更多還是一個補充傳感器,沒有像單目攝像頭,或者激光雷達(dá)一樣,已經(jīng)變成了方案融合的中心。反而更像是一個替代的效果,一方面想替代激光雷達(dá)的三維建圖,一方面又想替代毫米波的測距功能。

      但是相對這2個傳感器的高性能,雙目攝像頭又達(dá)不到,所以更多是在低成本方案中部分替代激光雷達(dá)的效果,高成本方案中,作為一個補充。

      我們來看一段歷史,就知道了。中國的單目和雙目的創(chuàng)業(yè)公司,最初都是用在商用車上,主要是因為當(dāng)時中國政府出了一個政策,就是所有的商用車都得配有雙預(yù)警系統(tǒng)。

      像Maxieye,Minieye等都是單目攝像頭的創(chuàng)業(yè)者,像中科慧眼等都是雙目攝像頭的創(chuàng)業(yè)者。但是發(fā)生了一件很奇怪的現(xiàn)象,等到大家想從商用車這個幾百萬規(guī)模的市場,轉(zhuǎn)到乘用車這個幾千萬規(guī)模的市場時,只有單目攝像頭的公司轉(zhuǎn)了過來,而雙目的基本都還停留在商用車市場。

      現(xiàn)在市場上做雙目攝像頭,像華為和大疆,包括創(chuàng)業(yè)公司鑒智機器人,他們都是一開始就是從乘用車開始做的。

      小林想了想,確實,鑒智機器人應(yīng)該說是過去一年輔助駕駛領(lǐng)域的香餑餑,1年時間就融了5億元左右,用1年的時間走了別人5年走的路。可為什么商用車的公司都沒有轉(zhuǎn)過來呢?

      小周站了起來,我覺得主要原因是以雙目攝像頭為融合中心的生態(tài)沒有建立起來,也和行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏有關(guān)。

      過去幾年,雙目攝像頭更多的是用在服務(wù)機器人上,用在車上的很少,主要原因是車規(guī)級的產(chǎn)品一般要求都比較高,特別是對于雙目攝像頭這樣涉及到精密制造的產(chǎn)品,如果標(biāo)定都有問題,談精準(zhǔn)測量都是空談。

      像華為的高層講的,雙目一大堆問題,簡單點說從機械上有標(biāo)定的問題,從算法上其實想把雙目用好并不容易,因為雙目要解決的本質(zhì)問題是深度測量,但深度測量本身想測量比較穩(wěn)定、可泛化其實是很難的問題。

      傳統(tǒng)的雙目立體視覺方案對結(jié)構(gòu)、穩(wěn)定性和可靠性要求較高,國外相關(guān)廠商已具備多年經(jīng)驗,而國內(nèi)解決方案廠商目前處于起步階段,所以需要像大疆,華為這樣的大廠來帶動整個板塊的制造水平。

      第二個因素,也是最主要的因素,就是雙目攝像頭更多的還是作為一個輔助工具,并沒有真正地融入輔助駕駛系統(tǒng),加上乘用車上基本都是清一色的單目為主,所以很難從商用車跨界過來。

      在乘用車市場,單目攝像頭融合的生態(tài)已經(jīng)很成熟了,但是雙目攝像頭才剛剛開始,所以對于商用車輔助駕駛初創(chuàng)公司而言,重新建立一套雙目攝像頭的生態(tài)太難了,所以他們都被迫留在了商用車市場,有的也向服務(wù)機器人方向拓展,就是進(jìn)不來乘用車。

      小林疑惑道,為什么單目攝像頭的生態(tài)很完善,而雙目攝像頭的生態(tài)卻遲遲沒建立起來?

      小周思考了一下,這與歷史和產(chǎn)品的發(fā)展有關(guān)。

      單目攝像頭融合領(lǐng)域,有老大哥Mobileye,特斯拉等,通過大量的數(shù)據(jù)積累,建立了自己的數(shù)據(jù)庫,而且加上一堆的跟隨者,以前視單目為融合中心的生態(tài)形成了。

      而且,單目攝像頭因于成本較低,對計算資源的要求不高,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相對簡單,所以在行業(yè)最先發(fā)展,視覺融合技術(shù)方案也最成熟。一個單PFGA芯片就夠了,而且產(chǎn)品穩(wěn)定性和一致性很好。

      雙目系統(tǒng)的一個難點在于計算量非常大,對計算單元的性能要求非常高,這使得雙目系統(tǒng)的產(chǎn)品化、小型化的難度較大。之前國際上使用雙目的研究機構(gòu)或廠商,絕大多數(shù)是使用服務(wù)器來進(jìn)行圖像處理與計算的;也有部分將算法進(jìn)行簡化后,使用FPGA進(jìn)行處理。

      但一些FPGA方案中有很多噪點與空洞,對后續(xù)計算不利,所以有些公司專門開發(fā)了專用芯片來適配雙目攝像頭。

      小林想了想,那現(xiàn)在為什么又受到關(guān)注了?

