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这个国家级项目打算3年内量产ADAS,安智汽车

来源:http://www.chuanghui2005.com 作者:金沙澳门官网 时间:2019-08-04 23:11

智能辅助驾驶的研发绝不是靠一己之力,由于涉及感知-规划决策-控制多个部分,需要产业链上的企业与零部件公司合作共同落地产品。

国内很多自动驾驶初创公司都是从国外供应商(如德国博世、大陆等)购买毫米波雷达、激光雷达和摄像头等核心传感器和零部件,但也有一些公司另辟蹊径、自主研发传感器。36氪近日接触到的「安智汽车」就是其中之一。

12月15日,作为国家科技部牵头的新能源汽车试点专项2016年度首批项目之一——“电动汽车智能辅助驾驶技术研发及产业化”在中国汽车工程研究院召开第二阶段会议。项目由多家企业、院校和研究机构参与,目标是用3年时间量产千辆配套ADAS的电动车。

安智汽车成立于 2015 年 1 月,目前主要研发L2和L2.5的智能驾驶辅助系统、自动驾驶系统软硬件一体化方案。该公司自主研发了 77GHz 毫米波雷达、单目智能摄像头系统,基于机器学习和深度学习,开发了包含感知、融合、决策、控制在内的全栈智能驾驶算法和方案,客户是多家主流 OEM 厂商。

图片 1项目成员合影

该公司曾于2015年12月获得浙江亚太机电的500万元人民币的天使轮融资、2017年8月获得数千万元人民币的 Pre-A 轮融资,投资方是上海物联网创业投资基金和台湾华诚资本(CSVI Ventures)。

根据计划设立了8个子课题:

安智汽车创始人、董事长兼CEO郭健告诉36氪,他们公司大部分核心成员都来自吉林工业大学(现吉林大学汽车学院)的无人驾驶课题组,从1981年开始,师从郭孔辉院士、管欣教授等,提出了稳态预瞄、动态校正的驾驶员模型理论。

项目将研发24GHz毫米波雷达硬件和软件算法,研究低成本激光雷达在低安全级别智能辅助驾驶系统中的应用。通过相机、毫米波雷达、激光雷达等传感器融合,实现自适应巡航、自动紧急刹车和碰撞预警等智能辅助驾驶功能。

基于这个理论,该课题组的无人驾驶研发经历了三次迭代:第一次是1997年左右,使用外部购买的毫米波雷达和摄像头;第二次是用了奥迪Q5的底盘线控技术,集成毫米波雷达、激光雷达和摄像头等多传感器;第三次是与一汽合作,基于红旗H7进行了无人驾驶技术研发。

同期将完成智能辅助驾驶控制器研发,搭建平台汇集司机驾驶数据用于弯道优化分配驱动和制动的参考,并且开发适用于辅助驾驶功能的线控制动系统。最终四家主机厂会在新能源乘用车和客车上完成关键部件整车集成,实现智能辅助驾驶功能,由中国汽车工程研究院测试提供第三方测试报告。

郭健表示,人在开车的时候,大脑里95%的脑细胞是在识别和建模周围环境的信息,只有5%的脑细胞做出刹车、转向等驾驶决策。无人驾驶也一样,95%的工作是依赖感知层算法,5%是决策层算法。

图片 2项目课题介绍

而核心的感知层代码是和传感器高度耦合在一起。如果从国外供应商购买传感器,就相当于,自动驾驶公司只拥有5%的决策层算法,另外95%的核心感知算法和前端核心零部件都难以改动、可控性很低。因此,郭健认为,只有自主研发传感器才能真正掌握核心的感知层算法、提高自主权、降低成本,从而给OEM厂商提供可量产的解决方案。

根据计划,项目最终将实现下述技术指标:

按照这个思路,安智汽车自主研发了77GHz 前向中距毫米波雷达,其探测距离可达160米,可实现ACC S&G (走停型自适应巡航控制)、FCW、EBA、AEB 等功能,支持乘用车和商用车场景、以及燃油、电动、混动等不同动力平台。

符合车厂前传标准;

毫米波雷达纵向可测距离≥140m,横向分辨距离≥60m,同时跟踪32个目标;

激光雷达探测距离>140m,测量分辨率为2cm,探测视场20°;

