為ADAS或自動駕駛汽車配備多種傳感器的副產(chǎn)品是車廠幾乎肯定要增加更多的子系統(tǒng)，以保持這些傳感器清潔沒有遮擋。

汽車行業(yè)已經(jīng)意識到這種情況，但很少有車廠弄明白如何解決這個問題。雖然一個被遮擋的傳感器有可能使自動駕駛汽車（AV）癱瘓，但人類駕駛時很可能會遇到類似的問題，但也只是會對ADAS功能產(chǎn)生一定影響罷了。

此外，就ADAS而言，有可能僅僅是擁有多種類型的傳感器就能在短期內(nèi)解決這個問題。賽靈思汽車業(yè)務(wù)部的高級主管Willard Tu在訪談中提到過這個問題。

同時，雖然在不久的將來可能很少有自動駕駛的乘用車，但也會有一些應(yīng)用（加上越來越多的送貨和貨運車輛、無人機和其他自動駕駛系統(tǒng)），所以這個問題需要盡早解決，而不是拖延。

不管是什么解決方案，它都會給整個車輛增加更多成本?？赡苁歉嗟脑O(shè)備，可能是重新設(shè)計車輛以便為額外的子系統(tǒng)留出空間，可能是處理能力，但肯定會增加成本。

一個極端的觀點是，傳感器必須保持一塵不染。這種觀點在已經(jīng)開發(fā)出傳感器清潔裝置的汽車零部件供應(yīng)商中非常突出。另一個極端是由一些激光雷達(dá)和雷達(dá)工程師持有的，他們將部分覆蓋的傳感器的問題視為AI最終會輕松處理的問題，只要有足夠的訓(xùn)練。

……鑒于要有足夠的訓(xùn)練。請記住，大多數(shù)測試ADAS和AV技術(shù)的公司都在亞利桑那州和加州等地的城市/郊區(qū)進(jìn)行了大部分實際道路測試?yán)锍?。他們知道那只是一個理想的現(xiàn)實世界，那里幾乎每天都是晴空萬里，很少會遇到任何可能掩蓋傳感器的東西。



VSI Labs在美國各州進(jìn)行的長途測試中，發(fā)現(xiàn)傳感器表面會附著許多飛蟲的殘骸，且非常難以清理。

顯而易見的清潔機制是車廠幾十年來為保持擋風(fēng)玻璃清晰而采用的機制：通過噴頭分配清潔液，然后用雨刮清除清潔液和灰塵。例如，Waymo將這種方法用于其傳感器。

但隨著必須清洗的傳感器（或傳感器群）數(shù)量的增加，增加雨刮變得越來越不現(xiàn)實。

不過，訴諸于沒有雨刮的簡單沖洗機制是有問題的，因為清洗液的珠子可能和被清洗掉的污物一樣礙事，特別是對于光學(xué)相機。一些汽車零部件供應(yīng)商（包括dlhBowles和Kendrion）已經(jīng)認(rèn)為，清潔機制將必須結(jié)合液體噴霧器和空氣噴射干燥部件。

一種建議是將車身設(shè)計成這樣的方式，使氣流在大部分時間內(nèi)自然地將灰塵和污垢從傳感器套件中排除。當(dāng)然，“大部分時間”意味著有些時候傳感器將不可避免地變臟。然后呢？然而，另一個正在探索的方案是使用超聲波清洗。

車廠們?nèi)栽谠u估所有這些可能的解決方案，即使他們每年都在為其車輛增加更多的傳感器。

為車輛配備不同傳感器組合的典型理由是，多個不同傳感器數(shù)據(jù)流相互補充，共同提供比任何單一傳感器模式更好的ADAS和AV性能。

但還有一個原因是，增加不同種類的傳感器是很重要的。當(dāng)一種傳感器的性能因雨水、泥漿、飛濺的蟲子或其他環(huán)境垃圾而降低甚至完全停止時，關(guān)鍵是有一個備用的輸入數(shù)據(jù)流從一個不同的傳感器可能少受損或甚至可能不受任何阻礙。

這就是為什么特斯拉在5月說它將放棄雷達(dá)而完全依靠攝像頭而受到如此多關(guān)注的部分原因。任何思考了幾分鐘的人都知道，不可避免地會出現(xiàn)特斯拉車輛被泥漿濺到而失效的情況。這就是為什么一些汽車專家認(rèn)為特斯拉的決定可能只是暫時的情況。

賽靈思的Willard Tu介紹了不同傳感器在不同類型的障礙物下的表現(xiàn)（賽靈思的FPGA正被一些公司用于處理傳感器數(shù)據(jù)）。

他解釋說，例如，雷達(dá)比視覺系統(tǒng)的優(yōu)勢在于，雷達(dá)可以穿過雨和霧，即使這些條件可能限制雷達(dá)系統(tǒng)的范圍。

同時，泥漿是獨特的。雷達(dá)可以很容易地穿透干燥的泥漿。但濕泥漿呢？水是導(dǎo)電的，它可以扭曲信號。

下圖顯示了多個攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)如何能夠相互補充。一些汽車制造商正在評估所有這三種傳感器，許多公司正在試圖確定他們是否可以使用其中的兩樣（以及哪種組合）。除了特斯拉之外，很少有公司考慮使用單一類型的傳感器。



Willard認(rèn)為應(yīng)該使用兩種類型。激光雷達(dá)和雷達(dá)都擅長測距。攝像頭擅長顏色，而激光雷達(dá)和雷達(dá)不能做到這一點。另一方面，激光雷達(dá)有時可以讀取標(biāo)識，如果文字上有足夠的邊緣。在成本和性能方面總是有取舍的。

Willard繼續(xù)表示，大多數(shù)車廠只想要一攝像頭一種，因為這很便宜，也很容易。然后也許才是是激光雷達(dá)或雷達(dá)。

但決定使用哪種傳感器或哪種組合要復(fù)雜得多，Willard解釋說。

車輛收集的傳感器數(shù)據(jù)越多，需要的處理能力就越強。但車廠在平衡他們收集的數(shù)據(jù)量、所需的處理能力，以及與他們的AI的復(fù)雜性方面有很大的回旋余地。

Willard說，好的AI是關(guān)鍵。他分享了一張圖片，是一張來自實際傳感器讀取的點云，賽靈思的一位客戶向Willard保證，它被用來正確識別視野中的一切。它是如此的稀疏，我們甚至都無法猜測場景中可能存在的東西。重點是，復(fù)雜的AI可以用看似最小的數(shù)據(jù)做得比預(yù)期的更多。

當(dāng)激光雷達(dá)和雷達(dá)工程師說AI可以用來補償部分被遮擋的傳感器時，這就是他們的目的。與AI可以在相對較少的數(shù)據(jù)下發(fā)揮作用的方式相似，AI可以用來解決獲得比普通數(shù)據(jù)更少的問題，只要有足夠的訓(xùn)練。



[參考文章]
ADAS Sensors Create a Cleaning Nightmare — Brian Santo