Sagitar Juchuang Qiu Chunxin: Otonom sürüşün gelişmiş gelişimine sensörler açısından bakıldığında, MEMS katı hal lidar geleceğin ta kendisidir CCF-GAIR 2018
* Sagitar CEO'su Qiu Chunxin
Leifeng.comun yeni akıllı sürüş notu: 2018 Küresel Yapay Zeka ve Robotik Zirvesi (CCF-GAIR) Shenzhen'de düzenlendi. Zirveye Çin Bilgisayar Derneği (CCF) ev sahipliği yaptı ve Leifeng.com ve Hong Kong Çin Üniversitesi (Shenzhen) ev sahipliğinde Baoan Bölge Hükümeti sponsor oldu. Güçlü rehberlik, yerli yapay zeka alanında en güçlü sınır ötesi değişim ve işbirliği platformunu oluşturmayı amaçlayan, yerli yapay zeka ve robotik, endüstri ve yatırımın üç ana alanında en iyi değişim etkinliğidir.
Sektörde giderek daha fazla insan, uygun fiyatlı bir lidar oluşturmak için, çok sayıda hareketli parçayı azaltmak için geleneksel mekanik tarama lidarının tamamen katı hal tasarımını gerektirdiğine inanıyor. Çünkü bu, lidarın araba seviyesinde ve seri üretim gereksinimlerini karşılamasına yardımcı olur.
Lidar alanındaki ilk kademeli oyuncu olan Robosense, üçüncü nesil MEMS katı hal lidar ürünlerini bu yıl Ocak ayında CES'te sergiledi ve bu da büyük ilgi gördü.
Sagitar, Shenzhen'de yerel bir şirket olarak, Leifeng'in ev sahipliği yaptığı CCF-GAIR yapay zeka ve robotik zirvesine derinlemesine katıldı.Bu şirket, tüm lidar ürünlerini stantta sergilemekle kalmadı, aynı zamanda test prototiplerinde de gösterdi. P3 Lidar algılama sistemi programı. Ek olarak, Sagitar Juchuang CEO'su Qiu Chunxin, konferansın akıllı sürüş özel oturumunda, esas olarak sensörler açısından otonom sürüşün ilerlemesine bakan bir açılış konuşması yaptı.
Aşağıdakiler Qiu Chunxin'in konuşmasının tam metnidir.Leifeng.com Xinzhijia orijinal niyetini değiştirmeden düzenledi:
Otonom sürüşün geçmişine bakıldığında, neredeyse yüz yıl önce izlenmesi gerekir.ABD Ordusu Elektronik Mühendisi Francis, araçların frenini, kavramasını ve direksiyonunu kontrol etmek için radyo dalgalarını kullandı; daha sonra 1956'da, ABD General Motors araç kurulumlarıyla işbirliği yapmak için bazı gömülü kablolar kullandı. Alıcı aracı kontrol etmek için kullanılıyor; daha sonra 1977'de Japonya Tsukuba Mühendislik Araştırma Enstitüsü kamera sensörleri kullanmaya başladı. 1998 yılına gelindiğinde, İtalya'daki Parma Üniversitesi nesneleri tanımlamak ve gezinmek için dürbün kameraları kullandı.O sırada 2.000 kilometre koşulmuş, kilometrenin% 94'ü otomatik sürüş modunda tamamlanmış ve kalan% 6'sı manuel müdahale altında tamamlanmıştır.
Otonom sürüşün geliştirilmesindeki en temsili olay, 2004 yılında düzenlenen ABD DARPA Challenge'dır. 25 takım ilgi alanlarına göre katılmıştır. O yıl hiçbir takım görevi tamamlamamıştır ve yarışmanın toplam kilometresi 11,78 kilometre idi.
O dönemde herkes yarışmanın görevi tamamlamamasının ana sebebinin araçların ortamı tam olarak algılamaması olduğunu, birkaç ton, hatta on tonluk araçların önündeki küçük samanlıktan geçememesi olduğunu söyledi. Bu aynı zamanda saf görsel sensörlerin eksikliklerini de yansıtıyor.Güçlü ışık, karanlık ve alacalı ışık ve gölgenin yol ortamını algılaması gerekiyor ki bu da algoritmanın zorluğunu büyük ölçüde artıracak.
Yeni atılım, 2005 yılında Stanford Üniversitesi filosunun çatıya birden fazla tek hatlı lidar kurmasıyla ortaya çıktı. Bu tür tek hatlı lidarlar başlangıçta robotlarda veya otonom araçlarda kullanılmıyordu, ancak endüstride kullanılıyordu. Algılama menzili değil Irak. Ancak araca bu tip tek hatlı lidar takıldıktan sonra araç görevi tamamlayabilir ki bu görece büyük bir atılımdır.
Velodyne de 2004 yılında bu yarışmaya katıldı. Detaylı düşündükten sonra şirket lidarın önemini kavradı ve 64 hatlı bir lidar geliştirdi.Bu ürünün on yılı aşkın bir geçmişi var.
Daha sonra, çok hatlı lidar, otonom sürüş çözümlerinin ortak bir konfigürasyonu haline geldi, böylece 2017'de yeni Audi A8'de lidar sensörleri kullanıldı ve dünyanın lidar'ı kuran ilk seri üretim modeli oldu.
Kamera ile karşılaştırıldığında lidarın avantajı, doğru üç boyutlu bilgi elde edebilmesi ve ışıktan etkilenmeyen, gündüz ve gece normal çalışabilen aktif bir ışık kaynağı olmasıdır.
Bu resim, lidar ve kameranın performans karşılaştırmasıdır.
