一、前瞻研发双目 国标启动市场

上海保隆汽车科技股份有限公司（以下简称“保隆科技”）研发商用车ADAS获得技术突破并取得整车企业定点，源于企业提前布局，也得益于国家商用车相关强制标准的推动。

保隆科技从2017年就开始ADAS产品的开发，主要研发前向视觉产品和毫米波雷达产品。在视觉产品方面，2018年，经过对两种技术路线的评估，保隆科技选择双目产品作为主要研究方向，并开始FPGA实现双目引擎的开发，同时开发机器学习及深度学习的目标检测算法。应该说，保隆科技提前布局ADAS，在商用车强制标准颁布后，得以迅速切入相关赛道。

早在2011年，国家标准26773出台，对LDW系统性能要求与检测方法进行了定义；随后2014年，交通部参考26773出台了883标准，对车道偏离的功能、性能和试验方法进行定义；2019年，国家标准38186出台，对AEBS的性能要求和试验方法进行了定义。同年，交通部参考38186出台了1242标准，对AEBS的技术要求、性能要求和测试规范进行了定义。 根据标准的双W（LDWS与FCW）要求，对质量超过18T的载货车，法规强制实施日期为2020年9月1日；AEB要求，对质量超过12T的载货车，法规强制实施日期为2021年5月1日。

上述法规的发布，主要针对重卡交通事故频发、危害大的情况，在客观上启动了商用车ADAS法规件的市场，在提升商用车安全等级的同时，对ADAS企业研发起到了促进作用。也就在2019年，保隆科技针对法规要求，获得商用车客户的定点，开始将前期的预研项目转移到应用产品开发上。

二、实现精确识别 突破行业难题

保隆视觉产品开发工作主要分为前后两个阶段，第一阶段实现LDWS，采用立体视觉的技术实现路面状况的识别，以图像技术实现车道线的跟踪与检测。LDW的功能实现并不困难，但是性能的大幅提升、识别能力的增强却是行业内普遍难题。在道路实验中，往往会碰到大量的场景，系统会产生误判及漏判。另外，与乘用车不同，商用车由于车辆安装位置高，行驶过程晃动幅度大，图像的抖动剧烈，也会造成误识别比率增大。另外，为提高驾驶员的体验感，我们定义了车道线压线10cm范围的精确度，采用双目立体检测技术，同时结合准确的标定算法，使高精确的识别成为可能。

为避免车辆长期使用过程中产品物理安装参数发生变化，为避免随着长时间的使用测量精度退化，系统引入了自学习算法，通过车辆行驶场景的图像特征点计算物理参数的变化，修复老化或应力释放引起的偏差。另外，我们通过长时间、长里程的统计，针对不同场景做识别，降低误识别率，尤其对于雪地、雨水路面、车辙印等路面，这些路面会对于车道线的辨别造成验证干扰，我们通过不同场景的针对性处理，确保较高的识别率。在2020年9月，保隆科技顺利完成LDWS产品的开发，并批量供货。

三、双目融合雷达 准确判断突发

2020年9月，开启第二阶段AEB产品的开发。对比其他功能，如ACC或FCW，AEB对系统性能要求更高。

按照法规标准的要求，AEB应对紧急突发事件时，将对车辆制动系统进行控制。对于ACC或FCW，感知层算法对目标处于持续跟踪和测量状态，即时性要求不敏感，由于环境光照变化或车辆颠簸等因素引起偶尔的图像或雷达丢帧，并不会让系统产生较大波动，因为随后再次捕获目标，系统可以继续保持目标的跟踪策略。但是对于AEB，需要更高的即时性，因为突发事件往往需要短时捕捉并预判目标运动趋势，当目标晃动或丢失时，算法容错性能差，都会无法准确判断碰撞的可能性，例如行人变速（忽走忽停）横穿马路或鬼探头，或者行人及时停止横穿马路，在这种场景下，需要AEB首先能准确判定目标的三坐标位置、位移及即时速度，然后准确判定目标是否将会进入行驶区域产生碰撞，最后在结合当前车速、车辆参数及目标距离等，合理制定多级减速度以控制车辆，确保将车辆、驾驶员和目标的危害降为最小，并避免二次危险的发生，如追尾、车辆失控、侧翻等。对于意外状况的紧急处理，是对系统可靠性、稳定性的巨大挑战。

