雷视融合"出击"，开启高阶智驾上车新时代

2024-06-07 11:22 · 互联网　　　

近日，江汽集团在庆祝成立60周年期间，对其智能化核心技术成果进行了集中展示。在此期间，与江汽集团携手前行的几何伙伴，围绕“视觉+4D毫米波成像雷达”双维异构信息融合感知技术路线打造的智能驾驶总体解决方案，也迎来了一次“风采展示”。

这条技术路线目前发展如何，背后的技术逻辑是什么，能否成为主机厂未来新的破局方案，成为了当前行业的热议焦点。

雷(4D成像)视融合:具备全天候全天时能力的新选择

近年来，“纯视觉”感知路线的讨论热度居高不下，但同时，面对智能驾驶逐渐向高阶演进的趋势，多传感融合感知技术路线越来越成为产业界的共识。虽然各类传感器各有优势，但不得不承认单传感器在复杂场景下的性能存在一定的局限性，尤其是高阶智能驾驶要求车辆具有应对极端天气与全天候复杂环境的感知能力，只有通过利用相机、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等不同传感器的信息互补和进迭发展，才能提升感知系统的鲁棒性和安全性。

如何组合这些传感器达到*的效果，业界目前的主流方案主要有以下两种：一种是“视觉+激光雷达+超声波”，另一种则是“视觉+4D毫米波成像雷达”的组合。

作为一家深耕智能驾驶技术的高新技术企业与专精特新企业，成立5年以来，几何伙伴秉承“为规模化量产智能/自动驾驶及网联汽车提供安全有效方法”的使命，以解决智能驾驶复杂场景下面临的感知瓶颈等痛点为出发点，自研出高分辨率4D毫米波成像雷达，结合视觉，设计出一条“视觉+4D毫米波成像雷达”双维异构信息融合感知技术路线，打造具有“多模态、全天候、低成本、易量产”差异化特色优势的智能驾驶解决方案，实现性能更好、驾乘体验更优的城市NOA、城际NOA、记忆行车、记忆泊车、自主代客泊车等一系列高阶智驾功能，成功走进多家主机厂的视野。

其中，几何伙伴围绕江汽集团需求，与其联合开发的成果——以城市NOA为核心功能的行泊一体高阶辅助驾驶系统，基于11V6R的系统方案和高阶智能驾驶算法及全方位安全冗余策略，不仅能够自如应对常规NOA场景，同时能够安全高效的处理左右转博弈、人车混行、避让加塞车辆、异形障碍物、鬼探头等复杂工况。此外，该系统将智驾应用场景的适应性拓展至全天时全天候范围，能在雨雪雾霾的各种复杂天气中实现行车功能与泊车功能，为用户带来更好的城市NOA体验。

几何伙伴11V6R传感配置的智驾解决方案亮相江汽集团科技开放日

从行业来看,4D毫米波成像雷达以其全天时、全天候、低成本、易量产的特点,正在释放强大的活力,打开了广阔的市场前景。在汽车产业面临“降本增效”以及L3/4智驾全天候和高鲁棒的要求下,4D毫米波成像雷达成为了托底传感器。这也就不难解释,具有成本优势与*感知性能的4D毫米波成像雷达越来越受到主机厂的青睐。

技术路线的“神经脉络”:系统架构

如果说感知模块是眼睛,规划模块是大脑,那么系统架构就是神经脉络,将自动驾驶系统与车辆紧密的联系在一起。从技术路线的设计,到最终的解决方案产品落地,这一过程中,系统架构扮演着至关重要的角色。

作为一家提供智能驾驶软硬件集成系统解决方案的供应商,几何伙伴智驾系统设计以高可靠性为核心,确保了系统在不同环境中的稳定性,无论是白天黑夜、晴天雨天下的复杂交通场景,该系统都能保持稳定运行,用户提供舒适、安全、可靠的智驾体验。

几何伙伴智能驾驶解决方案系统架构

具体来看,在系统架构的传感器配置上,主要采用视觉和4D毫米波成像雷达,可根据不同场景和功能需求,灵活选择传感器配置和域控制器。例如在高性能版本的智驾方案中,系统设计采用Orin/MDC作为主芯片,采用11V6R作为传感器配置方案,实现在360°的远近距离范围内,由两维传感器进行精细化感知及多模态异构信息融合,助力打造行泊一体化功能。

得益于平台化和可扩展的设计优势,几何伙伴智驾系统展现了高度的泛化应用能力,该系统设计采用面向应用的SOA软件架构,实现了分层化和模块化设计,使得功能扩展和系统维护更加便捷,无需对整个系统进行大规模的改动,从而显著提高了开发效率和系统的可维护性。同时,基于无图或轻图方案,该智驾系统都能够提供精准的导航和决策支持,确保驾驶的安全和效率。

