Жаль поздно руки до статьи дошли, но таки откоментирую:
Инциденты с роликов могут иметь ( и я почти уверен что имеют ) и другие причины. Для меня оно выглядит как типичная ошибка в sensor fusion с неправильной ассоциацией обьектов. Например если у Теслы используется track-to-track fusion (аггрегация на уровне обьектовых интерфейсов, каждый сенсор предоставляет результаты работы внутреннего треккера) то показаный результат получится так:
1. Машина в нашей полосе идет с «нашей» скоростью, подтверждается радаром(R1) и камерой(C1), действия по торможению не требуются.
2. Впереди идущая машина отклоняется влево(и соответствующие обьекты приходят от камеры и радара), камера распознает т/с стоящее у обочины(C2), радар его пока не распознает(там хуже/дольше со статическими обьектами). Обьект от радара R1 ассоциируется с новосозданным камерой обьектом C2, из С1 создается новый обьект. В результате логика автопилота видит перед собой две цели, движущиеся примерно с «нашей» скоростью (по факту оба получат скорость C1/R1). Торможение/уклонение не требуется.
3. Продолжать 2 до столкновения.
Обьяснение схематично, там много зависит от настроек алгоритмов, но общий принцип такой.
Так что цена не массовая все уже осознали, именно поэтому последние год-два столько проектов на solid state laser без движущихся частей. И варианты таких проектов тоже есть разные, на любой кошелек.
Я не перепутал расстояние минимума, просто сенсоры тоже не стоят на месте. И такое ограничение вполне устраивает покупателей, т.к. для парковки эту штуку никто никогда использовать не будет. Посмотрите мой комментарий в конце на тему почему много сенсоров лучше одного.
Время конечно покажет, если я правильно помню в серию автомобили с «кирпичиками» в следующем году пойдут.
Я не так чтоб сильно спорить пытался, просто пытаюсь поделится скромным опытом разработки ADAS систем и ковыряния лидаров, в рамках NDA и правил приличия конечно. Было б интересно посмотреть идею, которую Вы так пропагандируете.
Не тщетны, просто как только они достигнут хорошего рабочего уровня — начнут разбавлять дополнительными сенсорами. Это не самый плохой подход.
Автопилот на одном сенсоре/одном типе сенсоров вообще сделать очень сложно. Кроме явных недостатков у каждого из типов в игру вступает прелестная вещь зовущаяся functional safety и сертификационные требования следующие из этого.
Сильно упрощая: автопилот придется сертифицировать по высшему классу, ASIL D. Это достаточно суровые требования, немногим ниже запросов к авионике самолетов, например. Когда сенсор один, а система линейна, без параллелей, — все компоненты должны соответствовать этому уровню сертификации. Когда в системе несколько разных сенсоров, да еще и данные обрабатываются параллельно, можно сделать ASIL decomposition и сертифицировать сенсоры и подсистемы на более низкий класс за счет возникающей из-за параллелизма редундантности.
Например при двух сенсорах можно сделать ASIL D = ASIL B(D) + ASIL B(D) и сильно сэкономить на обьеме работы и последующей валидации.
Во-первых, цена обычная для сенсоров такого класса и характеристик.
Во-вторых, 5 штук нужно в очень конкретном и достаточно экстремальном случае. Большинство OEM уже оценило что 5-6 сенсоров такого класса по кругу это жестокий перебор. В новых проектах такой будет 1 — фронтальный, остальные направления закрываются сенсорами попроще, типа Ibeo miniLUX, т.к. с боков и сзади 30-240 метров покрытия достаточно.
В-третьих, я не знаю где Вы нашли 30 мантиметровый минимум, официальный — 10 см, можно сделать меньше, если отключить некоторые функции. Но использовать эти сенсоры для парковки это примерно как мостить топовый телеобьектив для зеркалки к телефону.
В-четверных: 80 мс это одна из возможностей, обычно 25-30 герц используется. И это полное время скана, т.е. интервал между появлением данных на выходе из сенсора. По факту процессинг занимает ощутимую часть этого интервала.
В-пятых, выше я описывал наблюдаемый тип помех, целый «кадр» они точно не портят и алгоритмы такую помеху вполне вычищают. По нашим прикидкам помехи от чужих лазеров будут иметь нормальное распределение, что неплохо чистится.
Один из тестовых сценариев ультразвуковой автопарковки — мусорный бак в слоте. Насколько я помню машина там наезжает как раз на угол бака. Обычно проходится.
