视觉系统推动汽车工业走向完全自主

让自动驾驶汽车上路的竞赛已经打响。全球汽车传感器市场预计到2021年将达到255.6亿美元，已经有超过270万辆搭载部分自动化系统的乘用车和商用车投入运营。在这些传感器中，到2030年，摄像头的数量将增长最多，达到近4亿个。

关于全自动驾驶汽车即将到来的估计，取决于你问的是谁。研究公司波士顿咨询集团(BCG)预计，被SAE International指定为4级高自动化车辆(无需人工干预就能做出决策)将在未来5年内出现。

与此同时，大多数汽车制造商计划在未来2至15年内使自动驾驶技术成为其车型的标准。特斯拉的Autopilot系统备受推崇，但也受到了批评。该系统配备了8个摄像头，可在250米范围内提供360度的能见度。特斯拉希望在2019年达到5级全自动驾驶。

汽车公司将自动停车、盲点监控等自动驾驶辅助系统作为开发自动驾驶汽车的基础。有助于自动驾驶的核心传感器——摄像机、雷达、激光雷达和超声波——已经得到了很好的发展，但在尺寸、成本和操作距离方面仍在不断改进。

然而，该行业仍然必须克服其他技术挑战。其中包括掌握深度学习算法，帮助汽车在不可预测的公共道路条件下导航，以及处理生成数据的繁重处理需求。为了帮助他们开辟一条通往完全自主驾驶的道路，汽车制造商正在把视觉软件公司作为市场上的重要参与者。

算法得到更聪明
机器视觉行业对户外环境没有陌生人，多年来经验开发开发智能交通系统，自动车牌读取器和边界安全应用的硬件和软件。虽然此类应用程序需要复杂的软件，但占用的无法控制的因素，如雾和太阳眩光，自动驾驶车辆遇到和处理更多的变量，这些变量在复杂性和各种方面不同。

“自动驾驶应用对错误的容忍度很小，因此算法必须健壮，”嵌入式视觉联盟，一个专注于帮助公司的行业伙伴关系将计算机愿景纳入所有类型的系统。“要编写一个识别人与灵和树之间的差异的算法，尽管形状，尺寸和照明的变化范围，但具有极高的精度可能非常困难。”

但算法已经达到了一个水平，平均而言，“它们在检测重要事物方面至少和人类一样好，”比尔说。“这一关键进展使视觉技术能够应用于车辆。”

AImotive(匈牙利布达佩斯)是一家将深度学习算法应用于全自动驾驶汽车的软件公司。其不依赖硬件的aiDrive平台使用神经网络在任何类型的天气或驾驶条件下做出决策。aiDrive由四个引擎组成。识别引擎使用相机图像作为主要输入。Location Engine利用3D地标信息补充传统地图数据，Motion Engine利用Location Engine的定位和导航输出来预测周围环境的运动模式。最后，控制引擎通过低电平执行器命令，如转向和制动来控制车辆。

为了让一辆自动驾驶汽车根据来自多个传感器的大量实时数据做出关键决策，处理器必须在消耗更少操作功率的同时，提高计算能力。Bier表示，该领域的软件供应商正在开发专门的处理器架构，“可以轻松提高10到100倍的效率，使这些复杂的算法能够适应应用程序的成本和功率范围。”“就在几年前，这种程度的计算性能会被认为是超级计算机的水平。”

英特尔表示，为了做出安全、准确的决策，传感器每秒需要处理大约1gb的数据。谷歌的自动驾驶汽车项目Waymo在其配备摄像头的无人驾驶克莱斯勒Pacifica小型货车上使用了这家芯片制造商的技术。作为试点项目的一部分，这款车目前正在凤凰城附近运送乘客。

然而，该行业仍然需要确定决策应该在哪里进行。“在我们与制造商的讨论中，对于这些系统将会是什么样子，有两种思路，”该公司的市场经理Ed Goffin说Pleora技术(安大略省Kanata)。“一种方法是在智能相机或传感器层面分析数据并做出决策，另一种方法是通过高速、低延迟的网络将数据反馈到中央处理系统。”

PLeora的视频接口产品已经在后一领域发挥了作用，特别是军用车辆的基于图像的驾驶系统。戈芬说:“在军事态势感知系统中，实时高带宽视频从摄像机和传感器传输到中央处理器，在那里进行分析，然后分发给驾驶员或乘务人员，以便他们采取行动或做出决定。”“设计师需要在车辆内部保护处理智能。因为摄像头很容易从车上脱落，或者被灰尘或泥浆覆盖，所以需要在不中断人类决策过程的情况下，在现场轻松更换。”

偏僻的地方
虽然自动驾驶乘客汽车主导媒体覆盖范围，但其他自治车辆技术正在悄然地从高速公路享受痕迹。2016年9月，沃尔沃开始在瑞典矿井地下1,320米的全自治性FMX卡车测试其全自动的FMX卡车。六个传感器，包括相机，连续监控车辆的周围环境，使其避免在狭窄的隧道内导航粗糙地形的同时避免障碍物。

与此同时，来自Seegrid(宾夕法尼亚州匹兹堡市)的视觉导向车辆(VGVs)在仓库和工厂的生产里程已超过75.8万英里。与传统的自动导航车辆(依赖激光、电线、磁铁或地板胶带操作)不同，Seegrid vgv使用多个车载立体摄像机和视觉软件捕捉现有设施基础设施，作为其定位识别导航的手段。

由于嵌入式视觉联盟的熔炉指出，即使是房间BA机器人吸尘器也配备了相机和图像处理软件 - 落在自动车辆类别下。

无论是在工厂还是在高速公路上运行，自动驾驶汽车承诺以安全、高效的方式运送货物和人员。关于自动驾驶汽车何时能在美国上路的争论仍在继续。尽管该行业克服了技术挑战，但政府的安全法规和客户的接受程度将影响自动驾驶汽车的到来时间。

与此同时，汽车制造商和科技公司继续将数十亿美元倒入研发中。每周似乎在自动车辆中带来了新的公告，收购或里程碑。和愿景公司将在旅途中进行。