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ADAS视觉方案及11家创业公司完全盘点
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yuchengze
发表于 2017-2-22 16:23
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ADAS视觉方案及11家创业公司完全盘点
创业公司
,
计算机
,
摄像头
,
传感器
,
提供商
摄像头是
ADAS
核心
传感器
,相比毫米波雷达和激光雷达,最大优势在于识别(物体是车还是人、标志牌是什么颜色)。
汽车
行业价格敏感,摄像头硬件成本相对低廉,因为近几年计算机视觉发展迅速,从摄像头角度切入ADAS感知的创业公司数量也非常可观。
这些创业公司可以统称为视觉方案提供商。他们掌握核心的视觉传感器算法,向下游客户提供车载摄像头模组,
芯片
以及软件算法在内的整套方案。前装模式下,视觉方案提供商扮演二级供应商的角色,与
TI
er1配合为OEM定义产品。后装模式里,除了提供整套设备,也存在售卖算法的模式。本文中将对视觉ADAS功能、硬件需求、评价标准等进行解析,并将参考
Mobileye
对国内11家供应商的产品进行详细解读。
一、视觉ADAS可实现功能
因为安全记录、停车等需要,摄像头在车上的大量应用是行车记录仪、倒车影像等辅助功能。一般通过安装在车身各个位置的广角摄像头采集影像,经过标定和算法处理,生成影像或拼接形成视图补充驾驶员视觉盲区,不用涉及整车控制,因此更加注重视频处理,技术已经成熟并逐渐普及。
目前在行车辅助功能中,摄像头可用来单独实现很多功能,并且按照自动驾驶发展规律逐渐演进。
这些功能更加强调对输入图像的处理,从拍摄的视频流中提取有效目标运动信息做进一步分析,给出预警信息或直接调动控制机构。相比视频输出类功能,强调高速下的实时性,这部分技术正处在发展上升期。
二、视觉ADAS软硬需求
视觉系ADAS产品由软硬件组成,主要包括摄像头模组、核心算法芯片以及软件算法。硬件方面考虑行车环境(震动、高低温等),大前提是要符合车规级要求。
(一)车载ADAS摄像头模组
车载ADAS摄像头模组需要定制化开发。为了适应车辆全天候全天时的需要,一般要满足在明暗反差过大的场合(进出隧道),很好平衡图像中过亮或太暗部分(宽动态);对光线比较灵敏(高感光),避免给芯片带来太大压力(并不是一昧追逐高像素)。
摄像头模组是基础。好比一张底子不错的照片才有修饰美化的余地,保证拍摄图像够用的基础上,算法才能更好地发挥效力。
另外在参数上,ADAS与行车记录仪对摄像头的需求不同。用于行车记录仪的摄像头需要看清车头周围尽可能多的环境信息(后视镜位置看向两个前轮,水平视角约要110度)。ADAS的摄像头更讲究为行车时预留更多判断时间,需要看得更远。类似相机镜头广角和长焦,两项参数不能兼得,ADAS在硬件选取时只能取其平衡。
(二)核心算法芯片
图像相关算法对计算资源有很高的要求,因此芯片性能讲究。如果在算法上叠加深度学习来帮助识别率提升,对硬件性能的要求只增不减,主要考虑的性能指标是运算速度、
功耗
、以及成本。
目前用于ADAS摄像头的芯片多数被国外垄断,主要供应商有瑞萨电子(Renesas Electronics)、意法
半导体
(ST)、飞思卡尔(Free scale)、亚德诺(ADI)、德州仪器(
TI
)、
恩智浦
(NXP)、富士通(Fujitsu)、赛灵思(Xilinx)、英伟达(NVIDIA)等,提供包括ARM、
DSP
、ASIC、MCU、SOC、
FPGA
、
GPU
等芯片方案 。
ARM、DSP、ASIC、MCU、SOC是
软件编程
的
嵌入式
方案,FPGA因为对硬件直接编程,和嵌入式相比处理速度更快。
GPU和FPGA并行处理能力强。图片这样的文本,尤其在使用深度学习算法需要多个像素点同时计算,FPGA和GPU会更有优势。两类芯片的设计思路类似,都是为了处理大量简单重复的运算。GPU的性能更强但耗能也更高,FPGA因为编程和优化都是直接在硬件层面进行的,能耗会低很多。
因此在平衡算法和处理速度,尤其是用于前装并且算法稳定时,FPGA被视为一个热门方案。FPGA是个好选择。但同时,FPGA对技术要求也很高。原因在于计算机视觉算法是C语言,FPGA硬件语言是verilog,两种语言不同,将算法移植到FPGA的人既要有软件背景,又要有硬件背景。在人才最贵的今天,是笔不小的成本。
现阶段可用于传统计算机视觉算法的车规级芯片有多种选择,但是适用于传统算法叠加深度学习算法的
低功耗
高性能芯片,还没有真正出现。
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