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        某輔助駕駛感知芯片目標排序規(guī)律探究

        2022-12-30 01:19:40趙一鳴ZhaoYiming
        北京汽車 2022年6期
        關鍵詞:道路交通參與者排序

        趙一鳴Zhao Yiming

        某輔助駕駛感知芯片目標排序規(guī)律探究

        趙一鳴
        Zhao Yiming

        (聯(lián)創(chuàng)汽車電子有限公司,上海 201206)

        以目前輔助駕駛中廣泛應用的某款芯片為例,探究其目標識別及排序規(guī)律;針對我國某些場景下芯片識別不準確及不適應問題,提出相應的解決方案。

        輔助駕駛;目標識別;排序規(guī)律

        0 引 言

        隨著人工智能的發(fā)展,自動駕駛成為當下研究熱點,汽車界普遍認為自動駕駛會引領下一輪汽車革命方向。目前各大整車廠商、汽車零部件廠商及互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛布局,在輔助駕駛及特定場景下的高級自動駕駛方面持續(xù)發(fā)力。

        根據(jù)美國汽車工程師學會的分類,自動駕駛可分為6個等級,按照自動化程度從低到高依次為L0~L5,其中L2及以下被稱為輔助駕駛,L2以上被稱為部分、條件、高級或全自動駕駛[1]。

        我國已于2022年3月1日正式發(fā)布《汽車駕駛自動化分級》標準,駕駛自動化同樣分為6個等級,從低到高分別為應急輔助、部分駕駛輔助、組合駕駛輔助、有條件自動駕駛、高度自動駕駛及完全自動駕駛[2],L2及以下被稱為駕駛輔助。

        本文不討論L2以上自動化駕駛等級,重點討論L2及以下輔助駕駛。

        當前L2及之下輔助駕駛系統(tǒng)廣泛采用前置攝像頭和毫米波雷達結合的識別方案,最簡單的方案是只采用一個前置攝像頭,即單前置攝像頭;復雜方案中設置前置攝像頭2個、3個,甚至4個。在配置攝像頭的方案中,以色列某公司生產(chǎn)的感知芯片是采用較多的芯片之一,利用該感知芯片可實現(xiàn)對路況場景中行人、車輛、車道線、交通標志等進行識別,之后,車輛根據(jù)輸出信息進行后續(xù)決策和控制。

        本文只討論單前置攝像頭的感知芯片對道路目標(行人、車輛等)的識別。

        針對單前置攝像頭采用我國典型城市道路場景進行測試、分析,總結出單前置攝像頭識別目標和對目標進行排序的規(guī)律。國內(nèi)外道路交通狀況存在差異,不同國家的道路場景不盡相同,在測試、分析感知芯片的目標識別機理后,找出識別不準確及不適應的場景,并提出相應的解決方案。

        1 目標識別規(guī)律

        目標識別是輔助駕駛正常運行及后續(xù)決策、執(zhí)行的關鍵前提。簡單說來,目標識別是對所有與自車相關的目標進行捕捉、識別、篩選、跟蹤、預測及應對。一般來說,相關目標包括脆弱道路交通參與者和其他道路交通參與者,其中典型的脆弱道路交通參與者包括行人、騎自行車/電動車的人(稱為自行車或電動自行車)等;其他道路交通參與者包括機動車輛及騎摩托車的人(稱為摩托車)。

        前置攝像頭的目標識別重點是對視域范圍內(nèi)的目標進行識別、排序及輸出。由于道路交通參與者多且雜,目標識別需要進行篩選和排序,其結果直接影響自車對相應目標的應對及處理。一般來說,排序越靠前的目標與自車的關系越密切,須對其運動行為進行更細致的跟蹤及關注。

        目標識別的排序規(guī)律主要包括以下幾個方面。

        1.1 CIPV排序

        CIPV(Current In Path Vehicle,當前路徑首要目標)一般為相關車輛,也可能是自行車等。CIPV在相關功能中非常重要,如ACC(Adaptive Cruise Control,自適應巡航控制)中,自車將CIPV視為重要參考目標,如果具有CIPV,則目標識別芯片實時監(jiān)控自車與CIPV之間的相對距離、相對速度、相對加速度等,并根據(jù)自車設定的巡航速度等調整自車速度、加速度等,保持自車與CIPV間距離既不太大也不太小,既能避免發(fā)生追尾,又能合理調節(jié)自車駕駛行為,保證ACC功能安全、平穩(wěn)、舒適。

        自車并非每個時刻都有CIPV,當前置攝像頭視域內(nèi)有目標,則感知芯片會對目標進行識別,并輸出目標排序。需要明確,CIPV為排序在首位的目標中更特殊的一個,排序首位的目標不一定是CIPV,但CIPV一定是排序首位的目標;只有在自車路徑上的首位目標才可能被判定為CIPV,其他路徑上的首要目標不會被判定為CIPV。

        1.2 弱勢道路交通參與者的排序

        本文所研究的感知芯片的目標排序從0開始,目標0為排序第1位的目標,目標1為排序第2位的目標,以此類推。

        道路上行人和自行車屬于弱勢道路交通參與者,因為更容易受到傷害,在同樣情境下的交通事故中,受到的傷害程度更深,同時,這些目標具有行動軌跡靈活、易突變,行為意圖不易覺察等特點。在識別排序中,弱勢道路交通參與者的排序普遍靠前。

