自动泊车的传感器江湖,融合方案的精度调校

2018年底，纵目科技将会完成第一个视觉与超声波融合的自动泊车方案的前装SOP，2020年其自主泊车方案也将会正式量产。对于国产供应商而言，这无疑是一个振奋人心的消息，但，要做到这一点，谈何容易？

纵目科技成立于2013年，早期专注于视觉算法的开发。

在2015年年底，公司相继完成了A轮融资以及第一款环视产品的量产；2016年在北京成立了自动驾驶研发中心，专注于低速自动驾驶方向。

2017年2月完成了一亿人民币的B轮融资；11月发布了针对地下停车场的自主泊车功能；12月国内第一台搭载高清环视ADAS功能的车型正式下线，里面采用的就是纵目的控制器。

从一家360环视初创公司，到为主机厂供货的Tier1，纵目只用了两年，而从环视到自动泊车前装，纵目用了一年。这样的成绩是国内很多做环视出身的公司，所可望而不可及的。这并不是危言耸听，因为横亘在二者之间的，不仅仅是前装的门槛，还有跨越式的技术代沟。

初创公司如何完成技术的三级跳，以及迅速进入主机厂的供应商名单？《高工智能汽车》就此采访了纵目科技的自动驾驶负责人王凡，专门就一些行业痛点进行了交流，相信会给初创公司带来一些启迪。

王凡，1993年保送进入西北工业大学本硕连读，计算机科学与人工智能专业。曾在Zoran与CSR公司担任高级研发经理，负责家庭娱乐产品研发。

2016年加入纵目科技，担任自动驾驶技术总监，带领团队研发低速Level4自动驾驶方案，并在2017年11月成功发布面向大规模量产的自主泊车方案。目前担任纵目科技智能交通事业部总经理，擅长系统架构设计与产品开发流程。

自动泊车的传感器江湖

基于超声波雷达自动泊车技术已经出现多年，在一些进口品牌车型中也少量搭载过，但一直没有风靡。

王凡表示，超声波雷达本身有一定的局限性，比如精度较低、只能检测出大致的轮廓，无法获得更精准的信息。体验不佳，或是其没有大规模普及的原因。

超声波识别车位，是通过不断发射接收超声波信号，配合汽车动态的移动，探测出车位，然后进行路径规划，完成自动泊车的动作。根据超声波传感器的特性，本身就有很多的场景无法覆盖，比如斜向停车位，以及有车位线而四周没有汽车的停车位。

如何解决这些问题呢？王凡表示，解决的方法很多，但一定要具备性价比。而摄像头作为一个成熟的传感器，具有明显的优势。

摄像头可以解决了识别车位线、障碍物的问题。目前通过摄像头实现的自动泊车方案，大部分是通过识别车位线完成的。如果没有车位线，或者完全没有光线，视觉的方案也会失效。

毫米波雷达也不是一个新鲜事物，以前的窄带毫米波雷达分辨率有限，只能提供报警类的ADAS功能，而79GHz宽带高分辨率雷达则可以提供更稠密的空间信息。

而谈到宽带毫米波雷达构建汽车轮廓，不由得想到了激光雷达，激光雷达的特点，就是生成环境的点云数据。

但王凡表示，纯粹因为自动泊车功能而装配激光雷达，未免有些大材小用，加之激光雷达价格高昂，这种理论上可行的做法并不适用于实际应用中追求性价比的价值观。可靠、稳定、价格低是商业化产品需要具备的因素。

而且，如果以传统自动驾驶公司的做法：将激光雷达安放于车顶，那么它在车身近处会有盲区，这与自动泊车的使用场景相矛盾。而将激光雷达装于车身周围，则可以很好的解决盲区问题。但这会引出另外一个问题，需要多个激光雷达导致成本增加。

融合方案的精度调校

摄像头、超声波和毫米波雷达三种传感器，每一种都有自身的优点和缺点，有各自的适用场景。最好的办法是通过传感器融合的方法来提高系统的鲁棒性，和对于不同环境的适用性。

早期的融合自动泊车方案，核心控制器与各个传感器是独立开发的，整个系统不是top-down设计的，各个传感器之间的标定以及时钟误差较大，在此基础上的融合算法很难达到很高的精度。

而为了达到更好的性能，则需要一个紧耦合的系统，完成不同传感器数据的同步与配准，然后通过融合算法实现更高的精度。

要做到这一点，需要方案商拥有自上而下整体的设计、研发能力。

目前纵目科技做的摄像头+超声波的方案，就是在一套系统中完成。除了超声波探头以外，其它的硬件全部来自于自产，这种方式可以获得传感器更多的信息，更好的服务自动泊车系统的调教。

车身控制的挑战

当前很多车型设计不足，执行器和传感器的精度不够，比如速度反馈在低速情况下误差较大，在1Km/h以下的时候，速度反馈会经常为0；加速度指令的分辨率很低，有时偏大，有时偏小。

