↘️ 💼 👩🏻‍⚕️ 行人vs自主紧急制动系统 👩🏿‍🏫 🗡️ 🛃

AEB是车辆的自主紧急制动系统（Automatic Emergency Braking）。
ADAS是先进的驾驶员辅助系统。

去年，AAA（美国汽车协会）在配备了专门用于行人检测（AEB-P）的ADAS的车辆上进行了测试（该报告的Google存储副本）。 AEB-P在2019款车型年已在四款汽车上进行了测试：带前行人制动的雪佛兰Malibu，带本田传感碰撞制动系统的本田雅阁，带自动紧急制动功能的Tesla Model 3和带Toyota Safety Sense的Toyota Camry。

以下是主要发现：

如果在日光下，以20英里/小时（32公里/小时）的速度行驶的测试车遇到一个成人横穿马路，则该车仅在40％的情况下避免了与行人的碰撞。
如果以20英里/小时（32公里/小时）的速度行驶的测试车遇到一个小孩冲进两辆车之间的车流中，则有89％的孩子被撞。
以30英里/小时（48公里/小时）的速度，没有一辆测试车逃脱了碰撞。

结果促使AAA发布了以下建议：“切勿依靠行人检测系统来避免碰撞。这些系统充当备用，而不是主要的冲突避免。”

碰撞警告与碰撞避免

重要的是要注意碰撞警告和避免碰撞系统之间的区别。警告系统将警告驾驶员即将发生的碰撞，但不会采取任何回避操作（例如制动）。预防系统会警告驾驶员，如果不采取任何措施，系统将开始制动以避免或减轻碰撞的严重性。

AAA在测试中将其称为“预防系统”。

对于任何外行来说，看到一辆装有ADAS的汽车没有在行人面前停车都令人震惊。尽管AAA测试的结果得到了媒体的广泛报道，但该视频使您思考了许多未解决的问题。

所有四款经过AAA测试的车辆都使用摄像头和雷达。有了这种组合，哪些因素会使AEB-P功能发挥得如此低效？

是否由于图像传感器和/或雷达的分辨率不足而出现问题？
还是由于算法合并了各种传感器的数据？
有一个假设认为，使用热成像传感器可以帮助车辆在夜间看到行人。我们对此毫无疑问。但是，在这种情况下，是否可以通过在已安装在这些ADAS车辆中的传感器上简单地添加另一个传感器（具有其他形式）来轻松解决此问题？

是什么使AEB-P难以实施？

VSI Labs的创始人兼总监Phil Magni告诉EE Times：“ AEB对于ADAS至关重要，没有它，您甚至无法想到自动驾驶。此外，这是所有ADAS功能中最重要的，并且是唯一有可能挽救大多数生命的应用程序。”

但是，Phil Magni在AEB和AEB-P之间起着至关重要的作用。他强调说：“针对行人的自动包围曝光”比“自动包围曝光”复杂了一个数量级。”

那么，困难是什么？

专家经常提到雷达容易产生的虚假警报以及图像传感器所提供的有限视野。即使将雷达和摄像头组合在一起，合并后的数据仍然只能给出车辆环境的有限概念。

也许最重要的是价值问题。汽车制造商通常会为ADAS车辆使用价格较便宜的传感器。鉴于有望在大众市场的汽车中使用ADAS功能，因此汽车制造商不太可能为特殊传感器（激光雷达或热成像仪）支付更多费用，以减少AEB-P故障的可能性。

错误警报

菲尔·马格尼（Phil Magni）指出，自动包围曝光很困难，因为“仅在自动包围式曝光的情况下，错误警报就可能导致致命的危险。”

菲尔·马格尼解释说，雷达是自动包围式曝光系统中的关键组件，因为它具有测量碰撞前时间的能力。但是雷达也容易出现误报，例如，将停着的汽车停在危险物体上。

因此，最后，为了限制误报，您必须过滤掉大量数据。雷达中还会有很多噪音，这也可能导致误报。这就是为什么如果您的汽车具有碰撞警告功能，您会不时收到奇怪的碰撞警报的原因。”

在一般AEB数据的背景下，专家解释说：“ AEB-P大大提高了性能要求，因为现在您需要识别和跟踪前进的道路上的人员。” 他承认雷达越来越好，“但他在与人打交道时仍然缺乏信心，因此通常将其连接到摄像机。”

但这就是问题。“尽管将摄像机连接到AEB-P雷达具有很好的效果，但这可能还不够。”

据专家说，“有太多环境条件限制了相机的性能，这导致现代AEB-P系统的性能不佳。”

狭窄的视野

YoleDéveloppement分析师告诉《 EE Times》，基于摄像头或雷达，摄像头+雷达或摄像头+激光远程的AEB系统的成功在安全性方面显示出良好的效果。他说，全世界“或多或少地将事故和死亡人数减少了50％，将事故/死亡人数减少了10-15％”。

2016年3月，大多数美国设备制造商承诺到2022年在所有车辆上安装自动包围曝光。 2019年4月，欧盟议会还投票决定在2022年之前购买强制性装备。（来源：YoleDéveloppement）

