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DMS不僅僅是為了自動駕駛

2021-09-01
來源:Astroys

  今年已是自動駕駛行業的坎坷的一年。特斯拉的AI DAY雖震撼,但FSD的部署仍舊艱難,而Waymo的Robotaxi則在雪糕筒面前無所適從……

  相比之下,人們更加意識到先進的駕駛員監控有可能減少死亡事故。其中一個跡象是,在待定的美國基礎設施立法中,有一項關于DMS和其他如AEB和防碰撞系統的安全技術的規定。

  根據自2017年以來對汽車DMS市場的研究,我們會注意到近期對安全技術的態度發生了根本性的轉變。這主要是因為人們越來越認識到,乘用車不會在短期內提供任何形式的“自動駕駛”功能。

  因此,進步將來自于更安全的司機,而不是使用技術來取代人類司機。

  這意味著汽車DMS最終將走向大眾市場的采用。

  有30多家DMS公司瞄準了汽車行業,但只有三家公司Cipia、Seeing Machines和Smart Eyes似乎能夠蓬勃發展。

  我們來探討一下供應商的“關鍵能力指標”,最后評估一下2026年的市場格局。

  光路

  光路指的是紅外照明器和CMOS圖像傳感器。系統在940nm工作,幀率60fps。940nm紅外光對人眼來說是不可見的,但在高功率下也是有害的。這就要求了解并符合人眼安全的IEC 62471標準,這對DMS的運行至關重要。

  對駕駛員視線、臉部和頭部姿勢的最佳測量是通過使用60Hz的交替、頻閃照明模式獲得的。這需要使用專用的驅動IC。未來的性能提升將來自采用940nm的VCSEL取代紅外LED。

  VCSEL在比LED更窄的頻率范圍內發射能量,增加940nm的光功率輸出,從而提高中心波長的信噪比。VCSEL的上升和下降時間也比LED快得多,這對60Hz的頻閃照明至關重要。

  就這點上Seeing Machines是該光路的技術的領導者,領先于Smart Eye。

  訓練數據在人工智能和機器學習的時代,擁有最大數據集的公司將獲勝。Facebook、Amazon、Netflix和Google證明了這一點。對于汽車DMS,Seeing Machines擁有最大的數據集,其“Guardian”系統在過去三年中捕獲了約60億公里的自然駕駛數據,總里程約75億公里。

  Guardian以每周約5500萬公里的速度采集訓練數據,覆蓋超過3萬輛商用車輛的車隊。沒有其他DMS供應商有一個系統可以獲得類似數量的訓練數據。

  功能安全合規

  功能安全是由ISO 26262和ASIL(Automotive Safety Integrity Level)定義的。同樣相關的還有ASPICE(Automotive Software Process Improvement and Capability dEtermination),這是德國車廠的標準。

  當軟件檢測到駕駛員分心或疲勞時,DMS的性能要求早已超過了簡單的蜂鳴聲和鈴聲。車廠現在正在研究如何利用DMS信號來提供對駕駛員注意力狀態和參與程度的實時分析,目的是改變AEB和LKS的敏感性。

  將DMS與制動和轉向系統相融合,以改變車輛在道路上的位置,這大大提高了DMS軟件的功能安全要求和ASIL規范。

  開發商業級軟件的公司很少擁有實現ISO 26262標準的專業知識。因此,即使是像Apple、Google和Microsoft這樣的老牌公司,要想在未來五年內參與汽車DMS市場的競爭,功能安全是一個實質性的障礙。

  Seeing Machines是功能安全合規的明顯領導者。

  Human Factor研究

  早期的DMS技術收集原始數據,如頭部姿勢估計(X,Y,Z)眼瞼張開(稱為PERCLOS,或百分比閉合)和眼睛眨動。最近,精確的眼球視線矢量測量(X,Y,Z)是可能的,但仍然更具挑戰性,需要額外的計算資源和先進的光路專業知識。

  先進的DMS系統已經遠遠超越了原始數據的收集,而變成了可操作的高層信號,對駕駛員的狀態進行實時評估。測量的參數包括視覺和認知上的分心、瞌睡、注意力狀態和損傷。

  同樣,當從原始數據收集過渡到高級信號時,Seeing Machines是明顯的領導者,這是Human Factor和行為研究的一個功能。

  軟硬件協同開發

  要在60fps的速度下實現強大而精確的頭部、面部和眼球追蹤,需要一個全系統的設計方法,包括光學元件、圖像處理和相關算法。我把這稱為“成像信號鏈”,它要求DMS的硬件和軟件并行設計,以優化性能、功耗和價格。

