裕兰潘钰华:我们积累了36万张有效车位图像库

佐思产研
2017/12/22 13:47:34


“2017智能网联汽车暨汽车半导体高峰论坛”于12月15日在上海王宝和大酒店举办,宁波裕兰信息科技有限公司董事长潘钰华在会上发表了题为 ”给智能车装上三位一体的眼睛“的演讲。 


潘钰华:各位早上好!我是来自传统汽车行业,我在大众、通用工作过。裕兰公司定位于做一级供应商,跟中科慧眼一样,我们锁定在一个比较细分的产品领域。我们锁定做车载智能视觉,跟主机厂配套,提供他们所需要的服务和产品。


车载智能视觉大家其实都有了解,从环视到前视、内视。刚才孟总讲了前视系统,郭总讲了内视系统,我们关注环视比较多。环视在主机厂的需求比较大,市场化走在比较前面一点。我们已经为主机厂提供了车载视觉系统,我认为三到五年以后,整车厂会将车载视觉系统发展成为一个视觉融合平台,成为域控制器的形态。德国大众(我在德国大众也工作了两年)全新发布的面向2025年左右的无人驾驶整车架构上,也提出了很多的域控制器,其中包括视觉域控制器。


先介绍一下360环视,大家不要把它看得太low,因为它也是无人驾驶必需的一个传感系统。360环视在国内的很多车厂已经量产了。我们在2018年跟主机厂合作是基于高清360环视,加了很多辅助功能。


这个路线主要是给主机厂提供很多附加价值,因为高清的价格比标清贵很多,价格上去以后没有足够理由在主机厂立项,所以我们加了很多增值功能。现在主要的开发任务是基于360环视跟视觉、跟超声波融合的全自动泊车,这是我们能够落地的。大多数主机厂和一级供应商都是在2019年左右量产,国外也是类似的进度。国内也有几家像我们一样,都瞄准全自动泊车方向发展。  


我们跟大众也有配套的360环视,在360环视上可以加很多算法。看一下最后一个,后备箱的踢角,大众用的比较多。抱着婴儿车或者行李,没有手开后备厢门,用脚踢一踢就开了。其实那里配置了一百多块钱的传感器,国内也有几家在做。我们尝试用后摄像头加算法,直接把它干掉了,不用增加任何成本。


我们这个是脚势识别,比较难做,误报率不好控制,我们要控制误报率。你多踢几脚用户不会骂你;但是你没踢它就开了,用户肯定要骂你。


在2019到2020年左右,很多主机厂都会上全自动泊车,基于视觉跟超声波融合的。还有一个是拥堵辅助系统(TJA),在拥堵的高架、下班高峰期堵的很厉害,这时候你想看微信,TJA基本上能够解放你们的双手和眼睛,看微信还是可以的。TJA不会增加很多成本,可以基于环视和超声波。但是我们目前碰到很大的问题是前车太近时,有点难克服,可能会加一个近距24G毫米波雷达。这都在开发中,我们给几家主机厂在做功能样机。


我跟大家汇报一下全自动泊车。我现在讲的跟传统基于超声波的泊车不一样,我们是基于360环视,在扫描车位时用视觉和长距超声波。选择完以后人可以离开车子,在车旁边监控泊车过程,整个停车过程不需要驾驶,2019年能量产。


现在很多人在讲代客泊车,这个我们暂时做不到,特别是低成本上做不到。我们的泊车系统要在2000块成本范围内完成,这才是真正能在主机厂落地的。


简单看一个视频,当然这个视频不是我们客户的车型,因为早期项目公司Logo是不能出现的。所以就搞一个国外的,这是佐思提供,我们剪辑的。在这个过程中先扫描车位,找到空车位后,人可以下来,泊车过程是自动的。出来之前,人要先确认一下,泊车系统会监控车辆、行人、障碍物。全自动泊车是一个比较复杂的系统,不是我们做感知系统的公司能独立搞定的,还需要转向、制动供应商来配合。一般需要主机厂牵头,三四家供应商联合做这个事。