Сенсоры примерно такие: http://www.autonomoustuff.com/ibeo
JustFYI: один из валидационных тестов для ультразвуковых систем — детекция цилиндрического столбика не очень большого диаметра. И системы его вполне проходят или уходят на доработку.
Способы избавится есть, как минимум несколько. Это сейчас очень большая тема, т.к. большинство производителей осознали что лидар с движущимися частями слишком сложен в производстве. Однозначно выигрывающей технологии пока нет, но к 18 году будет сразу несколько продуктов использующих разные принципы, посмотрим кто победит.
Извините, но все равно не верю.
Тестировались не 360 градусные радары, которые ставятся на крышу и вращаются, а «кирпичики», монтирующиеся в бампер с FOV ~150 градусов. Авто ставились на расстоянии 20-30 метров с расстоянием по осям в 6 метров, имитация езды навстречу по 2 полосам. Тестировалось долго, статика и движение. Помех мало.
Для описываемого Вами сценария помех необходимо чтобы каждый сенсор регулярно(каждый скан) облучался со множества позиций на дуге FOV. Для реализации такого сценария придется поставить сотни сенсоров «лицом друг к другу» по большому кругу. На мой взгляд не самая часто встречающаяся на дорогах ситуация.
С 360 градусными «вертушками» пожалуй чуть проще, но единственный проблемный сценарий который я себе могу представить — большая открытая парковка. Но на скоростях/дистанциях такого сценария вполне неплохо отработает ультразвук, так что проблема не критична.
Деградация — засветка отдельных ячеек на матрице, до максимального значения. Матрицу это не повреждает, просто теряем немного информации в данном скане. Посколько луч хорошо сфокусирован — засвечивается далеко не вся матрица, большая часть остается вполне в цикле облучения рабочей. Для проявления эффекта оба сканера должны находится в одной фазе, т.е. из-за несинхронности зеркал сенсоров даже у стоящих напротив друг друга сенсоров «компрометируется» далеко не каждый скан.
В общем получить долговременное ослепление лидара весьма тяжело, а 1-2 скана не должны быть критичными для системы.
Увы, на практике это нереализуемо, очень сложно достичь хотя б синхронизации маленьких зеркал в «кирпичиках», синхронизировать вращение целой «головы» — за гранью фантастики, на мой взгляд.
Сканирующие лидары сохраняют. Велодайн с картинки мы используем на 10 герцах как reference sensor для валидации наших собственных. «Кирпичики» изначально расчитаны на работу на 20-30 герцах, это их штатный режим.
Установка сенсора это вообще огромная беда и проблема, потому радар и камера тут в сильном выигрыше.
Sensor fusion — моя основная тема последние пару лет, именно потому мне сложно об этом рассказывать.
Не переживайте, «ведерко на крыше» никогда не будет дешевым. Основная стоимость сканирующего лидара в оптике и очень точной механике, при отсуствии того или другого просто поднятием мощности компенсировать потерю производительности сложно. «Дешевый лидар» будет, в первую очередь, без подвижных частей. Почти все существующие лидары это лазеры класса 1.
40-50 милисекунд — вполне достаточная скорость обработки для AEB без верхнего порога скорости, например. При условии стабильно работающих сенсоров «видящих» на 100 и более метров.
Извините, я видимо неудачно выразился. Естественно производителей датчиков волнуют проблемы производителей автопилотов как любые проблемы заказчика. Просто общение между двумя сторонами регламентируется в первую очередь бизнес-интересами… У меня уже был случай когда «производителю автопилотов» в ответ на просьбу дать низкоуровневые данные с сенсора было предложено пойти… прочесть условия контракта и обойтись тем, что в контракте прописано.
Но по факту это только часть проблемы. Возможность к централизованной обработке данных сильно ограничивают автомобильные шины, которые до сих пор очень неторопливы и соотношение стоимость/производительность/сертифицированность вычислительных мощностей. В результате обрабатывать низкоуровневые данные локально — сильно дешевле.
На мой взгляд нужно все ^__^ Нужны сенсоры, которые сохранив текущую производительность будут доступнее(это в основном лидаров касается). Нужны более продвинутые алгоритмы, в обрабоке данных и самом управлении. Очень нужны намного более мощные и сертифицированные чипы/микроконтроллеры.
Извините, но не верю. Мы ставили авто с одинаковыми лидарами(не Велодайн, не 360 градусов) против друг друга, все вполне работает, деградация очень скромная и вполне по силам обычным алгоритмам шумоподавления. У solid-state будет хуже, но тоже не трагично, «ослепление» будет частичным и лишь на некоторые «кадры».