        如圖1、圖2所示,實際測試場景中,目標0的縱向距離、橫向距離(左負右正)絕對值均大于目標1對應值,但是目標0排序比目標1靠前。進一步觀察目標0、1、2的類別發(fā)現(xiàn),目標0為自行車,目標1、2均為小汽車,由此可知,脆弱交通參與者的排序優(yōu)先于非脆弱交通參與者,即自行車的排序優(yōu)于小汽車。

        圖1 脆弱道路交通參與者的識別場景

        圖2 脆弱道路交通參與者的識別結果

        1.3 縱向距離的影響

        前置攝像頭視域內(nèi)目標排序是重點和難點,原因在于道路車輛不僅數(shù)量多且運行方向多、運動速度快,同時需要準確辨別車輛燈光、加速度等的變化。

        當視野中出現(xiàn)多個運動車輛,根據(jù)典型駕駛習慣,自車車道上的車輛即CIPV(如果有)最需要關注,除此之外其他車輛的縱向距離中離自車最近的目標也需要重點關注,避免車輛出現(xiàn)追尾事故。

        車輛排序并不單純依靠縱向距離,在中間只有雙實線并自車緊靠雙實線行駛的情況下,緊靠雙實線的對向車輛對自車也是需要額外關注的目標,此時對向車的目標排序重要性上升,稍有不慎,對向車輛可能誤入自車車道,對自車構成安全風險。

        綜上來看,縱向距離是目標排序的重要因素,但不是唯一因素。

        1.4 目標跟蹤

        本文所述芯片的目標識別排序最多輸出40個目標。如果捕捉、跟蹤到的目標一直保持在前40個目標序列內(nèi),則該目標會一直存在,直至從前置攝像頭的視域消失。

        同時,隨著相關目標的位置、速度、加速度等動態(tài)變化,各目標排序也在動態(tài)變化,有可能單個目標排序向前、向后變動,甚至脫離排序列表,但始終遵循的原則是時刻將當下與本車關系最密切、最能影響自車安全行駛的目標向前排序。

        2 識別不準確的場景及路況

        針對所述感知芯片,行人和騎自行車的人屬于脆弱道路交通參與者,但騎摩托車的人不屬于。另外,該感知芯片不具有電動自行車識別類別。我國電動自行車不僅保有量大而且使用頻率高,感知芯片常將道路上的電動自行車錯誤識別為摩托車,后者屬于車輛類型,排序相對靠后,所以對于電動自行車的錯誤識別客觀上惡化了騎行人的安全處境,不符合安全要求,錯誤的識別場景如圖3、圖4所示。

        圖3 電動自行車騎車人錯誤識別場景

        圖4 電動自行車騎車人錯誤識別結果

        圖3中目標0、1、2均為電動自行車騎車人,但對比圖4中目標識別結果發(fā)現(xiàn),目標0、1、2均被錯誤識別為摩托車,與實際情況不符。

        目前我國摩托車使用量及保有量少于電動自行車,同時摩托車在所述芯片的識別體系中不屬于脆弱道路交通參與者,排序普遍靠后。上述錯誤識別,對電動自行車騎車人和車輛輔助駕駛系統(tǒng)來說都不妥。

        國內(nèi)以電動自行車作為交通工具的人數(shù)眾多,并經(jīng)常出現(xiàn)超速、超載、闖紅燈等行為。因此,電動自行車騎行人是車輛輔助駕駛中目標識別的難點,應將電動自行車納入重點識別序列,進行特別關注。針對電動自行車被錯誤識別問題給出3點建議:(1)對電動自行車騎行人的特點進行精細化分析,捕捉獨特特征,提高識別準確性;(2)增加目標識別類別,將電動自行車騎行人單獨列為目標類別;(3)將電動自行車騎行人納入脆弱道路使用者數(shù)據(jù)庫,更好地契合當下我國交通路況。

        3 結束語

        目標識別是輔助駕駛中的關鍵步驟,目標排序規(guī)則直接影響輔助駕駛的功能與行駛安全。本文梳理了車輛輔助駕駛的目標排序規(guī)律,針對錯誤識別問題提出了解決方案,有助于提高目標識別的準確性及全面性,使車輛的輔助駕駛功能更安全。

        [1]On-Road Automated Driving (ORAD) Committee. Taxono my and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles:J3016_202104[S/OL]. SAE International,2021[2022-02-20].https://www.sae.org/standards/content/ j3016_ 202104/.

        [2]國家市場監(jiān)督管理總局,中國國家標準化管理委員會.汽車駕駛自動化分級:GB/T 40429-2021[S/OL].北京:中國質檢出版社,2021[2022-02-20].http://openstd.samr.gov.cn/bzgk/gb/newGbInfo?hcno= 4754CB1B7AD798F288C52D916BFECA34.

        2022-08-08

        1002-4581(2022)06-0032-03

        U463.6

        A

        10.14175/j.issn.1002-4581.2022.06.009

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