新創公司尋找LiDAR之外的汽車感測技術

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科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2021年2月2日

圖、新創公司尋找LiDAR之外的汽車感測技術

2020年COVID-19疫情導致自動駕駛汽車的需求降低，許多LiDAR公司都受到嚴重打擊，唯有少數公司因為專業化的產品而受關注。期待2021年，新創公司開發感測與圖像技術可帶給智慧車輛新商機。

Eye Net

車輛導入Eye Net技術可對車輛之間碰撞示警，無論它們是否有配備鏡頭或其他感測技術。通過軟體開發套件（SDK），Eye-Net 可以將其解決方案與定位服務整合，包括穿戴式裝置、儀錶板鏡頭、導航輔助系統、資訊娛樂系統、協力廠商應用程式和其他智慧裝置。

由汽車視覺技術公司Foresight Autonomous Holdings Ltd旗下全資子公司Eye-Net Mobile Ltd開發的Eye Net技術基於行動網路的V2X事故預防解決方案。當機車、腳踏車使用者不在駕駛員視線內，或者當其需要緊急道路或醫療援助時，都能提供更有效的保護。同時還能在發生事故需要緊急援助時，保護汽車駕駛員。Eye Net 功能包括車輛前方自行車通知和自動緊急呼叫。

前方自行車通知：Eye Net可保護弱勢道路使用者，提供前方和側面潛在的碰撞風險警報。Eye Net Mobile完成了一項技術基礎設施開發，能夠自動實時通知駕駛員前方有騎自行車和騎摩托車的人，即使他們不在駕駛員的視線範圍之內。通過發送此種警告，幫助駕駛員保持警惕，減少與路邊乘客的碰撞，並可能挽救生命。

自動緊急呼叫：設計和開發自動緊急呼叫基礎設施，Eye Net可實時監控駕駛人的行為，並檢測其是否發生了交通事故，若遇事故，從駕駛者的智慧手機自動發送手機的準確位置，並聯繫第三方，以請求緊急醫療和道路援助。

Brightway Vision

BrightWay Vision（BWV）從以色列國防軍工企業埃爾比特系統（Elbit Systems）公司獨立出來的創新創業公司，成立於2011年，開發一種門控圖像（Gated Imaging）系統應用於車輛，將感測和雷射光照明技術相結合，利用門控成像感測器和垂直腔面發射雷射光器（VCSEL）技術，提供了一種基於主動式門控成像技術的ADAS功能。該技術包括整合在攝像頭中的門控感測器，和整合在汽車前大燈或日間行車燈（DRL）或前位置燈（FPL）中的門控光源。為汽車在夜間和低能見度條件下生成清晰的遠距離（250米）道路圖像，同時還能探測車輛行進路徑中的物體，從而進行有效的危險警報及其它碰撞預防警告。

主動式門控圖像系統（Active Gated Imaging System, AGIS），主要包括兩個模組：成像單元和照明單元（如近紅外脈衝光源）。其工作原理類似於飛行時間（ToF）系統。首先，用一束脈衝雷射光來照亮目標場景，每次脈衝激發相機的一次短積分（曝光）。相機的短積分根據可編程的脈衝雷射光進行延時動作，相機的積分時間也是可編程的。延時和積分時間由系統監測場景的距離和深度來決定。因此，只有從目標反射的光子才能被採集成圖像。較短的積分時間結合較短的激光脈衝時長，可得到具有更高質量分辨率的圖像。

NODAR

由麻省理工學院校友創辦的波士頓科技新創公司 NODAR，透過三角測量（triangulation）打造自動駕駛車輛專用的高解析度長程3D光學雷達感應器，不論從一塊磚頭到一輛翻倒的卡車，曲折不平的道路、100°C 的溫差或是壞天氣，任何情況它幾乎都可以應付。

2021年1月7日，NODA公司首次發布了Hammerhead™ 3D視覺平台的演示影片，可在遠達1000米的範圍生成高達高密度3D點雲，準確性非常高，目標為實現L3級以上的自動駕駛鋪路。同時，也突破小物體檢測，準確測量出前方150米的一塊10厘米大小的磚頭的距離。該平台突破兩方面：
(1) 在距離150米處檢測到未知物體可為避免在高速公路上發生碰撞提供充足時間（按120公里時速算需要4.5秒）；
(2) 使用AI和推理算法的單攝像頭解決方案能夠檢測到此範圍內的大型物體，但是，許多致命障礙物對於系統來說是未知的，或者由於體積太小導致檢測失敗。

