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zxcvxx (zxcvxx)
2021-02-02 15:10:34新创公司寻找LiDAR之外的汽车传感技术
1.原文连结：
http://bit.ly/2YADbrr
2.原文内容：
2020年COVID-19疫情导致自动驾驶汽车的需求降低，许多LiDAR公司都受到严重打击，唯
有少数公司因为专业化的产品而受关注。期待2021年，新创公司开发传感与图像技术可带
给智慧车辆新商机。
Eye Net
车辆导入Eye Net技术可对车辆之间碰撞示警，无论它们是否有配备镜头或其他传感技术
。通过软件开发套件（SDK），Eye-Net 可以将其解决方案与定位服务整合，包括穿戴式
装置、仪表板镜头、导航辅助系统、资讯娱乐系统、协力厂商应用程式和其他智慧装置。
由汽车视觉技术公司Foresight Autonomous Holdings Ltd旗下全资子公司Eye-Net
Mobile Ltd开发的Eye Net技术基于行动网络的V2X事故预防解决方案。当机车、脚踏车使
用者不在驾驶员视线内，或者当其需要紧急道路或医疗援助时，都能提供更有效的保护。
同时还能在发生事故需要紧急援助时，保护汽车驾驶员。Eye Net 功能包括车辆前方自行
车通知和自动紧急呼叫。
前方自行车通知：Eye Net可保护弱势道路使用者，提供前方和侧面潜在的碰撞风险警报
。Eye Net Mobile完成了一项技术基础设施开发，能够自动实时通知驾驶员前方有骑自行
车和骑摩托车的人，即使他们不在驾驶员的视线范围之内。通过发送此种警告，帮助驾驶
员保持警惕，减少与路边乘客的碰撞，并可能挽救生命。
自动紧急呼叫：设计和开发自动紧急呼叫基础设施，Eye Net可实时监控驾驶人的行为，
并检测其是否发生了交通事故，若遇事故，从驾驶者的智慧手机自动发送手机的准确位置
，并联系第三方，以请求紧急医疗和道路援助。
Brightway Vision
BrightWay Vision（BWV）从以色列国防军工企业埃尔比特系统（Elbit Systems）公司独
立出来的创新创业公司，成立于2011年，开发一种门控图像（Gated Imaging）系统应用
于车辆，将传感和雷射光照明技术相结合，利用门控成像传感器和垂直腔面发射雷射光器
（VCSEL）技术，提供了一种基于主动式门控成像技术的ADAS功能。该技术包括整合在摄
像头中的门控传感器，和整合在汽车前大灯或日间行车灯（DRL）或前位置灯（FPL）中的
门控光源。为汽车在夜间和低能见度条件下生成清晰的远距离（250米）道路图像，同时
还能探测车辆行进路径中的物体，从而进行有效的危险警报及其它碰撞预防警告。
主动式门控图像系统（Active Gated Imaging System, AGIS），主要包括两个模组：成
像单元和照明单元（如近红外脉冲光源）。其工作原理类似于飞行时间（ToF）系统。首
先，用一束脉冲雷射光来照亮目标场景，每次脉冲激发相机的一次短积分（曝光）。相机
的短积分根据可编程的脉冲雷射光进行延时动作，相机的积分时间也是可编程的。延时和
积分时间由系统监测场景的距离和深度来决定。因此，只有从目标反射的光子才能被采集
成图像。较短的积分时间结合较短的激光脉冲时长，可得到具有更高质量分辨率的图像。
NODAR
由麻省理工学院校友创办的波士顿科技新创公司 NODAR，透过三角测量（triangulation
）打造自动驾驶车辆专用的高分辨率长程3D光学雷达感应器，不论从一块砖头到一辆翻倒
的卡车，曲折不平的道路、100°C 的温差或是坏天气，任何情况它几乎都可以应付。
2021年1月7日，NODA公司首次发布了Hammerhead™ 3D视觉平台的演示影片，可在远达
1000米的范围生成高达高密度3D点云，准确性非常高，目标为实现L3级以上的自动驾驶铺
