毫米波雷達(dá)傳感器融合的困境

問題不在于毫米波無法識別靜態(tài)物體，而是在于毫米波自己分辨率低，噪聲多，無法正確識別靜態(tài)物體的位置，也很難結(jié)合前方車道幾何形態(tài)正確判斷是否需要躲避。

其實(shí)不用大段文字介紹毫米波原理，以現(xiàn)在比較主流的自動(dòng)駕駛公開數(shù)據(jù)集NuScenes的真實(shí)數(shù)據(jù)為例就可以非常容易的理解這個(gè)道理。NuScenes使用的是比較標(biāo)準(zhǔn)的一個(gè)前雷達(dá)，4個(gè)角雷達(dá)的5毫米波雷達(dá)配置，在絕大多數(shù)當(dāng)前可以買到的帶輔助駕駛功能的產(chǎn)品中，基本都用了類似配置。這里 ■十大网投正规信誉官网■十大网投靠谱平台 不談4D毫米波，現(xiàn)在還比較少見，未來是否大規(guī)模應(yīng)用也受成本，產(chǎn)能以及其他可選替代傳感器的相對性價(jià)比影響，比較難以判斷。

NuScenes公開數(shù)據(jù)集使用的L4級別的傳感器配置，其中包含5個(gè)毫米波雷達(dá)

NuScenes數(shù)據(jù)集使用德國大陸公司的ARS 408毫米波雷達(dá)

找一個(gè)NuScens中的場景數(shù)據(jù)是如下這樣的。

相機(jī)檢測框可視化在圖片上

毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)點(diǎn)可視化在圖片上

激光雷達(dá)電云可視化在圖片上

根據(jù)同一場景的三幅可視化圖片可以發(fā)現(xiàn)，毫米波雷達(dá)在高度上是缺失的，而且目標(biāo)點(diǎn)密度很低，遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)，所有目標(biāo)檢測點(diǎn)是堆在一維線上的，由于毫米波雷達(dá)信息很少，一般在指導(dǎo)自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃的之前要和視覺還有激光雷達(dá)進(jìn)行融合。

OK，現(xiàn)在讀文章的同學(xué)可以自己嘗試下把上面視覺檢測框和毫米波檢測點(diǎn)進(jìn)行一下關(guān)聯(lián)，要知道人腦現(xiàn)在還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)比AI算法更聰明，如果你們智商和我差不多，那么我沒有信心準(zhǔn)確對所有檢測框和毫米波測量點(diǎn)進(jìn)行觀測。

那如果投影到自車坐標(biāo)系下呢？

毫米波雷達(dá)檢測點(diǎn)與視覺檢測框可視化在自車坐標(biāo)系

激光雷達(dá)點(diǎn)云與視覺檢測框可視化在自車坐標(biāo)系

那么會(huì)發(fā)現(xiàn)，和Lidar不同，毫米波檢測點(diǎn)位置并不準(zhǔn)確，也非常稀疏，另外還有大量噪聲，即使在自車坐標(biāo)系下仍舊很難和視覺檢測框正確關(guān)聯(lián)。

那么如果人都無法百分百確定正確關(guān)聯(lián)關(guān)系，算法也就更無法保證時(shí)刻關(guān)聯(lián)正確了！！！

輔助駕駛功能對傳感器融合錯(cuò)誤的妥協(xié)

Karpathy分享過的一個(gè)錯(cuò)誤匹配導(dǎo)致幽靈剎車的案例

上圖是前Tesla AI 視覺總監(jiān)Andrej Karpathy再分享他們用視覺替代毫米波雷達(dá)的邏輯的時(shí)候舉過的一個(gè)例子。

先講下背景，因?yàn)橐３肿攒囀孢m以及對于危險(xiǎn)的預(yù)判和保護(hù)性駕駛，所以一般在輔助駕駛功能時(shí)候前車大幅度減速時(shí)候，即使離自車比較遠(yuǎn)，自車也要做相應(yīng)的減速操作，以減小后續(xù)急剎以及后續(xù)碰撞追尾風(fēng)險(xiǎn)。

所以這里就是因?yàn)楹撩撞ǜ叨壬蠜]有足夠分辨率，當(dāng)前車經(jīng)過橋洞下時(shí)候，這時(shí)候分別屬于前車和前方靜止橋洞的毫米波檢測被錯(cuò)誤的匹配了視覺目標(biāo)，由于毫米波雷達(dá)能夠給出前車相對自車速度，那么這種情況下錯(cuò)誤匹配成前車的橋洞點(diǎn)就會(huì)告知自車，前車突然剎停，這時(shí)候最合理的操作就是開始減速，造成所謂的“幽靈剎車”。

上面場景實(shí)際非常普遍，高速上有很多靜止物體會(huì)觸發(fā)毫米波回波形成檢測點(diǎn)，比如橋洞，龍門架，地面的井蓋，在前車經(jīng)過這些靜止物體的時(shí)候就很容易觸發(fā)無匹配，從而造成幽靈剎車，嚴(yán)重甚至造成后車追尾。

為了減少幽靈剎車，車企只能選擇降低對完全靜止物體毫米波量測的置信度，因?yàn)楫吘故荓2輔助駕駛，要求駕駛員時(shí)刻關(guān)注路況。這樣當(dāng)前方真的出現(xiàn)靜止障礙物的時(shí)候，輔助駕駛就有可能忽略這一毫米波雷達(dá)檢測，導(dǎo)致自車不制動(dòng)了。這也是很多公司現(xiàn)在選擇安裝前向激光雷達(dá)，以及Tesla選擇利用視覺Occupancy Network以及視覺物體速度加速度估計(jì)，來避免此類問題的原因。

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