自動駕駛產業不乏想要超越Mobileye電腦視覺SoC的視覺晶片供應商,安霸(Ambarella)就是其中之一。該公司正致力於縮短與Mobileye的距離,特別是因為Mobileye不僅是業界先驅且仍持續主導基於視覺的先進駕駛輔助(ADAS)和高度自動駕駛車市場。

Ambarella日前推出了一款名為CV2的新型相機SoC,專用於提供深度神經網路(DNN)和立體視覺處理,瞄準ADAS和自動駕駛車市場。Ambarella宣稱擁有兩項與競爭對手不同的優勢,其一是VisLab開發的新型電腦視覺架構——Ambarella於2015年收購了這家歐洲電腦視覺與智慧汽車控制系統開發商。另一項則是Ambarella自家設計且經現場驗證的低功耗、高解析(HD)與超高解析(Ultra HD)視覺處理晶片,可用於IP監控、運動、無人機與後裝行車記錄器等應用。

Ambarella CV2 block diagram CV2架構圖

結合VisLab的經驗和技術,Ambarella開發出符合車規級的CV2,在一個晶片中整合了先進的電腦視覺、影像處理、4Kp60視訊編碼與立體視覺技術。CV2延續上一代的CV1,據稱可提供較CV1更高20倍的深度神經網路性能。

CV1和CV2都可在同一晶片上提供單眼和立體視覺處理。VisLab創辦人Alberto Broggi解釋:「單眼視覺可在遠處偵測並分類物件——最遠達180公尺——而立體視覺相機能夠捕捉3??D物體的形狀,而且無需訓練即可檢測到一般障礙物。」

Broggi說,Ambarella的視覺SoC「專為在城市駕駛而設計,能執行所有的感知處理」。而像路徑規劃以及轉向和停車等其他操控任務,目前仍留給車載電腦。然而,Broggi補充說,他的團隊計劃將融合和決策層移植到CV晶片上。

從義大利帕爾馬大學(University of Parma)獨立出來後,由Broggi教授帶領的電腦視覺團隊成為Ambarella高度自動化車輛的自動駕駛車(AV)軟體骨幹。

針對Ambarella的視覺解決方案,IHS Markit資訊娛樂和ADAS研究總監Egil Juliussen說:「Ambarella的新產品看起來很不錯,可望用於ADAS、L4和L5級自動駕駛。我認為,正是由於他們的技術涵蓋從演算法、專利到SoC,而使其自動駕駛平台與眾不同。」

Juliussen說:「他們還取得了加州的AV路測執照——只不過是第52家獲得執照的公司。」他強調Ambarella已能「提供開發工具和API,可讓1級(Tier-1)供應商和汽車OEM連接ADAS和L3到L5系統。」Ambarella計劃在第二季出樣CV2。

Ambarella vehicle

不過,Ambarella為什麼推出兩款視覺SoC?Broggi表示,去年5月發表CV1後,「我們又花了6個月的時間開發CV1的軟體和工具,並確保晶片能在安裝於車輛時正常運作。」由於基礎工作已經完成,而CV2的軟體相容於CV1的軟體,「客戶很輕鬆就可以將兩者互換使用,」Broggi補充說,特別是CV2符合汽車要求,但CV1則否。

單眼視覺 vs.立體視覺

開發ADAS和全自動駕駛車究竟要用單眼視覺還是立體視覺?這是長久以來爭辯的焦點。英特爾(Intel)旗下子公司Mobileye認為,單眼相機用於辨識車道、行人以及交通標誌和路上的其他車輛時已經夠好了。

但是,立體視覺的支持者則認為,以3D視角計算來自單個相機感測器接收的平面2D架構時,單眼視覺系統經常不夠穩定和可靠。

Ambarella在其晶片中融合了單眼和立體視覺處理。例如,其嵌入式車輛駕駛(EVA)平台提供基於4K CV1的立體視覺相機,用於立體障礙物檢測的感知範圍超過150公尺。據該公司稱,它還支援超過180公尺的物件單眼視覺分類功能。

Alberto Broggi
Alberto Broggi

Broggi認為,立體視覺是一項重要的功能升級。「許多資訊都包含在物件的3D形狀中。即使相機看到一個未知形狀的物體——系統以前從未見過的東西,而且未經辨識訓練——立體視覺也能進行處理」。