相较于“视觉+激光雷达”或是“纯视觉”的系统架构设计方案,“视觉+4D毫米波成像雷达”可作为L3/4智驾在极端情况下的托底感知系统,为系统架构设计提供了一种成本效益更高、全天候性能更好、感知精度更准确、泛化能力更强、更易于维护和升级的智驾解决方案,具有显著的市场竞争力优势。

探索技术路线背后的“密码”

凭借“视觉+4D毫米波成像雷达”双维异构信息融合感知技术路线与系统架构,几何伙伴打造的以城市NOA为核心功能的行泊一体高阶辅助驾驶系统,赢得了来自上汽、一汽、江淮、小米、集度等多家主机厂的支持。在这背后,有着四个关键“密码”。

密码之一,就在于自主研发的高分辨率4D毫米波成像雷达。

4D毫米波成像雷达是几何伙伴针对自动驾驶复杂场景需求而自主研发的核心传感器之一。当下自动驾驶行业高速发展,业内对于汽车雷达在分辨率、探测精度和可靠性等感知性能方面提出了更高要求,作为传感器之一的传统毫米波雷达,因其存在分辨率低、测高能力不足、点云稀疏、静态目标探测能力弱等行业痛点问题,已显得“心余力绌”。

基于此,公司在传统毫米波雷达全天时全天候感知优势的基础上,通过雷达波形设计、天线阵列设计、雷达参数、信号处理算法等优化,每秒能够输出超60000点的高质量点云,使得毫米波雷达具备成像能力;再结合视觉等其他传感器进行双模态异构信息特征级融合,大幅度提升各种复杂场景下全天时全天候对动静态目标的精准识别,感知能力有了质的提升。

来看几个场景,一是静止车辆识别与“鬼探头”识别:能够准确识别本车道前的故障/静止车辆,更精准识别行人/非机动车“鬼探头”,提前为AEB留出更多的决策制动空间,提升AEB性能,提高行车安全性。

几何伙伴静止车辆识别与“鬼探头”识别

二是高低维度障碍物识别:能够基于感知到的数据,精准识别车辆周围的全部环境,包括高架指示牌、路灯等高空障碍物,与减速带、地缝、锥桶、井盖等低空障碍物,从而提升智能驾驶安全性。

几何伙伴高低维度障碍物识别

三是基于4D毫米波成像雷达点云实现室内外场景下的SLAM(即时定位和建图)功能,能够大幅提升建图定位精度和鲁棒性,并引入停车位等语义地图信息,进一步提升泊车时车位检测的准确性。

几何伙伴基于4D成像雷达点云实现室内外场景下的SLAM

在硬件传感配置基础上,几何伙伴还匹配了智能高效的算法架构方案,以实现城市NOA等高阶智能驾驶功能。该系统架构基于BEV、Occupancy的前沿技术构建感知通用模型,通过特征融合提取来自4D毫米波成像雷达的点云信息与视觉的语义信息,实现对动静态环境的认知理解。

相较于其他的架构,该架构创新性的采用360°雷(4D)视BEV特征融合+规则的混合技术,显著提升动态障碍物的感知能力;针对不在白名单内的障碍物感知问题,进一步采用雷视融合Occupancy框架,能够智能地识别和分类各种障碍物,确保系统在面对白名单外的障碍物时,依然可以做出快速而准确的响应,显著提升全域通用障碍物的感知性能。

几何伙伴动静态目标检测、通用障碍物检测

密码之三,在于端到端一体化网络。

基于BEV+Occupancy的技术方案,公司已实现感知、预测、决策、规划的端到端一体化网络技术研发及落地,最终打造更舒适、智能的城市NOA体验。

几何伙伴行泊一体智驾系统方案算法架构

在感知检测方面,全自研几何伙伴通用感知检测网络GGPNet,该网络能够实现对动静态白名单障碍物的检测、通用障碍物检测、在线建图以及交通标志识别等功能。使得智驾系统能够准确识别和理解周围环境中的各种障碍物和交通标志,为自动驾驶提供了坚实的感知基础。

几何伙伴通用感知检测网络GGPNet

在预测、决策和规划方面,全自研几何伙伴预测决策规划一体网络GPDPNet,预测具有多模态、强交互和低时延的特点,使得预测更加灵活,规划轨迹更加实时和可用。相比传统基于规则的方法,GPDPNet能够覆盖更多的corner case,显著提高了自动驾驶系统的鲁棒性和适应性。

密码之四,在于无缝替代超声波雷达。

针对障碍物碰撞、空间车位感知等超声波雷达使用场景,几何伙伴经过大量测试验证,4D毫米波成像雷达均能*替代,实现探测范围更广、覆盖盲区更小,探测精度更准确,在高阶智能驾驶算法及全方位安全冗余策略支撑下,能够无缝替代超声波雷达,实现在泊车模式下空间车位的检测与近距离高精度碰撞预警功能,为自动驾驶车辆在复杂环境下的安全运行和高效决策规划控制提供了坚实的技术基础。