算法更胜一筹 双目ADAS如何在自驾市场弯道超车？
HTSA与SAE分别在2013和2014年发布了自动驾驶汽车的分级标准，两套标准虽有差异，但都表明行业目前处于自动驾驶的初级阶段。随着谷歌、百度等科技巨头以及宝马、丰田、奥迪等传统汽车龙头的陆续加入，汽车自动驾驶前进步伐正变得越来越快，但挑战依旧不少，ADAS视觉系统就是其中之一。在搭载Mobileye单目ADAS系统的Model S发生事故之后，特斯拉选择了双目ADAS。这是否意味着单目ADAS未来将被替代?国内双目ADAS厂商想要弯道超车Mobileye还面临哪些难题?
ADAS对自动驾驶汽车意义重大 单目ADAS并非完美解决方案
实现完全自动驾驶之前，我们还将长时间与ADAS相伴。深圳前海中科凌志科技有限公司COO谢涛在接受《华强电子》采访时表示：“ADAS属于汽车智能驾驶的初级阶段应用，也是通向未来完全自动驾驶的必由之路。我们正在研发并即将市场化的双目ADAS产品就是使用了视觉传感技术来为驾驶人提供辅助，现阶段的经验技术积累对未来完全的无人驾驶技术应用将奠定坚实的理论和实践基础。” 就目前的情况而言，北京双髻鲨科技有限公司CEO赵永宁认为：“现在全世界的ADAS系统都还处在传感器阶段，在这一阶段，视觉ADAS系统和其他技术实现方式一样，都在摸索自动驾驶的技术储备。”
深圳前海中科凌志科技有限公司COO谢涛
技术的持续进步与政策的配合更能体现出ADAS对自动驾驶汽车安全的重要意义。美国高速公路安全管理局(NHTSA)自2011年起就将汽车前撞预警纳入车辆安全评分，并规定自2018年开始五星安全标准车辆必须配备自动紧急制动。NHTSA指出，高达94%的汽车事故与人为失误有关，因此强烈建议安装包含前撞预警(FCW)，车道偏离预警(LDW)，以及后视系统(RVS)的ADAS主动安全系统。日本国土交通省(MLIT)自2014年开始将自动紧急制动AEB纳入安全评分体系。欧洲新车碰撞测试项目NCAP同样在汽车安全评分中列入了自动紧急制动，自适应巡航等。未来我国也将效仿欧美日将ADAS列入汽车安全法规。
北京双髻鲨科技有限公司CEO赵永宁
提到ADAS，就绕不开英特尔以153亿美元收购的以色列ADAS厂商Mobileye。赵永宁表示：“Mobileye厉害的地方在于他绝不仅仅是机器学习那样简单的识别，里面一定有很多自己独到的东西，譬如他对人体的识别，这个很让人神往。但Mobileye不申请专利，也不发表论文，也就让人无从学起。”
不过，去年一位Model S车主使用特斯拉自动驾驶系统(Autopilot)致死的事件引发了人们对单目ADAS安全性的思考。特斯拉认为事故的原因主要是摄像头和雷达的识别错误，而Mobileye 认为他们的产品功能本来就是有限的，特斯拉激进的权限开放和宣传导致车主的使用超出了功能极限。最终，在2016年Q2季报会议上，Mobileye 联合创始人兼 CTO Shashua 宣布EyeQ3 芯片将会是 Mobileye 和特斯拉公司的最后一次合作。对此，谢涛认为：“特斯拉 Autopilot 系统致死事件揭露了单目ADAS目前算法及硬件技术的短板，单目摄像头对于立体及大面积平面物体的识别存在硬伤，毫米波雷达则存在识别区间限制以及在极端情况下对于综合情景的取舍及冗余判断等问题。”
抢夺市场 双目ADAS表现更加完善可靠
据IHS Markit预估，到2022年时，全球ADAS的出货量将达到3.02亿套，大约是全球汽车年产量的3倍之多。受整车销量、渗透率两方面因素驱动，预计至2020年，ADAS市场可实现788亿空间，年复合增速近35%。2017年中国ADAS市场规模预计也将达到275亿元。巨大的市场规模自然会吸引不少厂商想要进入，但单目ADAS存在的短板并且Mobileye难以超越，因此这显然不是想要进入这一领域初创企业的最佳选择，那么特斯拉改用的双目ADAS是否是更好的选择?
想要判断两种视觉ADAS谁更好，不妨通过谢涛的一个简单的总结对比从工作原理出发找到两种解决方案的优劣。他表示，单目视觉的测距是先通过图像匹配进行目标识别(各种车型、行人、物体等)，再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。要做到这一点，就需要建立并不断维护一个庞大的样本特征数据库，保证这个数据库包含待识别目标的全部特征数据。这种系统在复杂路况及天气中准确性会大大降低，对未学习过的物体类别将整体失效。同时，单目ADAS结构简单、精度较低，造价较低，探测距离较远。而双目视觉则具有不需要建模、精度高、可做任意物体的识别而无须预先比较，对复杂路况及天气情况的感知系统表现更加完善可靠的优点，但是结构较单目复杂、造价较单目高、探测距离较近、研发难度高。
“单目和立体视觉其实是技术路线的不同，单目走的是模式识别，而识别是一个比较难的领域。双目的做法通常是深度图，但双髻鲨科技目前没有这样做。我们的技术路线图是由双目入手，先解决障碍物的检测和精确测距从而得到更好的用户体验，然后我们会引入模式识别、深度学习等只有视觉才能实现的技术，使我们的产品能够识别交通标识，跟踪路面各种活动的对象，分析他们的运动趋势(人、自行车、机动车等)，提前做出预判。”赵永宁对记者表示。（责编：振鹏）
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