自動駕駛產(chǎn)業(yè)不乏想要超越Mobileye計算機視覺SoC的視覺芯片供應商，安霸(Ambarella)就是其中之一。該公司正致力于縮短與Mobileye的距離，特別是因為Mobileye不僅是業(yè)界先驅(qū)且仍持續(xù)主導基于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，專用于提供深度神經(jīng)網(wǎng)絡(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(yōu)勢，其一是VisLab開發(fā)的新型計算機視覺架構(gòu)——Ambarella于2015年收購了這家歐洲計算機視覺與智能汽車控制系統(tǒng)開發(fā)商。另一項則是Ambarella自家設計且經(jīng)現(xiàn)場驗證的低功耗、高解析(HD)與超高解析(Ultra HD)視覺處理芯片，可用于IP監(jiān)控、運動、無人機與后裝行車記錄器等應用。

CV2架構(gòu)圖

結(jié)合VisLab的經(jīng)驗和技術，Ambarella開發(fā)出符合車規(guī)級的CV2，在一個芯片中整合了先進的計算機視覺、圖像處理、4Kp60視頻編碼與立體視覺技術。CV2延續(xù)上一代的CV1，據(jù)稱可提供較CV1更高20倍的深度神經(jīng)網(wǎng)絡性能。

CV1和CV2都可在同一芯片上提供單眼和立體視覺處理。VisLab創(chuàng)辦人Alberto Broggi解釋：“單眼視覺可在遠處偵測并分類對象——最遠達180公尺——而立體視覺相機能夠捕捉3D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(zhí)行所有的感知處理”。而像路徑規(guī)劃以及轉(zhuǎn)向和停車等其他操控任務，目前仍留給車載計算機。

然而，Broggi補充說，他的團隊計劃將融合和決策層移植到CV芯片上。

從意大利帕爾馬大學(University of Parma)獨立出來后，由Broggi教授帶領的計算機視覺團隊成為Ambarella高度自動化車輛的自動駕駛車(AV)軟件骨干。

針對Ambarella的視覺解決方案，IHS Markit信息娛樂和ADAS研究總監(jiān)Egil Juliussen說：“Ambarella的新產(chǎn)品看起來很不錯，可望用于ADAS、L4和L5級自動駕駛。我認為，正是由于他們的技術涵蓋從算法、專利到SoC，而使其自動駕駛平臺與眾不同。”

Juliussen說：“他們還取得了加州的AV路測執(zhí)照——只不過是第52家獲得執(zhí)照的公司。”他強調(diào)Ambarella已能“提供開發(fā)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(tǒng)。”Ambarella計劃在第二季出樣CV2。

單眼視覺 vs.立體視覺

開發(fā)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，單眼相機用于辨識車道、行人以及交通標志和路上的其他車輛時已經(jīng)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傳感器接收的平面2D架構(gòu)時，單眼視覺系統(tǒng)經(jīng)常不夠穩(wěn)定和可靠。

Ambarella在其芯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)平臺提供基于4K CV1的立體視覺相機，用于立體障礙物檢測的感知范圍超過150公尺。據(jù)該公司稱，它還支持超過180公尺的對象單眼視覺分類功能。

Broggi認為，立體視覺是一項重要的功能升級。“許多信息都包含在對象的3D形狀中。即使相機看到一個未知形狀的物體——系統(tǒng)以前從未見過的東西，而且未經(jīng)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余。立體視覺能夠發(fā)現(xiàn)單眼相機看不見或無法辨認的對象。

針對這兩類型產(chǎn)品的比較，Juliussen說：“Mobileye是采取‘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(xù)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(tài)范圍至關重要

Broggi說，“VisLab和Ambarella連手可說是絕佳組合，”因為兩家公司的團隊之間工作并未重迭；更重要的是，CV1和CV2均采用Ambarella的影像信號管路實現(xiàn)高動態(tài)范圍(HDR)成像、ultra HD處理以及在立體相機實現(xiàn)自動校準。

除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和DNN的所有功能之外，由ADAS和AV部署的視覺傳感器還可以從視覺SoC提供的HD影像和高性能影像預處理功能中受益。

由于立體相機需要非常高的穩(wěn)定度，Broggi說：“立體相機的校準可能會是一項挑戰(zhàn)，尤其是在汽車應用中，”因為汽車持續(xù)振動且經(jīng)常在寬溫度范圍內(nèi)運行。透過Ambarella的CV1和CV2芯片，“我們可以在芯片上實時自動校準。”

同樣地，當機器面對LED頭燈和交通標志時，ADAS和AV可能會發(fā)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(fā)機器視覺故障。Broggi解釋說，這種情況經(jīng)常發(fā)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(shù)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。”

對于最近Uber釀禍撞死一名在夜間穿越街道的婦女，Broggi并未發(fā)表任何評論，但他說，Ambarella提供支持HDR功能的芯片“能夠在極低光照條件下處理影像。”

EVA架構(gòu)

對于道路試駕，Ambarella開發(fā)了EVA自動駕駛平臺。EVA的感測套件目前已導入Lincoln MKZ車系，主要采用視覺傳感器，無需光達(LiDAR)即可實現(xiàn)自動駕駛。然而，基于EVA的AV還包含Bosch制造的前保險杠式雷達，以獲得更好的正面視野。

圖2：EVA平臺架構(gòu)

Broggi堅信，視覺是使自動駕駛車“充滿信心”的唯一傳感器。Broggi表示，相較于每秒產(chǎn)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傳感器(8百萬像素)，基線長30公分，水平視角75度。短距離相機系統(tǒng)使用4個支持200萬像素的立體相機，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(tǒng)中，所有的相機都連接至一個中央模塊，透過2個CV1 SoC處理4個相機。

CV2的設計用于在芯片中支持4個立體相機和4個單眼相機。而CV1采用14nm CMOS工藝制造，但Ambarella的CV2將由三星(Samsung)以10nm工藝制造。盡管CV2的復雜度增加了，但Broggi說：“我們能夠保持相同的低功率——4至5瓦(W)。”

根據(jù)Juliussen的觀察，開發(fā)汽車用的計算機視覺產(chǎn)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(fā)預算。Juliussen說：“如今看來他們?nèi)〉昧瞬诲e的進展。目前的產(chǎn)品已被中國OEM應用于ADAS市場。”

他補充說：“他們目前的產(chǎn)品還被用于相機售后市場，如儲存行車數(shù)據(jù)的行車記錄器(EDR)。EDR將成為L4和L5自動車的標準配備。”這就是為什么CV2支持4Kp60 AVC和HEVC視頻編碼。該芯片可以將視頻記錄到汽車ADAS和自動駕駛系統(tǒng)。