5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

Первая часть обзора проблем автопилота отлично зашла и время двигаться дальше. Жизнь не стоит на месте и «Теслы» все так же бьются (Tesla Model X тоже, но пока без помощи автопилота). Что не так с датчиками систем ADAS? И почему в ближайшие годы ничего кардинально не изменится?

Многие, как ни удивительно, приблизились к своим физическим возможностям. Об этом можно говорить уверенно, потому что перечисленные ниже системы используются не только на автомобилях и имеют крупные рынки сбыта за пределами автомира. Это большие деньги, миллиардные бюджеты на R&D и достаточно медленный прогресс.

Теперь подробнее.

Видов датчиков — как пальцев на руке, пять:

  • камеры,
  • радары,
  • лидары,
  • ультразвук,
  • инфракрасные камеры.


Классификация выбрана для удобства, а не соблюдения технологической правды. Вообще делить можно по-разному:

  • пассивные (камеры) и активные (радары-лидары),
  • в видимом диапазоне (камеры) и нет (все остальные, в том числе ИК),
  • по частотам (от ультразвука к лидарам).

Все перечисленные датчики сильно отличаются по своей природе и выдают в электронный мозг разную информацию.

Что важно знать о рынке в целом?

5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

Оценки разнятся, но порядок одинаков. Баланс перекошен в пользу камер и радаров, которые на двоих занимают 85 процентов рынка в деньгах. Лидары остаются нишевым решением (только если не случится прорывов), а ультразвуковые датчики не могут выйти за рамки своей ниши и прорывов, опять же, не видно. Системы ночного видения теряются даже на фоне лидаров.

Теперь подробнее.

5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

КАМЕРЫ

Работает так: получили картинку мира в видимом диапазоне, обработали (отдельные кадры и последовательность), распознали.

Плюсы:

  • Только камеры могут распознавать дорожную разметку и знаки.
  • У камер хорошее разрешение по углу, то есть камера хорошо «понимает» объекты, которые двигаются поперек движения автомобиля (переходящий дорогу пешеход).
  • По картинке с камеры возможна прямая классификация объектов («собака»-«ребенок»-«взрослый»-«велосипед»-«машина»-«грузовик»).
  • И, конечно, камеры доступны по цене — от нескольких сотен долларов для покупателя.
  • Минусы:

  • У камер плохое разрешение по дальности, они с трудом понимают расстояние до препятствия или скорость сближения (стереокамеры отчасти решают проблему).
  • Нет прямого измерения скорости объектов, ее можно понять по серии кадров, и все равно измерение нечеткое.
  • Сильно влияние погодных и дорожных условия — пресловутый «белый фургон на фоне яркого неба» в недавней аварии.
  • Обработка данных с камер занимает время: задержка тем больше, чем сложнее система камер.
  • Рынок вытоптан слонами от Intel и NVIDIA до Mobileye и Magna International. Стартапов очень много, порог входа низкий. Развитие технологии упирается в скорость и качество обработки данных, то есть в процессоры и алгоритмы. Кардинально увеличить скорость обработки не получается, а прорывные алгоритмы ничего пока не прорвали.

    Вывод:

    Без камер на автомобиле всё равно не обойтись.

    5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

    РАДАРЫ

    Работает так: излучили на сверхвысокой частоте, послушали что вернулось, сразу узнали дистанцию до препятствий, их скорость и углы на них.

    Плюсы:

  • На работу радаров намного меньше влияют погодные условия, вообще не влияет цвет объектов и освещенность.
  • Хорошая разрешающая способность по дальности и скорости, доступно прямое измерение дальности и скорости с хорошей точностью.
  • Мгновенная (1/20–1/50 секунды) обработка данных, что особенно важно для высоких скоростей.
  • Возможность легко накапливать и анализировать информацию в динамике за счет небольшого объема информации. По той же причине подходит для V2I/V2V
  • Минусы:

  • Не дешевле, а часто и дороже камер. Дороже 1000 долларов за дальний радар.
  • Плохое разрешение по углу (радару сложно понять движение поперек).
  • Нет прямой возможности классифицировать препятствие или оценить его габариты.
  • Сильная зависимость дальности от угла обзора. Если светим далеко и узким лучом, не видим помехи над дорогой и по сторонам. Светим широко — получаем небольшую дальность.
  • На рынке слоны, только с другими названиями — Bosch Global, Delphi, Smartmicro. Стартапов почти нет, порог входа очень высокий за счет дороговизны оборудования под разработку СВЧ. Методы обработки мало изменились за последние 50 лет, вложения в разработку и организацию производства компонентов (как антенно-фидерного тракта) измеряются сотнями миллионов евро. Доступные и качественные трансиверы, без которых вообще не сделать массовое решение, производят пяток компаний на весь мир. Радары плавно совершенствуются, но развитие занимает десятилетия.