基于雷达相机多传感器一体化信息融合技术和驾驶行为分析的各驾驶辅助功能算法,装备车辆后行人探测距离≥60m,车辆识别距离≥100m;

线控制动系统的线控制动液压力控制精度≤0.1MPa,10MPa主动建压时间小于等于170ms;

开发自适应巡航、自动紧急刹车、碰撞预警、车道线偏离报警、盲区监测等职能辅助驾驶功能,满足标准法规GBT、EURONCAP、ECE。

郭健说,这款雷达还针对中国特有的道路交通环境——如复杂交错的高架道路、近距离车辆加塞、胡乱穿行电动车等情况——进行改进,对周边道路环境的感知性能优于国外供应商的同类产品。

自2016年7月获批至今,会议上提到了一些阶段性进展。

此外,他们研发的 77GHz 毫米波角雷达系统探测距离可达70-80米,具有BSD、LCA、TJA、RCTA等功能。

两发四收的毫米波雷达完成系统设计、芯片选型、天线设计。一发两收雷达样品(与两发四收雷达使用相同天线)已完成制作,对接近方向的车辆探测距离达到100米,验证了天线设计,为了达到最终的技术指标,还将进一步研发两发四收的产品,明年年中两发四收样机预计可达到150m探测距离。

同时,该公司基于FPGA ARM 多核芯片方案,研发了单目智能摄像头系统,采用机器学习、模式匹配等算法,实现 LDW/LKA(车道偏离预警/车道保持)、TSR、AFL/IHC、RSR(交通标志识别/智能限速提醒)等功能,支持乘用车和商用车的应用场景。

传感器融合技术已在进行中,车辆车道线行人功能的研发,可以支持多角度车辆和cut-in的车辆检测。同时课题还开发了基于深度学习的激光雷达与图像融合技术。完成了智能辅助驾驶控制器A样机,可接入4路高清摄像头,控制器成本会根据接入的传感器数量变化。

谈及为何目前没有做双目摄像头,郭健表示,双目摄像头确实在判断纵向距离方面有优势,但其成本也更高。同时,不管是双目还是单目,其频段都是可见光的频段,都会受到天气和光照的影响。而如果配合上毫米波雷达,单目摄像头的识别效果也并不差。

驾驶行为数据采集平台、驾驶行为分析与建模已经完成建设准备。线控制动系统方面采用两种方案,一种是基于汽车电子稳定控制的线控制动系统,已完成踏板模拟器开发,ESC电池阀优化和4泵ESC开发;另一种是基于Ebooster的线控制动系统,采用“电机 减速结构”的主动增压模块,目前完成了样件及样件台架试验。

图片 3

四家车企在等待核心传感器上车测试的过程中,在陆续推进整车架构设计、电子电器集成等工作,同时关注定义驾驶辅助系统关键部件的特性及接口规范。相关的测试工作也在参考国外标准,制定符合国内驾驶环境的测试方法。

安智汽车的单目智能摄像头

车云观察

郭健表示,他们今年会有收入:两款毫米波雷达和单目摄像头会在今年9月小批量量产,雷达预计量产一万套左右;未来几个月会拿到国内第一梯队整车企业的订单,包括2-3家商用车的项目订单、2-3家乘用车项目订单。

项目尚处前期,不同课题才刚刚开始推进,还未拿出具体的产品,更多还是在做看不见的基础研发工作。在本次项目的阶段总结中,我们可以看到一些项目亮点和启发:

安智汽车过往合作过的整车厂包括长城哈弗、一汽红旗、江淮汽车等。郭健表示,这些整车厂是国内最早布局智能辅助驾驶的企业,但国外供应商受制于研发主体在国外,很难与国内主机厂形成深度联动、满足中国客户的需求。与之相比,安智的优势就在于能够和整车厂做深度绑定的本地化研发。

关于传感器融合。目前车辆搭载的AEB等ADAS功能,多数仍然会使用单一传感器来实现。本次课题会将毫米波雷达、单目摄像头以及激光雷达进行传感器融合来实现功能。

2018年5月,安智汽车宣布与台湾光宝科技达成战略合作,后者给德尔福、大陆、博世、西门子都做过代工。郭健表示,光宝科技不单纯是安智的代工厂,也是深度合作伙伴,会给安智在摄像头选型、雷达组装、pcb板设计、成本控制等方面提供大量支持。