路。同时，也突破小物体检测，准确测量出前方150米的一块10厘米大小的砖头的距离。
该平台突破两方面：
(1) 在距离150米处检测到未知物体可为避免在高速公路上发生碰撞提供充足时间（按120
公里时速算需要4.5秒）；
(2) 使用AI和推理算法的单摄像头解决方案能够检测到此范围内的大型物体，但是，许多
致命障碍物对于系统来说是未知的，或者由于体积太小导致检测失败。
Sense Photonics
光学雷达和3D传感器开发商Sense Photonics，其光学雷达主要基于Flash固态结构，没有
任何光束扫描相关元件，据称可在不影响整体成本的前提下，获得90°垂直视场角和180
°水平视场。利用相对便宜和简单的Flash（闪光）LiDAR，而不是较为复杂的旋转（
spinning）或扫描（scanning）LiDAR搭配传统的相机，两者看到同一图像，使它们能够
共同识别物体和确定距离。最新的进展是客制化的硬件设备，使其能够对200米外的物体
进行成像。
Sense Photonics的产品，可以搭配不同的光学组合，例如搭配各种微距镜头（macro
lens）、变焦镜头（zoom lens）、鱼眼镜头，实现不同的视角（FOV）、范围、分辨率等
，且可以大量生产。
Turing Drive
台湾智慧驾驶股份有限公司（Turing Drive）专精自动驾驶系统开发，结合深度学习、感
测器融合、平行运算、车辆动态控制等技术。除了自驾巴士，团队也积极与各式载具开发
商合作，将自动驾驶技术应用在工程、公共服务、农业等载具自动化。
Red Leader
由一群史丹佛工程师组成顶尖团队，为自动驾驶车辆打造软件定义式光学雷达，侦测范围
加倍、分辨率提高 50 倍；采用全新架构，搭配现代数位讯号处理和进阶运算。
Newsight Imaging
发展进阶的影像感应芯片，提供高端市场的3D解决方案。芯片的传感器采用高感度画素的
互补式金属氧化物半导体技术，取代较贵的感光耦合元件传感器和其他光学雷达的摄像模
组，可应用在机器人、汽车市场，以及移动式深度传感摄影机、AR/VR、工业4.0和扫码机
等。
结语
一辆自动驾驶车搭载车用半导体IC成本有多少？根据统计，从Level 2系统须580美元到
Level 4高达1760美元。也就是说，当自动驾驶车从Level 2级升到Level 4级系统时，驾
驶辅助系统配备的各种IC半导体传感器总价格将增加三倍达到$1760美元；而且Level 4级
自动驾驶车系统可配40个传感器。其中约1/4用于车辆人工智能（AI）技术，其他3/4将用
于包括毫米波雷达、光达在内的传感技术，可见这是一个不容错过的庞大市场。
事实上，对LiDAR发展最大不利点就是设备的成本，即使是廉价的LiDAR，其价格往往也比
普通相机贵上许多。但LiDAR公司并没有停滞不前。
自动驾驶从L1到L5级的演进过程中，(1) 在L1-2级自动驾驶阶段，通常需要1-3个雷达系
统和1个辅助摄影机；(2) 在L3级自动驾驶中，至少需要4-6个雷达和4个以上的辅助摄影
机；(3) 到了4-5级阶段，则需要6-10个雷达系统、6-8个辅助摄影机和1-3个光达。
然而，并没有任何一种单一的传感技术可以从上到下主导整个产业。况且，全自动（即
4-5级）汽车的需求与驾驶辅助系统的需求截然不同，自动驾驶技术的发展速度太快，任
何一种方法都不可能长期处于领先地位。
倘若，自动驾驶无法取得消费大众信任，相信驾驶平台是安全的话，那么自驾车行业就不
可能成功。所以，搭配越多在不同波长运作的光学传感器将会增加以提升安全系数。不论
是可见光、近红外、热成像、雷达、LiDAR，还是其中任何两三种的组合，很明显，未来
市场将继续倾向于差异化，也将会出现市场整合。
3.心得/评论：
传感技术是发展自动驾驶汽车重要的一环，除了雷射雷达以外，也有需多公司在研发价格
更为低廉的技术。