在前向视觉，AEB系统实现有单目和双目两种技术路线。目前普遍采用1V1R，也就是单目+毫米波雷达的方案实现。通过图像和雷达数据融合的方式判断和跟踪目标。图像可以用来确定目标的横向坐标位置以及对目标进行分类识别，毫米波雷达用于测距，且有很高的精度，通过双方的数据对目标进行匹配，来确定目标状态。在不同道路场景中，雷达的反射信息较多，可能包含大量的无用目标，也可能会丢失一些数据；图像筛选后的目标，对照雷达的信息时，可能会发生无法匹配的情况，于是需要通过一些置信度等概率指标来仲裁结果。对于同一目标，如果两种传感器有某一相同纬度数据，在该维度的标尺下，对其他维度信息进行对齐，那么会进一步提高多传感器对同一目标探测的一致性。我们采用双目视觉的特点，在深度信息上能够跟毫米波雷达提供相同维度信息，对于数据对齐起到关键作用。

在即时性上，我们采用不同的算法流程，为提高响应速度，双目深度引擎首先获取到的目标点云信息，从而能够将其从背景中分离，对于图像中的背景信息，比如远处的山、天空，以及立体信息中能够判断到的远离我驾驶区域之外的画面，这些信息对于驾驶策略是无意义的，也原本无需消耗计算资源进行排查。我们采用分割技术，只将有用的少量目标送入系统进行分类识别，忽略大量的冗余数据，减少运算量，提高速度。另外，当目标出现并锁定时，并不急于区分类别，而是及时将数据传输控制算法进行分析处理，更早地提供策略，避免过大的速度变化。

四、突破双目技术门槛 确保产品的一致性

在AEB开发上，除了算法的健壮性（容错性）以外，产品长时间使用的一致性也需要保证。重卡的使用场景与乘用车不一样，工况更复杂。双目是通过几何方式测距，确保双目视觉产品长时间测量稳定，是保证性能的关键。这一点也是双目技术的关键门槛，我们多种算法结合，不需要高精度生产组装，不需要高稳定性的材料，让产品可以全天候工作。通过场景识别特征，判断出产品内部及外部结构数据的微小变化，矫正相关参数，确保测量准确。一系列矫正算法，伴随着功能程序同时运行，时时纠偏。

产品开发上导入功能安全，感知层安全定义为QM，规控定义为ASIL B。项目初期，我们就跟客户积极讨论，导入功能安全目标，研发人员共同研究讨论，确定软硬件框架，以符合功能安全要求。在项目运行过程中，我们也不断改善，并利用AEB项目申请功能安全审核，获得了26262的认证。

目前，多家商用车供应商已经配备了AEB系统，但据车厂的了解，目前已经量产的AEB，很多用户会关闭XBR，也就是取消了AEB的自动控制权限。其实也是对目前大多产品的信心不足，也是由于误报和漏报较多导致。我们希望能够通过双目产品独特的技术，大幅度提高准确性。

五、依托自主芯片 确保供应安全

当前，我们量产的双目产品，主要元器件还是依赖国外进口，尤其是对于深度引擎，采用Xilinx的FPGA，价格也极其昂贵。Xilinx对于FPGA的出口，尤其是对中国的出口，管控很严。未来，如果美国商务部加大对华制裁，FPGA将是最敏感的器件。不过，我们现在已经量产了自主研发的双目引擎，并且已经布局第二代芯片。我们正在采用自主芯片，开发下一代双目产品，同时SoC也进行了国产化替代。第二代产品的成本已经大幅降低，而且，我们致力于发展除ADAS功能以外的诸如路面预瞄、魔毯悬架等功能。

依托自主芯片，我们已经制定产品开发的技术路线，未来通过双目相机取代毫米波雷达，实现L2级的产品功能。同时，进一步提供算法研发能力，逐渐实现横梁分离的产品，到最终实现模组分离，对于车厂的安装适应性更广。同时，为实现L3级以上的智能驾驶，引入更高算力的SoC，开发新一代主干神经网络，在立体视觉的技术上，结合深度学习，拓宽应用范围。

针对商用车的使用情况，我们希望结合双目视觉产品的特点，降低驾驶危险，确保人身安全，为车厂与车队带来利益，促进国内商用车行业的健康发展。