麥格納最新自動駕駛解決方案：能用攝像頭搞定的，絕不用雷達
大多數自動駕駛汽車看起來炫酷，但價格一點也不親民。
例如谷歌各種各樣的原型車，安裝了令人眼花繚亂的傳感器，包括攝像頭、超聲波傳感器、高精度的全球定位系統以及激光測距設備。光其中一個激光雷達，就要幾萬美金。
麥格納（Magana）是一家服務于多家車企的零部件供應商，一直在嘗試為車企提供單攝像頭自動駕駛系統，實現車輛在高速公路上有條件地自主控制，并且把價格控制在一個相對較低的范圍。
上周，這家公司邀請了不少媒體，把他們拉到美國小鎮伊斯蘭提，體驗了最新版系統。展示用車是凱迪拉克ATS，車上有一位麥格納的高級控制算法工程師充當司機和解說。
這輛凱迪拉克在高速公路演示了自動巡航和自動變道兩項技能。
自動巡航展示中，工程師將車速從112km/h提高至128km/h后，按下方向盤上的“自適應巡航控制“按鈕，就能激活整個系統。然后他靠向身后的椅背，放下扶在方向盤上的雙手，開始享受這輛ATS為他代駕。當車子駛過一個多彎道區，沿著彎彎曲曲的道路基線行駛時，這工程師補充道，“目前車子已經可以在各種地形的高速路上實現半自動駕駛。”
相較而言，自動變更車道功能操作起來有些“復雜”。變道需求有人工預判作為前提，系統只負責擇機執行。比如你在一輛慢吞吞的貨車后面跟車憋得慌想變個道，你需要打開轉向燈、按下自動變道按鈕，等系統判斷環境足夠安全，執行一系列后續動作。
上述兩項功能中如果出現系統無法掌控的駕駛情況，系統會用警報的方式讓人類司機接管駕駛權限。另外在整個測試過程中，車機屏幕會提供實時視頻反饋。你會發現道路沿線被高亮標記為綠色，前方車輛尾部都被畫上了一個綠框，附近還用數字標上了兩車間距。
這個功能之所以能夠實現，主要在于軟件層面取得的突破，背后的技術支持來自麥格納的合作伙伴Mobileye。這家著名公司擅長計算機圖像識別技術，主要負責自動駕駛的“場景翻譯”——利用計算機算法，在攝像頭捕捉的影像中，區分出哪個是人哪個是車哪個是車道線，判斷自己與前車車距。
現場的工程師表示，當兩車距離達到閾值上限，系統會自動剎車。傳統的自動駕駛汽車雖然也有類似技術，但是往往需要多個設備：一個攝像頭采集圖像，區分不同元素，另一個攝像頭或傳感器裝置來計算前車間距。把兩項功能集成到單個攝像頭之中，對芯片的識別和計算能力要求也更高。在在這款測試車中，麥格納使用了Mobileye公司當前最新的圖像識別芯片“EyeQ3”。
過去幾年中，麥格納在美國、德國、英國和中國大部分地區對這項技術進行了測試，工程師也獲得了一些Bug反饋。
比如，僅僅依靠攝像頭檢測道路情況的一大通病在于，攝像頭類似人眼，存在視覺局限。遇到天氣不佳或者車道線標示不夠清晰時，會出現誤判。在測試過程中，如果經過高速公路出口白線分叉的情況，車子有時會走錯車道。另外如果雨天路面反光，道路線不夠清晰，變道操作也無法完成。因此出于安全考慮，操作條件上也存在或多或少的限制。這些Bug會量產前被陸續解決。
工程師稱，這項技術不會像上述展示方法那樣單獨使用，量產時會更好地和其他系統集成到一起。單從這部分軟硬件成本而言，性價比還算不錯。現場并未透露車企為單個攝像頭付費的具體數額，但是工程師表示成本大約是幾百刀而非目前行業中常見的上千刀。
小結
目前在單個攝像頭完成半自動駕駛的技術已經趨于成熟。隨著覺得精度的計算機算法越來越成熟，這些功能將會滲透到更多中等甚至低配車型。雨后春筍般涌現的半自動駕駛嘗試，為不少圖像和芯片企業也迎來了利益增長點。而對于每一個開車者而言，我們會有更多機會體驗到“解放雙手”的福利。
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