擁有單眼和立體視覺功能也會導入重要的冗餘。立體視覺能夠發現單眼相機看不見或無法辨認的物件。

針對這兩類型產品的比較,Juliussen說:「Mobileye是採取[單眼相機]策略的主要公司;當攝影機價格昂貴時,這種途徑效果不錯。但立體相機的價格正持續降低。我認為兼單眼和立體視覺更好,能為Ambarella帶來更大的市場和應用領域。」

高動態範圍至關重要

Broggi說,「VisLab和Ambarella聯手可說是絕佳組合,」因為兩家公司的團隊之間工作並未重疊;更重要的是,CV1和CV2均採用Ambarella的影像訊號管路實現高動態範圍(HDR)成像、ultra HD處理以及在立體相機實現自動校準。

除了卷積神經網路(CNN)和DNN的所有功能之外,由ADAS和AV部署的視覺感測器還可以從視覺SoC提供的HD影像和高性能影像預處理功能中受益。

由於立體相機需要非常高的穩定度,Broggi說:「立體相機的校準可能會是一項挑戰,尤其是在汽車應用中,」因為汽車持續振動且經常在寬溫度範圍內運行。透過Ambarella的CV1和CV2晶片,「我們可以在晶片上即時自動校準。」

同樣地,當機器面對LED頭燈和交通標誌時,ADAS和AV可能會發生混淆。當LED閃爍時——它可能會被開啟和關閉——其閃爍的假影可能引發機器視覺故障。Broggi解釋說,這種情況經常發生在LED燈和相機的頻率不同步時。Ambarella的CV1和CV2可以透過平均訊框數來減輕這種假影。他說:「我們可以在影像管線的早期階段使用預處理來清理它。」

對於最近Uber釀禍撞死一名在夜間穿越街道的婦女,Broggi並未發表任何評論,但他說,Ambarella提供支援HDR功能的晶片「能夠在極低光照條件下處理影像。」

EVA架構

對於道路試駕,Ambarella開發了EVA自動駕駛平台。EVA的感測套件目前已導入Lincoln MKZ車系,主要採用視覺感測器,無需光達(LiDAR)即可實現自動駕駛。然而,基於EVA的AV還包含Bosch製造的前保險槓式雷達,以獲得更好的正面視野。

Ambarella CV2 double vision 圖2:EVA平台架構(來源:Ambarella)

Broggi堅信,視覺是使自動駕駛車「充滿信心」的唯一感測器。Broggi表示,相較於每秒產生200萬個3D點的光達,遠距離的立體相機每秒可擷取8-9億個3D點。

車輛通常配備兩組不同的立體相機。一套是遠距離感知,另一套是短距離感知。遠距離相機使用兩個4K感測器(8百萬畫素),基線長30公分,水平視角75度。短距離相機系統使用4個支援200萬畫素的立體相機,以及10cm基線和魚眼鏡頭。

Ambarella解釋,每個遠距離相機都包含2個CV1 SoC。在短距離系統中,所有的相機都連接至一個中央模組,透過2個CV1 SoC處理4個相機。

CV2的設計用於在晶片中支援4個立體相機和4個單眼相機。而CV1採用14nm CMOS製程製造,但Ambarella的CV2將由三星(Samsung)以10nm製程製造。儘管CV2的複雜度增加了,但Broggi說:「我們能夠保持相同的低功率——4至5瓦(W)。」

根據Juliussen的觀察,開發汽車用的電腦視覺產品是Ambarella的一項重大目標,該公司去年為此分配了超過50%的研發預算。Juliussen說:「如今看來他們取得了不錯的進展。目前的產品已被中國OEM應用於ADAS市場。」

他補充說:「他們目前的產品還被用於相機售後市場,如儲存行車資料的行車記錄器(EDR)。EDR將成為L4和L5自動車的標準配備。」這就是為什麼CV2支援4Kp60 AVC和HEVC視訊編碼。該晶片可以將視訊記錄到汽車ADAS和自動駕駛系統。

編譯:Susan Hong

(參考原文:Ambarella Gives Robocars Double Vision,by Junko Yoshida)