      小周笑著說,因為大廠進(jìn)來了。現(xiàn)在大家不再是單獨做一個傳感器,而是直接提供讓雙目成為融合中心的視覺方案。



      2. 雙目攝像頭生態(tài)

      之前的雙目更多的還是識別,沒有到為主的地步。所以大家的關(guān)注沒那么多,但現(xiàn)在這批做雙目攝像頭的公司,是以雙目攝像頭為主的融合,直接去掉了前視單目攝像頭。

      單目攝像頭的成功不僅僅是因為傳感器的成熟,還有與之匹配的數(shù)據(jù)庫,算法和融合方式。雙目攝像頭如果僅僅作為一個補充傳感器,沒有與之匹配的生態(tài),是很難快速發(fā)展起來的。

      所以我們看到像大疆車載,通過大疆車載自研雙目BEV車道線檢測及融合和雙目3D物體檢測及融合等技術(shù),讓雙目攝像頭成為了融合的中心。



      (鑒智機器人視覺雷達(dá)圖片)

      像鑒智機器人,采用雙核心驅(qū)動的技術(shù)路線,通過高階自動駕駛解決方案和雙目視覺雷達(dá)的完整產(chǎn)品布局,試圖建立雙目攝像頭生態(tài)。

      這批公司進(jìn)來不是從單獨的雙目攝像頭切入,而是從整體方案入手。他們是帶著融合生態(tài)來的,而且都已經(jīng)拿到定點。

      因為無論是對于單目攝像頭,還是雙目攝像頭,最終仍然需要一套決策機制進(jìn)行最終的決策,而整套決策的優(yōu)劣直接決定了是以誰為融合的中心,而不是單純的提高某個傳感器或者作為一個補充傳感器。

      特別是鑒智機器人,整體方案使用的是老東家的地平線征程5芯片,本身就對這款芯片的性能了如指掌,所以才能在過去的1年在雙目攝像頭融合生態(tài)中嶄露頭角。

      小林突然感悟了,看來,跟對大哥很重要,選對生態(tài)合作伙伴會讓自己的產(chǎn)品突飛猛進(jìn)。

      小周笑著說,是的,跟對大哥很重要。立體視覺的關(guān)鍵在于算法的先進(jìn)性,算法越高級,邊緣會與原始的圖像越接近、準(zhǔn)確度越高。

      所以說,只有建立完整的生態(tài),整個行業(yè)才能快速地發(fā)展,而不是僅僅作為一個補充傳感器。

      當(dāng)然還有一個因素,是整個行業(yè)到了以3D視覺為主導(dǎo)的技術(shù)發(fā)展期。

      隨著自動駕駛的發(fā)展和應(yīng)用場景的廣泛,以圖像2D感知和規(guī)則后融合為主的視覺感知系統(tǒng)遇到了明顯的局限和瓶頸,包括測距測速準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性、多攝像頭結(jié)果拼接一致性、規(guī)則系統(tǒng)迭代效率等一系列問題。

      而高質(zhì)量、大規(guī)模的4D場景數(shù)據(jù),端到端的4D感知正在成為技術(shù)趨勢。一方面可對于交通參與者進(jìn)行更優(yōu)的運動軌跡預(yù)測,從而實現(xiàn)性能更加優(yōu)異地規(guī)劃控制;另一方面可對于道路行駛區(qū)域預(yù)測更加精細(xì)的3D結(jié)構(gòu)化信息,在線生成局部實時3D地圖,降低對高精地圖等基礎(chǔ)設(shè)施的依賴。

      小林問道,那你認(rèn)為雙目攝像頭什么時候可以落地呢?

      小周思考片刻,單目和雙目因為檢測原理上的差異,雙目攝像頭硬件成本和計算量級的加倍,是難關(guān)也是突破口。

      攝像頭的成本是最低的,單目相機的價格一般低于100美元,雙目攝像頭大概在200美元左右。用在掃地或者酒店服務(wù)機器人的雙目3D感知的相機,因為不是車規(guī)級的,成本更便宜,大概在100-200元左右。

      之前可能雙目攝像頭價格比較高,主要用在高端車上。

      但隨著相關(guān)產(chǎn)品產(chǎn)量的進(jìn)一步提升,相關(guān)技術(shù)的不斷成熟,供應(yīng)鏈的進(jìn)一步完善,雙目視覺產(chǎn)品的價格有望與單目視覺產(chǎn)品的價格越來越接近。

      特別是大廠的進(jìn)入,讓整個行業(yè)的生產(chǎn)工藝都提高很多。

      但是有一個問題,就是現(xiàn)在市面上已經(jīng)量產(chǎn)的方案大多是后融合方案,大家會慢慢地轉(zhuǎn)向基于特征層面的前融合路線,是否由比較平滑過渡的算法框架能幫助車廠去做融合的遷移,這個大概需要1-2年的轉(zhuǎn)換過程。

      小林看了一下馬上到吃中午飯的時間,我再問一個終極問題,就是雙目攝像頭融合未來會全面取代單目攝像頭嗎?

      小周沉思片刻,目前階段,應(yīng)該沒有那么快,其實單目攝像頭和雙目攝像頭并不是競爭的關(guān)系,而是互補的關(guān)系,像華為的前視四目攝像頭,既有雙目攝像頭,又有單目攝像頭,有些公司甚至使用三目攝像頭。

      系統(tǒng)既可以通過單個攝像頭實現(xiàn)車道線、路標(biāo)和車輛類型識別,同時還可以利用兩個攝像頭做物體的立體匹配,它們之間可以通過融合構(gòu)成多維視覺。

      像你剛才問的4D雷達(dá)問題,做雙目的更希望看到4D雷達(dá)的出現(xiàn),如果雙目能夠很好的和4D雷達(dá)融合,從數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和一致性融合的難度也會小很多。

      未來單雙目方法的融合,視覺與雷達(dá)等其他類型傳感器的融合,不同視角,焦段的相機融合,是雙目相機的發(fā)展趨勢。

      但像大疆和鑒智機器人直接用雙目攝像頭取代前視單目攝像頭,是有點激進(jìn),但市場需要這樣的先鋒。

      小林點點頭,確實。

      通過一上午的交談,小林心里很滿足,但肚子卻在咕嚕咕嚕的叫著,小林站了起來,你中午想吃啥,我請你。

      小周想了想,走,天上人間。兩人有說有笑的打了個車,踏上了去天上人間的路上。

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