Sense Photonics

光學雷達和3D感測器開發商Sense Photonics，其光學雷達主要基於Flash固態結構，沒有任何光束掃描相關元件，據稱可在不影響整體成本的前提下，獲得90°垂直視場角和180°水平視場。利用相對便宜和簡單的Flash（閃光）LiDAR，而不是較為複雜的旋轉（spinning）或掃描（scanning）LiDAR搭配傳統的相機，兩者看到同一圖像，使它們能夠共同識別物體和確定距離。最新的進展是客製化的硬體設備，使其能夠對200米外的物體進行成像。

Sense Photonics的產品，可以搭配不同的光學組合，例如搭配各種微距鏡頭（macro lens）、變焦鏡頭（zoom lens）、魚眼鏡頭，實現不同的視角（FOV）、範圍、解析度等，且可以大量生產。

Turing Drive

台灣智慧駕駛股份有限公司（Turing Drive）專精自動駕駛系統開發，結合深度學習、感測器融合、平行運算、車輛動態控制等技術。除了自駕巴士，團隊也積極與各式載具開發商合作，將自動駕駛技術應用在工程、公共服務、農業等載具自動化。

Red Leader

由一群史丹佛工程師組成頂尖團隊，為自動駕駛車輛打造軟體定義式光學雷達，偵測範圍加倍、解析度提高 50 倍；採用全新架構，搭配現代數位訊號處理和進階運算。

Newsight Imaging

發展進階的影像感應晶片，提供高端市場的3D解決方案。晶片的感測器採用高感度畫素的互補式金屬氧化物半導體技術，取代較貴的感光耦合元件感測器和其他光學雷達的攝像模組，可應用在機器人、汽車市場，以及移動式深度感測攝影機、AR/VR、工業4.0和掃碼機等。

結語

一輛自動駕駛車搭載車用半導體IC成本有多少？根據統計，從Level 2系統須580美元到Level 4高達1760美元。也就是說，當自動駕駛車從Level 2級升到Level 4級系統時，駕駛輔助系統配備的各種IC半導體感測器總價格將增加三倍達到$1760美元；而且Level 4級自動駕駛車系統可配40個感測器。其中約1/4用於車輛人工智慧（AI）技術，其他3/4將用於包括毫米波雷達、光達在內的感測技術，可見這是一個不容錯過的龐大市場。

事實上，對LiDAR發展最大不利點就是設備的成本偏高，即使是廉價的LiDAR，其價格往往也比普通相機貴上許多。但LiDAR公司並沒有停滯不前。

自動駕駛從L1到L5級的演進過程中，(1) 在L1-2級自動駕駛階段，通常需要1-3個雷達系統和1個輔助攝影機；(2) 在L3級自動駕駛中，至少需要4-6個雷達和4個以上的輔助攝影機；(3) 到了4-5級階段，則需要6-10個雷達系統、6-8個輔助攝影機和1-3個光達。

然而，並沒有任何一種單一的感測技術可以從上到下主導整個產業。況且，全自動（即4-5級）汽車的需求與駕駛輔助系統的需求截然不同，自動駕駛技術的發展速度太快，任何一種方法都不可能長期處於領先地位。

倘若，自動駕駛無法取得消費大眾信任，相信駕駛平台是安全的話，那麼自駕車行業就不可能成功。所以，搭配越多在不同波長運作的光學感測器將會增加以提升安全係數。不論是可見光、近紅外、熱成像、雷達、LiDAR，還是其中任何兩三種的組合，很明顯，未來市場將繼續傾向於差異化，也將會出現市場併購、整合及淘汰賽。(2205字；圖1)

參考資料：
Startups look beyond lidar for autonomous vehicle perception. Tech Crunch, 2021/1/17.
NODAR推出Hammerhead 3D 視覺平台推動自動駕駛發展。蓋世汽車資訊，2021/1/8。
IC廠聯手汽車大廠擴展車用半導體業務。科技產業資訊室 (iKnow)，2020/5/19。
創業團隊｜Garage+

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