但是，当使用相同的AEB技术来检测行人时，统计数据（事故/死亡人数减少10-15％）并不那么令人鼓舞。

专家回答了为什么难以执行AEB-P的问题，他说，问题出在第一代AEB系统中汽车前部的“相对狭窄的视野”。

这些第一代系统使用视觉处理器，例如Intel-Mobileye EyQ3（在GM，Ford，VW中）或Toshiba Visconti 2（在Toyota中）。在谈到这些车辆的相对狭窄的视野时，专家指出：“这是AEB系统对汽车前方发生的事情无法理解的主要原因。”

根据专家的说法，第一代自动包围曝光系统已经在大约6％的行车中和30％的新车中使用。第一代自动包围曝光的效率在10％到15％之间，因此到2022年在北美和欧洲配备自动包围曝光的汽车距离实现经常提及的“零愿景”目标还很遥远。

但是随着时间的流逝，情况会越来越好。

专家指出：“新一代自动包围曝光系统基于Intel-Mobileye EyeQ4或Visconti 4，通常它们将通过增加视野更广的摄像机数量来改善FOV参数。”

“今天，我们不知道三镜头相机比单镜头相机的优势，但它应该更好。”

接下来是第三代AEB系统。专家指出，他们将使用全范围摄像机。“这就是特斯拉将使用其完全自我管理的计算机（FSD）进行的工作。Zenuity还为OEM提供了这种方法，”他补充说。“意识到完整的环境，AEB需要随着时间的推移进行改进。但是问题是，速度有多快？

AEB如何保护行人免于与ADAS汽车碰撞？专家建议，监管机构或公众抗议将对汽车制造商施加压力。

有效的AEB-P我们需要什么？

Flir为AEB-P提供热成像技术。该公司声称，他们的热成像仪可为RGB摄像机和雷达提供“其他数据”。当红外热像仪“看到”热量时，负责汽车行业的Flir技术总监克里斯·波什（Chris Posh）表示：“我们可以通过阳光，大灯和雾气，在困难的条件下，包括在夜间，来检测行人。” Flir声称他在黑暗中能看到的距离比典型的头灯远四倍。

同时，在巴黎国际消费电子展上，来自巴黎的Prophesee展示了由德国一家不知名的汽车制造商创作的视频。他们将使用常规摄像机的自动包围曝光系统与事件驱动的摄像机进行了比较。视频显示，当检测到行人时，Prophesee摄像机不断获得更多分数。

有三种方法可以克服AEB-P改进的障碍。

相同的数据（仅更多），相同的计算（仅更多）
通过相同的计算获得更好的数据
更好的数据，更好的计算

第三种方法-这是新传感器与新计算方法的结合。“我认为这些是很有前途的神经形态计算。一些公司已经在传感器和计算方面进行了创新……我的意思是Outsight，它将高光谱激光雷达+感知算法推向市场。”

热像仪

在当前可用的解决方案中，热像仪是有前途的。与传统的RGB摄像机相比，VSI Labs的专家表示：“热能对行人进行更好的检测和分类，因为分类是基于对象的热特性，而不是可见光。”

但是，有关热像仪的最常见问题是成本。如果汽车制造商在具有ADAS的汽车上添加热像仪以提供高效的AEB-P，则需要花费多少？克里斯·波什（Chris Posh）告诉《 EE Times》，“这将花费数百美元，而不是像激光雷达那样花费数千美元。”

尽管已经在某些宝马，奥迪和其他型号上开发了Flir热成像相机，但它们并不是为AEB-P设计或配置的。相反，他们可以在夜间发现道路上的动物。对于应用，AEB-P Flir开发了一种新的VGA热成像相机，其分辨率是现代热成像汽车相机的四倍。

去年秋天，Veoneer（瑞典汽车技术提供商）选择了Flir作为其与一家领先的全球汽车制造商的第四级自动驾驶汽车制造合同（2021年）。

如何检查

Flir与VSI Labs签约的VSI Labs正在进行概念检查，以证明红外热像仪在自动紧急制动方面的优势。 VSI实验室于2019年12月在底特律附近的美国机动性中心进行了初步测试。

Magni认为，此AEB-P测试使用的VSI Labs模型是一台Delphi ESR雷达与Flir摄像头组合而成。 “我们已在此测试中禁用了RGB通道。我们必须结合来自CAN总线的其他传感器的数据，例如惯性，车轮速度，转向角，踏板位置等。这对于编程AEB功能是必要的。”

除了指出作为无源传感器之外，没有什么能比红外热像仪更好地检测行人，菲尔·马格尼还提到了人工智能在红外热像仪性能中的作用。

他说：“在VSI，我们证明了使用人工智能来捕获热图像可以胜过传统的RGB摄像机。” VSI实验室使用Flir ADK（汽车开发套件）数据集训练了他们的神经网络。“他指出，该数据集包含大约40,000个带批注的热图像。” VSI还开发了AEB算法，然后在ACM中进行了大量测试（他解释说。（主动控制支架）。

菲尔·马格尼总结说，一般而言，热成像摄像机可以更好地识别和分类在弱光和混乱情况下的行人。”热成像仪还可以检测到部分封闭的行人。”

此外，他说：“我们对Flir的满意之处在于他们的汽车开发套件，因为它使开发人员能够创建自己的检测算法。”

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