Попробую, в меру своих знаний предметной области, приведенные факты и цифры подправить/добавить:
камеры плюсы:
1- лидары, не все, тоже распознают дорожную разметку, просто это чуть больше геммороя.
5- камера допускает самую компактную установку из всех вариантов, если есть возможность сделать нужную проводку конечно.
Радар плюсы:
5. Обязательно нужно дописать защищенность от загрязнения, это достаточно важный фактор для серийного производства.
Радар минусы:
5. Джиттер. Сигнал отражается от разных точек на поверхности цели, потому, несмотря на алгоритмы обработки, на выходных данных обьект немного «подрагивает».
6. Весьма посредственен на пешеходах, особенно неподвижных.
Лидар плюсы:
1. Я бы поправил что «вундервафельность» напрямую зависит от стоимости. Сейчас вполне есть недорогие решения, дешевле заветных 250 долларов, вот только параметры там куда скромнее.
2. Может распознавать разметку(не знаки).
Лидар минусы:
1. На самом деле не совсем. Тот же большой Велодайн с картинки вполне раскручивается до 15 герц, на 10 работает очень хорошо. Сканирующие «кирпичики» от Sick и Ibeo вполне дают 25 герц, т.е. по частоте получаемых данных не особо уступают радару или камере.
3. Хрупкость исключительно вопрос адаптации под серийное производство.
Ультразвук минусы:
4. Эффективность сенсоров падает с ростом скорости. Насколько я помню после 80 толку почти нет, один шум.
Инциденты с роликов могут иметь ( и я почти уверен что имеют ) и другие причины. Для меня оно выглядит как типичная ошибка в sensor fusion с неправильной ассоциацией обьектов. Например если у Теслы используется track-to-track fusion (аггрегация на уровне обьектовых интерфейсов, каждый сенсор предоставляет результаты работы внутреннего треккера) то показаный результат получится так:
1. Машина в нашей полосе идет с «нашей» скоростью, подтверждается радаром(R1) и камерой(C1), действия по торможению не требуются.
2. Впереди идущая машина отклоняется влево(и соответствующие обьекты приходят от камеры и радара), камера распознает т/с стоящее у обочины(C2), радар его пока не распознает(там хуже/дольше со статическими обьектами). Обьект от радара R1 ассоциируется с новосозданным камерой обьектом C2, из С1 создается новый обьект. В результате логика автопилота видит перед собой две цели, движущиеся примерно с «нашей» скоростью (по факту оба получат скорость C1/R1). Торможение/уклонение не требуется.
3. Продолжать 2 до столкновения.
Обьяснение схематично, там много зависит от настроек алгоритмов, но общий принцип такой.
Я не перепутал расстояние минимума, просто сенсоры тоже не стоят на месте. И такое ограничение вполне устраивает покупателей, т.к. для парковки эту штуку никто никогда использовать не будет. Посмотрите мой комментарий в конце на тему почему много сенсоров лучше одного.
Время конечно покажет, если я правильно помню в серию автомобили с «кирпичиками» в следующем году пойдут.
Я не так чтоб сильно спорить пытался, просто пытаюсь поделится скромным опытом разработки ADAS систем и ковыряния лидаров, в рамках NDA и правил приличия конечно. Было б интересно посмотреть идею, которую Вы так пропагандируете.
Автопилот на одном сенсоре/одном типе сенсоров вообще сделать очень сложно. Кроме явных недостатков у каждого из типов в игру вступает прелестная вещь зовущаяся functional safety и сертификационные требования следующие из этого.
Сильно упрощая: автопилот придется сертифицировать по высшему классу, ASIL D. Это достаточно суровые требования, немногим ниже запросов к авионике самолетов, например. Когда сенсор один, а система линейна, без параллелей, — все компоненты должны соответствовать этому уровню сертификации. Когда в системе несколько разных сенсоров, да еще и данные обрабатываются параллельно, можно сделать ASIL decomposition и сертифицировать сенсоры и подсистемы на более низкий класс за счет возникающей из-за параллелизма редундантности.
Например при двух сенсорах можно сделать ASIL D = ASIL B(D) + ASIL B(D) и сильно сэкономить на обьеме работы и последующей валидации.
Все, кроме микролинз, очень экспериментально и потому безумно дорого. Но там очень хорошие перспективы для серийного производства.