王凡表示，执行系统的分辨率不够高，在高速环境下影响不大，但在低速场景下则很难达到要求。这可以通过两方面来提升，一方面是提升执行器本身的性能，另外一方面是采用更复杂的车身控制算法。

在低速场景下国内外执行器的性能、精准度是存在一定差别的，但这种差别也可以通过软调教来弥补。

对于自动泊车公司而言，需要在算法上同执行器进行严密的配合，调教，而在这一点上，国外Tier1的配合度以及开放度并不够，尤其是在面对一些中小型企业时，而国内企业则还处在爬升阶段，配合度和积极性都比较高。这种情况下，双方之间的差距可以被弥补。

国内的供应商在转向领域有一定的渗透率，但在ESP层面还有提升的空间。目前国内第一梯队的汽车OEM，还是很难下定决心使用国产供应商的ESP。

量产自主泊车方案

自动泊车的下一步，便是自主泊车，纵目科技目前已经推出了第一代的自主泊车方案，正在研发第二代产品。自主泊车和自动泊车差异较大，一个是L2的，一个是L4的。二者之间的差别巨大，纵目对自主泊车的定义，是汽车在整个停车场或园区内的完全无人驾驶。

纵目科技目前L4级别的自主泊车方案，使用了超声波、摄像头、毫米波雷达的传感器，并没有使用激光雷达。原因一方面是有价格的因素，另一方面激光雷达无论是多线束的机械式还是固态的，都没有经过市场大规模量产验证。因此，目标是前装的纵目，并不愿意盲目尝鲜。

在计算平台上，纵目科技也选择了高通的820A计算平台，看重的主要是其在消费电子领域大规模量产的经验，以及收购NXP后在汽车领域的专业性。

选择高通的平台，不仅在质量上有保证，同时在价格、产品后期以及算力和车规应用、维护方面，都占有一定的优势。但在820A上进行开发，也是有一定的难度，团队经历了数月的调试和摸索。 

纵目的方案更强调终端的智能，而不是依靠类似于博世展示的自主泊车方案，通过改造停车场后的V2X信息。

汽车是一个安全品，其功能安全永远是放在首位的，其次才是其他的体验。功能安全是ISO26262中所定义的，划分A、B、C、D四个等级，其中D级是最高等级。

以高速行驶为例，其容错率是10-9，这意味着汽车在行驶10亿个小时中才能出现一次失效。而在实际研发中，不可能进行如此大量的测试。为此，相应的安全设计，必须运用一整套方法论。

王凡认为，在L4级别的自动驾驶应用中，自主泊车是能够最快落地量产的。因为从功能安全角度看，低速情况下更容易控制，自主泊车的安全目标会相对较低。另外自主泊车也拥有着广阔的市场，前景足够大。

自主泊车的落地商业模式，有两种，一是通过OEM车厂的渠道，将功能匹配，最后在4S店进行销售，面对的是C端用户；另一种是共享出行，跟运营商合作。 

王凡表示，纵目的L2自动泊车方案和L4自主泊车方案是在同一个技术架构下开发的，在设计之初就是依照L4级别的框架而行，因此其自动泊车有更好的扩展性。

而公司目前的自动泊车量产项目，会涉及大量的产品化，场景化测试的问题，解决这些问题可以为公司积累更多量产经验，为2020年量产自主泊车方案提供借鉴。

后记

纵目科技目前有200多人，包括三个研发中心，两个制造中心，一个质量中心。研发端有100多人，负责自动驾驶的有60人左右。从2013年草创至今，公司经历了所有创业公司都会经历的磨难。王凡透露，虽然是中途加入，但纵目的公司文化，让其没有感觉到丝毫的疏离。

初创公司的存活率，业内称九死一生。每一个初创科技公司的成长，都会经历融资，人员规模扩大，规模量产，产品销售，技术升级等各个槛儿，每一个节点都会筛选掉大量公司，最后存活下来的屈指可数。而公司的成败，也遵循基本着一些固定的规律，用一句通俗的话来形容：幸福的家庭大致类似，不幸的家庭却各有各的不幸。

国内原来有很多的环视公司，但能从环视走到ADAS、自动泊车的并不多。因为从技术上，这是一个不断上升、跃迁的过程，公司如果想要发展，必须引入新鲜的血液，以及在公司文化上也要能够接纳新势力。如果在执行上没办法做到合一，那么原来的环视公司就还只能继续走老路。

纵目科技的团队，有来自主机厂、互联网公司以及传统汽车电子行业的人士，要想和而不同，需要统一的思想，正向的能量，一致的价值观。

作为一家科技型公司，不仅需要拥有强大的研发实力，同时也要有极强的产品化能力，生产制造能力。而在技术的演进上，需要设立较高的目标，唯此，才能使得产品有更好的延展性，公司的未来也不至于狭窄。

正所谓，起点不够高，跳的再高也够不着天花板。

回首往昔，展望未来，纵目科技经历了环视、环视ADAS、环视自动泊车、自主泊车、自动驾驶，公司还将会一直扎根环视，追求专业领域的技能极致，在此基础上开发各种其他功能，不妄求技术的多样化。