这个泊车系统跟第一代全自动泊车有很大的区别,它的精度会很高,靠的很近的地方、很窄的地方我们也要把它停进去,否则的话就没有意义了。比如说像一些障碍物,现在很多景区的车乱停,没在车位上,这必须也要识别出来。车先出来人再上,这有一个好处,就是不需要考虑停车位太窄人出不来的情况。


这是系统的架构,我们已经完成了。因为2019年的车子还没有无人驾驶的能力,而泊车的规划本应属于决策层,所以在子系统里我就代劳把泊车规划一起做了。将来整车有无人驾驶的规划能力,那决策还是要转移到总控的大脑里去。


目前裕兰作为一个感知系统供应商,重点工作还是在核心算法上。一个是车位识别,国外供应商也在做这个,我们是基于中国的国情做的。下班以后到小区里面要找一个标准车位,不大可能有的,要是你自己的车位还行。没有车位的,有些像花坛旁边、墙角你可以停,这些非结构化的车位很难停,目前只能利用深度学习架构去做。


国外供应商怎么做?他们的研发在国外,跟老外说没有车位线怎么办?老外用异样的眼光看着你,没有车位线怎么好停车?他认为你的问题非常奇怪。我在德国待过两年,只要路上没有停车位,肯定是不给停的,随时都会被拖走的。他们一直在这种环境长大,不清楚中国国内的需求。所以我们觉得,在2020年以后国外供应商的自动泊车系统,肯定没有我们做的好。


车位识别我们也是做视觉跟超声波的融合。在车位识别上还有一个很重要的事情是要识别空还是不空?有些场景其实是超声波很难识别的,比如说摩拜单车倒在停车位上。还有冬天时路面的车位往往有很多落叶,人眼很奇妙,我们经过学习之后,可以判断它们是落叶。但是对于机器视觉就很难了,它认为不是落叶,它认为这个地方不能停。


所以自动泊车系统要做的工作非常多,要检测一些车位空还是不空。不空的话,经常会发现停到一半,超声波最后检测不空就会中途停下来,那客户体验就会很差。我们的深度学习架构就用来做非结构化的车位识别。深度学习没那么高大上,大家都可以用。出来的模型一定要小,否则在现有的计算平台上你怎么也整不上去。


我们做了很多的泊车辅助深度学习框架,有车位线的识别。有些斜车位的识别,超声波很困难,视觉可以来辅助。这里面大家能看到很多障碍物,我们有很多障碍物很稀奇古怪的,停车位有方的、圆的,各种各样多了去了。各种各样的障碍物,稀奇古怪,有的人故意在那边占位子的,石头也有。


深度学习有两点,一点是没有那么高大上。在我们现在用深度学习,我们发现能用在车位识别的芯片非常少,所以我们必须取得性能和运算资源的平衡,这在整个系统里面恰恰是最难的一点,倒不是深度学习架构牛逼的不得了,要做到平衡是最困难的。


另外一点,我们是做监督式的深度学习,所以要采集很多有效车位线的图片,要一个一个摘下来,还要进行人工标注,这其实就是一个重人工的苦力活。但是数据图片越多、越有效,系统最后的识别率会非常非常高。我们做了很多,我们的有效车位图像库已经积累了36万张,将来还会更多,这其实都是靠很多数据堆积出来的。后面还有移动物体的识别,这个也是要视觉和超声波的融合,识别到人车会停下来,万一车没停下来,钥匙有一个按纽,车主可以按按钮让车停下来。


泊车路径规划相对是比较传统的,没有很大的变化。全自动泊车不是靠我们一家感知系统供应商能够做好的,对其他部件供应商也有一定的要求,超声波、动力总成的重新标定、转向制动、变速箱等。很多自主品牌的变速箱不能支持全自动泊车,因为要换档,要有电子换档器,否则倒档和前进档都不能切换,人怎么下来。就这很简单的一个要求,我估计到2019年大部分主机厂都搞不定。自动变速箱上要开发一个功能,其实开发周期非常长,需要很多验证和测试。