Во-вторых, 5 штук нужно в очень конкретном и достаточно экстремальном случае. Большинство OEM уже оценило что 5-6 сенсоров такого класса по кругу это жестокий перебор. В новых проектах такой будет 1 — фронтальный, остальные направления закрываются сенсорами попроще, типа Ibeo miniLUX, т.к. с боков и сзади 30-240 метров покрытия достаточно.
В-третьих, я не знаю где Вы нашли 30 мантиметровый минимум, официальный — 10 см, можно сделать меньше, если отключить некоторые функции. Но использовать эти сенсоры для парковки это примерно как мостить топовый телеобьектив для зеркалки к телефону.
В-четверных: 80 мс это одна из возможностей, обычно 25-30 герц используется. И это полное время скана, т.е. интервал между появлением данных на выходе из сенсора. По факту процессинг занимает ощутимую часть этого интервала.
В-пятых, выше я описывал наблюдаемый тип помех, целый «кадр» они точно не портят и алгоритмы такую помеху вполне вычищают. По нашим прикидкам помехи от чужих лазеров будут иметь нормальное распределение, что неплохо чистится.
JustFYI: один из валидационных тестов для ультразвуковых систем — детекция цилиндрического столбика не очень большого диаметра. И системы его вполне проходят или уходят на доработку.
Тестировались не 360 градусные радары, которые ставятся на крышу и вращаются, а «кирпичики», монтирующиеся в бампер с FOV ~150 градусов. Авто ставились на расстоянии 20-30 метров с расстоянием по осям в 6 метров, имитация езды навстречу по 2 полосам. Тестировалось долго, статика и движение. Помех мало.
Для описываемого Вами сценария помех необходимо чтобы каждый сенсор регулярно(каждый скан) облучался со множества позиций на дуге FOV. Для реализации такого сценария придется поставить сотни сенсоров «лицом друг к другу» по большому кругу. На мой взгляд не самая часто встречающаяся на дорогах ситуация.
С 360 градусными «вертушками» пожалуй чуть проще, но единственный проблемный сценарий который я себе могу представить — большая открытая парковка. Но на скоростях/дистанциях такого сценария вполне неплохо отработает ультразвук, так что проблема не критична.
В общем получить долговременное ослепление лидара весьма тяжело, а 1-2 скана не должны быть критичными для системы.
Установка сенсора это вообще огромная беда и проблема, потому радар и камера тут в сильном выигрыше.
Sensor fusion — моя основная тема последние пару лет, именно потому мне сложно об этом рассказывать.
Но по факту это только часть проблемы. Возможность к централизованной обработке данных сильно ограничивают автомобильные шины, которые до сих пор очень неторопливы и соотношение стоимость/производительность/сертифицированность вычислительных мощностей. В результате обрабатывать низкоуровневые данные локально — сильно дешевле.
На мой взгляд нужно все ^__^ Нужны сенсоры, которые сохранив текущую производительность будут доступнее(это в основном лидаров касается). Нужны более продвинутые алгоритмы, в обрабоке данных и самом управлении. Очень нужны намного более мощные и сертифицированные чипы/микроконтроллеры.
камеры плюсы:
1- лидары, не все, тоже распознают дорожную разметку, просто это чуть больше геммороя.
5- камера допускает самую компактную установку из всех вариантов, если есть возможность сделать нужную проводку конечно.
Радар плюсы:
5. Обязательно нужно дописать защищенность от загрязнения, это достаточно важный фактор для серийного производства.
Радар минусы:
5. Джиттер. Сигнал отражается от разных точек на поверхности цели, потому, несмотря на алгоритмы обработки, на выходных данных обьект немного «подрагивает».
6. Весьма посредственен на пешеходах, особенно неподвижных.
Лидар плюсы:
1. Я бы поправил что «вундервафельность» напрямую зависит от стоимости. Сейчас вполне есть недорогие решения, дешевле заветных 250 долларов, вот только параметры там куда скромнее.
2. Может распознавать разметку(не знаки).
Лидар минусы:
1. На самом деле не совсем. Тот же большой Велодайн с картинки вполне раскручивается до 15 герц, на 10 работает очень хорошо. Сканирующие «кирпичики» от Sick и Ibeo вполне дают 25 герц, т.е. по частоте получаемых данных не особо уступают радару или камере.
3. Хрупкость исключительно вопрос адаптации под серийное производство.
Ультразвук минусы:
4. Эффективность сенсоров падает с ростом скорости. Насколько я помню после 80 толку почти нет, один шум.
Примерно так.
P.S.: Статья о sensor fusion будет?