激光雷达厂商Innoviz CEO发声：为什么多传感器融合是通往高级自动驾驶必由之路

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雷锋。(公开号码:雷锋。新知驾驶出版社:无人驾驶汽车传感器方案的争论一直是一个经久不衰的话题。以前，很多人，包括mobileye的联合创始人amnon shashua和特斯拉的首席执行官Musk，都曾公开发誓要在摄像头传感器上“孤注一掷”，但现在他们的声音变得不同了。现在，amnon shashua开始倾向于在公共演讲中表达多传感器冗余的必要性。后者也成为自主驾驶领域许多企业和技术专家广泛认可的方案之一。

最近，以色列激光雷达公司Innoviz的首席执行官兼联合创始人欧默·大卫·凯拉夫(omer david keilaf)更详细地阐述了多传感器集成用于自动驾驶的必要性。就在几天前，这家公司刚刚从一流供应商德尔福获得投资。那么，如何通过传感器融合技术整合各种传感器的不同视角，最终使自主车感知环境呢？雷锋。和辛志佳从tu-automotive编辑了这篇文章。

如今，大多数汽车自动化系统或adas系统依赖于三种环境感知传感器的融合:毫米波雷达、激光雷达和照相机。随着传感器和环境感知技术的重要性日益增加，业界普遍认为传感器融合将为真正的自动化系统提供更强的鲁棒性。

多传感器融合:提供高度可靠的自动化系统随着传感器和环境传感技术的识别分辨率不断提高，传感器已经超越了简单的检测和测距功能，取而代之的是真正的“视觉”感知能力，如分类和绘图。

那么，如何通过传感器融合技术整合各种传感器的不同视角，最终使自主车辆能够感知环境呢？刚刚由德尔福投资的以色列创业公司Innoviz的首席执行官兼联合创始人欧默·大卫·凯拉夫回答了这个关键问题。

凯拉夫解释说:“显然，集成毫米波雷达、摄像机、激光雷达等传感器数据的技术对于确保车辆的全球定位和对周围环境的了解非常重要，并为实现3级-5级自动驾驶方案提供了必要的技术储备。在环境感知中，每个传感器都有自己的优缺点。例如，毫米波雷达可以在低分辨率下完成测距，并且受天气因素的影响较小；相机分辨率较高，能感知颜色，但受强光影响较大；另一方面，激光雷达可以提供三维传感信息，具有较强的环境重建能力。

在此前提下，只有融合几个传感器才能提供更准确的车辆周围环境的图纸信息，满足oem要求的安全标准。目前，高性能激光雷达的大规模生产和成本仍然是导致多传感器融合技术甚至全自动驾驶的障碍之一。"

根据keilaf的推断，随着车辆在复杂环境中的数据处理能力的提高，最终将实现更精确的检测、分类和定位能力。凯拉夫说:“处理复杂的环境数据会导致车辆驾驶决策的延误，而减少这种延误是提高车辆安全性的另一个关键部分。”解决这个问题的方法之一是融合多源数据，这样可以减少系统做出驾驶决策所需的计算资源。与仅依靠相机和毫米波雷达进行环境感知计算相比，添加来自激光雷达的3d数据可以简化环境感知的计算任务。”例如，二维图像中的路标和树影有时会被误认为是道路障碍物，从而降低了系统的鲁棒性。

多传感器集成:自动驾驶的必由之路，sbd(英国汽车技术咨询研究中心)自动驾驶部负责人alain dunoyer博士说:“近年来，OEM相继推出了一系列传感器集成方案，主要包括毫米波雷达或激光雷达与摄像头的集成，以提高1级和2级自动驾驶功能的鲁棒性。为了过渡到3级自动驾驶，相似的传感器融合趋势只会更加明显，需要增加更多的传感器来丰富传感器融合ecu的数据源。

目前，在工业上还没有最后的结论，是使用单一的电子控制单元控制还是分布式方案，因为每种方案都有自己的优缺点。"

“在未来，传统传感器将逐渐不能满足更高层次的环境感知需求，因此将引入新的传感器，尤其是在更高速的传感场景中。目标检测和分类的性能也需要改进，以满足更先进的自动驾驶系统的需要。此外，道路上的行人、自行车和小杂物等障碍物都是车辆环境感知领域尚未完全克服的难题。

虽然软件方案提高了检测的识别率，但面对真实的驾驶场景，即使是0.00%的误检率也需要解决。最近，越来越多的人工智能算法被引入到环境感知方案中。然而，由于深度学习路径的“黑箱”问题，其鲁棒性和稳定性目前还无法得到验证。"

“最后，自主驾驶领域的另一个关键研究方向将是处理影响传感器性能的问题，例如天气和光照强度。集成不同种类的传感器(激光雷达/毫米波雷达/照相机/超声波雷达)可以帮助解决这个问题，因为它们具有不同的限制因素，所以它们可以提供多维感知策略。”

多传感器驱动的汽车自动化随着汽车传感器尤其是毫米波雷达传感器分辨率的提高，汽车自动化系统中“视觉感知”的概念将进一步扩展。

Keilaf说:“像激光雷达这样的传感器是自主车辆的关键‘基础设施’，支持它们的视觉系统和人工智能算法的实现。”底层设备越强大，软件的性能就越发达。因此，不仅采集了车辆周围的原始数据，视觉感知技术也有了更广泛的定义和应用场景，如高精度的三维地图数据采集和绘制，可以配合环境感知进行车辆自主定位等。”

Keilaf认为，多传感器融合是先进自动驾驶技术的唯一途径。他说，“一旦实现了底层技术，就可以在此基础上推导出多路径软件算法解决方案。它可以是低层的多传感器数据融合，也可以是传感器数据的深度提取和驾驶决策层的融合。”

由此可见，innoviz公司的CEO kei LAF已经和业内许多人一起成为多传感器融合方案的坚定支持者。正如他最后所说的，

“每种架构都有各自的优缺点，但使用多个传感器来提供冗余是不可或缺的。”

雷锋。德尔福投资激光雷达公司innoviz，目标是l3/4自动驾驶

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