据相关参与人员介绍,传感器融合有两种获得信息的方式,一种是根据不同传感器的擅长领域,进行权重赋值,在判断中优先考虑。比如摄像头更擅长看车道线,毫米波雷达更擅长障碍检测。另一种是通过两种传感器,得到新信息。一个例子是用毫米波雷达探测出前方存在障碍物,再由摄像头识别障碍物是一个人还是一辆车。多种传感器的融合,将为智能驾驶辅助提供更加安全的驾驶体验。

郭健表示,他们的天使轮投资方浙江亚太机电的主营业务是线控制动,就像人的手和脚,而安智的主要业务就像眼睛和大脑,二者在业务上互补,可以合作研发整套系统打包卖给整车厂,从而提高议价能力。

关于核心控制器。从智能辅助驾驶到自动驾驶,目前竞争激烈并筑起门槛的领域是控制器。通过更高的集成化程度,自动驾驶核心控制部件已经不用把后备箱塞得满满当当,而是可以做得越来越小。

安智汽车计划在2020年开始研发79GHz的毫米波雷达和双目立体视觉系统,并逐步升级到L3和L4级的自动驾驶解决方案。

现在市场上提供控制器的企业主要有英伟达和恩智浦,国内地平线机器人的“雨果”平台也在研发之中。在核心传感器比拼之时,适用于辅助驾驶和自动驾驶的国产控制器,也有望更快推动国内自动驾驶功能的落地,并且打破国外垄断。

郭健说,目前国内ADAS系统的渗透率只有3%-5%,而到2020年,政策法规会推动这个市场的爆发。到时候,国外供应商的研发主体可能会转移到中国、做本土化开发。因此,国内的ADAS初创企业最好能在2020年窗口期关闭之前拿到更多订单,最大程度上获得本土市场的先发优势。

关于执行控制。在该课题中,会将车载传感器连接云端,采集传输驾驶者的驾驶行为。让电动车在转弯工况下实时根据路面状况和车辆状况,优化分配驱动和制动,通过训练,可以让执行机构在操控上更加接近人类驾驶习惯,在低附着路面上提高驾驶稳定性和安全性。

郭健博士毕业于吉利大学汽车工程学院车辆工程专业,曾在汽车主动安全控制、底盘一体化控制、车载毫米波雷达、环境感知算法等领域发表多篇论文、拥有数个发明专利,曾就职于德国博世汽车底盘控制系统中国区。CTO吕威博士毕业于吉林大学汽车工程学院,曾就职于某国际一流汽车零部件公司,拥有超过10年的汽车电子软件架构和平台开发经验。雷达事业部总监檀杰硕士毕业于英国曼彻斯特大学高级计算科学人工智能方向,拥有超过10年的各类汽车电子控制器开发经验,是AUTOSAR系统专家,曾就职于某国际大型汽车零部件一级供应商。

关于项目意义。不同企业的差别化应用的需求恰巧为国内零部件供应商带来了发展机会。参加项目的主机厂代表向车云菌表示,国外零部件供应商只能向主机厂提供已经完成研发的固定功能,不利于自主品牌小批量的创新尝试。促成此次国产核心零部件供应商的合作,对个性化的前瞻研究和产品化存在积极意义。

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除此之外,在四家主机厂参与的讨论中,提到最多的一点就是接口标准的设立。图像传感器、毫米波、线控的接口标准可具体延伸出特性描述指标、电气接口、信息接口。除了车企和关键零部件供应商之间的商讨,参与项目的车企间也会沟通出一套比较通用的标准框架。前期接口的定义和统一,可为零部件供应商的生产研发缩短周期,提供便利。

我是36氪记者王艺瑾,业务交流可添加微信catherineyijin,烦请备注公司 姓名 职务 来意。

车云小结

每每谈到智能驾驶辅助和自动驾驶,都会提到国产零部件供应商的挑战与难关——在智能辅助驾驶方向供应链体系缺失,缺乏核心零部件技术和成本优势,对国外企业的依赖制约了我国智能汽车的进步发展。

让链条中的每个环节的角色参与其中,帮助国内智能辅助驾驶的零部件供应商抱团制定标准,尽快验证并推进创新产品的落地,应该是这个国家级课题项目的最大意义。

图片 4

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