    Вывод:

    Сильные стороны радара — слабые стороны камеры и наоборот. Без радаров тоже не обойтись.

    Не я придумал, а господин Маск:

    “…That said, I don’t think you need LIDAR. I think you can do this all with passive optical and then with maybe one forward RADAR… if you are driving fast into rain or snow or dust. I think that completely solves it without the use of LIDAR. I’m not a big fan of LIDAR, I don’t think it makes sense in this context.”

    5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

    ЛИДАРЫ

    Лазерные дальномеры: посветили лазером, посмотрели, что вернулось, выдали массив точек с расстояниями до них.

    Плюсы:

  • Вундервафля, видит всё вокруг подробно и с высокой точностью. Кроме них так никто не умеет и никогда не будет.
  • Минусы:

  • Сканирующие лидары видят один и тот же участок дороги всего два-три раза в секунду.
  • Высокая стоимость, нет — СТОИМОСТЬ лидара.
  • Еще лидары хрупкие.
  • Короче, все остальное — минусы
  • На рынке есть крутые игроки — Velodyne LiDAR, Quanergy, Sick. Все решения сравнительно молодые, стартапов несколько штук, но сравнительно крупных. Действительно крупных игроков уровня Bosch с выручкой на automotive-направлении в десятки миллиардов на рынке нет и уже не будет. Со снижением стоимости лидара и отказом от движущихся частей катастрофически падают возможности и нужность лидара тоже. Все ждут решения за 250 баксов, но его что-то нет.
    Просто и понятно: автомобильный рынок лидаров в сто раз меньше рынка радаров или камер, а у тех полно и других применений

    Вывод:

    Пока не случилось революции, лидары останутся нишевым решением. Хорошо для прототипирования, никак для серийного автомобиля. Да и для прототипирования плохо: заточенная под лидары логика плохо адаптируется к другим датчикам.

    5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

    УЛЬТРАЗВУК
    Хорошо знакомые парктроники: излучили высокочастотный сигнал, дождались пока вернется, посчитали время.

    Плюсы:

  • Очень дешево, сотня-другая долларов за систему из нескольких датчиков
  • Датчики легко объединяются.
  • Технология отработана и понятна, можно экспериментировать даже дома на arduino.
  • Минусы:

  • Дальность ограничена единицами метров.
  • Нет возможности понять угол на объект или прямо измерить скорость.
  • Низкая достоверность данных.
  • Ны рынке царствует китайский noname, поляна давно вытоптана, желающих вложиться в новые проекты немного. Стартапов мало, но есть например Toposens, который делает крутую вещь на ультразвуке, но что-то внезапно начинает делать радар тоже.

    Вывод:

    Как только радары и лидары научатся хорошо отрабатывать ближние расстояния, ультразвук только для arduino и останется. Шутка:).

    5 датчиков автопилота и их (пока) неразрешимые трудности

    ИНФРАКРАСНЫЕ КАМЕРЫ
    Как работает: посмотрели в инфракрасном диапазоне, проанализировали изображения на матрице.

    Плюсы:

  • Хорошо заметны горячие человеки и лесное зверье.
  • Минусы:

  • Дорого, пара тысяч долларов только за фронтальную камеру
  • Узкая сфера применения
  • Ограничения по температурам использования.
  • Вывод:

    Еще более нишевая история, чем лидары. Радары с лидарами выкинут их с автомобильного рынка уже совсем скоро, если еще не.

    А теперь — сладкое. Подытожим:

  • Ни один датчик или система датчиков не могут стать универсальными. Если говорить о роли единственного в low-end решениях — это камеры. Во вторую очередь — радары.
  • Любая система ADAS и тем паче автопилот будут использовать систему из несколько датчиков. Это называется sensor fusion и в первую очередь будут совмещать камеры и радары. Подозреваю, ими и закончат.
  • Чем больше разнородной информации хочется собрать, тем дороже это стоит (полбеды) и тем больше времени это занимает. Чем дольше обрабатываем, тем медленней мы должны ехать, чтобы это было безопасно. Отсюда черепашья езда большинства автопилотов и любовь к хорошей погоде.
  • И это еще не все. Теперь поговорим о проблемах реального мира.