我们将来的视觉运算平台也会扩展,比如说前视。我非常赞同孟总的看法,双目渐渐取代纯单目的会越来越多,主流的车厂还是选择双目多一些。


再汇报一点,现在已经有主机厂提出,将前视系统跟环视系统放在一起,这样可以省一个控制器。一个控制器至少在四五百块钱,成本上是非常诱人的。我们明年第三季度会推一个融合360高清和前视摄像头的产品,就是融合五路或者七路摄像头的产品。其中四路高清摄像头都在一个控制器上,现在的运算平台还是NXP S32V,价格还是相对高一点。另外在NXP平台上,也会融合前视毫米波雷达,真正要做前向自动刹车可能要融合毫米波雷达。


车内视觉也在我们的规划中。高度辅助驾驶,车内肯定需要双目摄像头,对驾驶员状况、疲劳检测、视线跟踪、车内移动物体识别等都会有统一的摄像头来做。身份识别也可以用于个性化设置、成员信息分析等,这是新兴造车企业特别关注的,因为他们对车主的ID识别非常重视,否则无法进行很多后面的服务。


车内视觉还会用于驾驶员头部特别是眼球位置的识别。将来可能会上增强型的HUD,如果不确定驾驶员眼球的位置,HUD就没法显示一个合适的视野。


在高度辅助驾驶的时候,人机交互是非常重要的。目前来看手势识别跟唇语识别是可以融合在一起的,可以辅助语音识别。人机交互还是以语音为主,手势和唇语识别为辅,互相配合。  


我们认为以后会存在一个视觉域控制器,在主流传统车厂也是这么认为的。像特斯拉会统统放在一起,做一个超级感知系统,这是另一条路线。未来会怎么样发展,我们现在还非常难判断,至少奔驰、大众还是分布式的比较多。将来所有车载摄像头都会接在域控制器上面,这个域控制器的芯片是为视觉算法所定制的。


今天大会的另一个主题是汽车半导体。我的看法是,无论哪家做算法和软件的,只要在无人驾驶车里面想有一席之地,最后必将是依附于芯片的。为什么Mobileye最巅峰的时候去依靠英特尔?他们很早就看清了这一点,算法如果没有核心芯片的支撑,将来肯定是死路一条。我们未来也可能会做芯片的设计。


有几家国内合作伙伴是做芯片,他们离车规级还有很大距离,但是我觉得国内企业还有很大的机会。我之前在主机厂工作的时候,往往是供应商推着主机厂走,这个东西挺好挺新的你们用吧,主机厂往往是一边摇头一边被推着走的。


现在竞争比较激烈,主机厂都非常着急,现在是主机厂推着一级供应商在走。主机厂要一个东西,譬如全自动泊车,恨不得一年就量产。但是我们搞一个产品没有三年是搞不定的。所以说我们滞后了,一级供应商做一个产品三年,突然发现芯片服务商也滞后于我们,搞一个芯片没有五年不下来。所以我觉得半导体公司处在非常重要的位置。


最后我简要介绍一下裕兰公司,我们最早在加州搞研发,2011年进入中国,锁定在车载智能视觉这块。我们总部在上海,在北京也有一个研发中心。我们在苏州、宁波和仪征都有工厂,相对要重资产一点。裕兰在美国有一个研发中心,主要是做芯片方面和底层算法方面,我们跟上市公司宁波华翔有一个合资公司,主要是做国内合资品牌的业务。我们跟大众、宝马、奔驰都有一些业务合作。


我们有生产控制器的基地,这是明年量产的高清摄像头的全自动化生产线,这是厂房、测试设备,可以做仿真测试到受控场地测试。


今天就向大家汇报这些,占用了大家宝贵的时间,谢谢!


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