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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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