Kamera tanımanın tanecikliği nispeten yüksektir, zengin bir doku rengi elde edebilir, bu yüzden iyi tanıma yapabilir, bu noktada lidar kamera kadar iyi değildir. Örneğin, mevcut lidar bir aracın markasını tanımlayamaz.
Kameranın en büyük dezavantajı, ortam ışığından daha fazla etkilenmesi ve daha yüksek veri gereksinimlerine sahip olmasıdır. İster derin öğrenme ister diğer makine öğrenme yöntemleri olsun, kameranın daha yüksek veri kalitesi gereksinimleri vardır: iyi veri kalitesi, İyi tanınabilir.
Kameranın onu tanıması için veri tabanında bu şeye sahip olması gerekir ve lidar önce engeli tanır ve sonra onu sınıflandırır.
Bu, Sagitarın lidar ürünlerinin nokta bulutu görüntüsüdür. Yolun kenarını algılamanın yanı sıra konumlandırma da dahil olmak üzere etraftaki engelleri belirleyebilir. Konumlandırma doğruluğu yaklaşık 10 cm'dir.
Arabayı kamyon, araba, yaya veya bisiklet olarak sınıflandırmak için bazı etiketlerimiz olacak. Ancak, yalnızca bu kategoriler halinde sınıflandırılabilir ve daha rafine bir sınıflandırma olamaz.
2016'dan bu yana, otonom sürüş, seri üretim iniş dönemine girdi ve şimdi herkes iniş için giderek daha acil hale geliyor.
Waymo, otonom sürüşte dünya lideridir. 2016, 2017 ve 2018'de otomobil sipariş sayısının 100'den 600'e 20.000'e çıktığını herkes görüyor. Bu büyüme hala çok hızlı. Tomurcuklanma döneminde otonom sürüşün gelişimi bir aşama olarak 10 hatta 20 yıl sürdü; geliştirme döneminde temelde aylık olarak hesaplanıyor ve şimdi günlük olarak hesaplanıyor.
Geçen ayın sonunda Cainiao bir lojistik araç çıkardı. Üç yıl içinde 100.000 araca yatırım yapacaklarını söylediler; JD.com da ilgili ekipmanı 11 Haziran'da piyasaya sürdü ve Changsha'ya yerleşmeye karar verdi ve bir sonraki iniş projesinin yeri de yakın. Kesinleşti.
Bu özetlediğimiz bir tablodur.Tüm otomobil üreticilerinin veya Tier 1 otopilot geliştirme programlarının temelde 2020'den 2022'ye kadar L3 veya L4'e ulaşmaya odaklandığını görebilirsiniz. L5 çok farklı olacak, bazı şirketler 2025'te L5'e ulaşırken, bazıları 2022'de, bazıları 2030'u seçecek.
Bu sefer çok yakın ve bizim gibi tedarikçiler için de çok stresli. Çünkü şimdi 2020'ye sadece iki yıl kaldı ve lidar maliyetini düşürmek ve ürün güvenilirliğini sağlamak için daha yapılacak çok yol var. Lidarın geliştirilmesi seri üretim, düşük fiyat ve istikrar yönünde olmalıdır.
Katı hal lidar geleceğin yönü ... Artık lidar yapıldığına göre, MEMS'in gerçekleştirilmesi en kolay yol olduğunu düşünüyoruz. Avantajları yüksek çözünürlüğü, uzak mesafeli, araba seviyesi, kolay seri üretimi ve düşük maliyetidir.
Mevcut 32 hatlı veya 16 hatlı lidar ile çözünürlük büyük ölçüde fiziksel hacimle sınırlıdır. Bununla birlikte, MEMS lidar 0,09 derece yatay çözünürlük ve 0,2 derece dikey çözünürlük elde edebilir. Daha sonra 0,1 derece yatay çözünürlük ve 0,1 derece dikey çözünürlük elde edebilir.Gelecekte 10 * 10200 metre uzaklığı belirleyebilir. Santimetre boyutunda nesneler.
Algılama mesafesi, kullandığımız ışık kaynağının 905nm lazer mi yoksa 1550 nm lazer mi olduğuna bağlıdır ve dedektörün hassasiyetinin de bir etkisi olacaktır.Burada hala birçok ilgili gereksinim vardır.
Araba seviyesi açısından, mevcut MEMS lidar zaten araba seviyesinde sertifikasyon yapıyor ve ardından seri üretime hazırlanıyor.Temel üretiminden sonra maliyeti de düşecek.
MEMS'in çalışma prensibine bakıldığında, az sayıda lazer vericisi kullanır.Orijinal 16 satır 16 verici kullanır, 32 satır 32 verici kullanır ve 64 hat ikiye katlanmaya devam eder. MEMS Lidar, verici ve alıcının fiziksel üst üste binmesini kullanmaz, ancak tarama hatlarının sayısını artırmak için MEMS'in iki boyutlu titreşimini kullanır.
İnsan gözünün gölgeleme işlevi ile aynı olan bazı akıllı taramalar daha sonra yapılabilir.MEMS, bazı gölgeleme işlevlerini yapmak için yönlü tarama gerçekleştirebilir ve tanıma algoritmalarıyla birleştirebilir.
Lidar'ın yüksek çözünürlüğü ve düşük maliyeti geleceğin trendleridir. 2020'de birim başına 200 ABD doları fiyatla seri üretime ulaşmayı umuyoruz. Bu süreçte size bazı numuneler vereceğiz.Bu numunelerin fiyatı henüz belirlenmedi, ancak temelde Hedefle gidin.