  Mobileye是汽車硬件/軟件并行設計的一個典型例子,它同時提供帶有定制圖像加速器和內部圖像算法的EyeQ系列處理器。高通試圖通過收購Veoneer和在Snapdragon Ride處理器上運行的Arriver視覺堆棧軟件來復制這種模式。

  Seeing Machines再次成為硬件/軟件并行設計的明顯領導者,其定制設計的圖像加速器在其專有的Fovio處理器上運行。它還運行在高通專有的加速器和定制設計的神經處理單元Occula上,現在可作為IP core進行授權。

  Cipia與Mobileye合作,優化其DMS軟件以在EyeQ4處理器上運行,而Smart Eye則采取了它稱之為“硬件不可知”的純軟件方法。

  SOP

  Seeing Machines為通用的Super Cruise、奔馳新S級和EQS提供DMS軟件。研究表明,它還將在今年在寶馬、福特和Jeep車型上量產。Smart Eye已在寶馬和現代起亞車型上實現量產。Cipia將于今年與通用開始生產。

  愛信、Jungo和三菱是其他僅有的實現量產的DMS供應商,但在先進技術開發方面,這三家都明顯落后于市場領導者,且很可能會進一步拉開距離。

  車廠通常傾向于至少有十年汽車研發經驗的技術合作伙伴。只有Seeing Machines和Smart Eye符合汽車DMS軟件的這一要求。雖然愛信和三菱都是成熟的供應商,但他們的DMS性能卻大大落后于最先進的技術。例如,它們都沒有提供強大的眼球追蹤功能。

  Tobii等成熟的眼球追蹤公司缺乏汽車領域的專業知識,這在未來五年內會造成巨大的阻礙。

  Seeing Machines最近宣布它正在與16家領先的供應商合作。他們可能包括Aptiv、博世、大陸、電裝、Garmin、Gentex、Harman、Joyson、LG電子、麥格納、三菱、松下、法雷奧、Veoneer、偉世通和采埃孚。

  在其最新的財務業績中,Smart Eye提供的細節很少,但估計它正在與八家供應商合作,包括Aptiv和多家中國公司。同樣,Cipia也可能與Aptiv和Jabil以及一些中國公司合作。

  安全法規

  DMS需求主要由法規推動,包括歐盟一般安全條例和Euro NCAP五星安全評級發布的安全技術路線圖。

  在美國,擬議的立法將使用DMS來監測危險(醉酒)駕駛,而NHSTA在對特斯拉致命事故的詳盡調查中一再提出安全建議。必須采用強大的DMS,既要監測駕駛員的參與,又要防止自動駕駛的自滿。

  眾所周知,車廠要求“以消費者價格提供軍事級的產品”。汽車行業的要求結束了許多人的職業生涯,使更多的投資者筋疲力盡,也使更多的供應商誤入歧途,這也許是其他行業所沒有的。

  當與考慮進入汽車行業的供應商合作時,我建議他們,“time-to-money”至少是十年,他們將需要投資者有深厚的財力和鋼鐵般的勇氣。進入汽車行業是整個企業的承諾,必須從董事會開始。它不適合膽小的人。

  市場分析

  下圖包括對2026年汽車DMS供應商市場份額的估計。重點是五年后,因為到那時所有的主要競爭者都將站穩腳跟,市場份額應該是穩定的。

  2026年,Seeing Machines將成為汽車DMS的領先供應商,市場份額估計在60-65%之間,領先于Smart Eye的20-25%。Cipia排名第三,占5%-10%,主要是由于它與Mobileye合作的結果。

  Jungo和Xperi排在前五位。預計這兩家公司將在2021年底前被收購,可能被Mobileye、瑞薩或德州儀器等芯片供應商收購。也可能被Tobii這樣的軟件公司收購。

  雖然這些名字可能很陌生,但在這個十年結束之前,你極有可能會駕駛一輛采用這些安全技術的汽車。

  [參考文章]

  Driver Monitoring, Not 'Self-Driving,' is the Key Auto Market — Colin Barnden




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