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乘用车前装视觉DMS搭载率不到3%,新需求或带动车载3D TOF应用增长

本文转载自高工智能汽车,有改动


据高工智能汽车研究院监测数据显示,2021年国内乘用车市场(不含进出口)标配视觉DMS(驾驶员监控)新车上险量为54.33万辆(同比增长228.87%),前装搭载率仅为2.66%。

此外,2021年度中国市场新车(不含进出口)前装标配搭载L2级ADAS功能上险量为395.62万辆,不过,同时搭载DMS舱内视觉监测系统的比例不到20%。
也因此意味着,驾驶员监控系统的门槛将进一步提升,仅仅基于人脸识别(简单的常见模式,比如,头部运动、打哈欠、眼睑闭合)的低价方案将被“淘汰出局”。眼球跟踪(凝视方向)、面部表情及情绪监测等更精准技术将成为主流趋势。

DMS的发展主要得益于政策的强制性推动,今年初,美国公路安全保险协会(IIHS)颁布一项针对辅助驾驶系统的新评级体系,明确要求搭载相关系统的新车必须采取安全措施(包括方向盘离手监测、驾驶员注意力监测);根据欧洲NCAP的新法规,基于视觉的驾驶员监控功能将成为新车拿到五星评级的必要条件,从2022年6月开始,所有进入欧盟市场的新车都必须配备类似的安全系统,包括驾驶员困倦和注意力警告。

目前,新车搭载视觉DMS系统,主要分为两类:一是作为座舱的交互体验升级,基于FaceID功能的延展,代替传统的非视觉监测系统;二是用于L2+/L3等高阶自动辅助驾驶系统的标配项,但后者的比重较低。

而对于DMS解决方案提供商以及主机厂来说,接下来舱内视觉感知交互是一个真正的挑战,因为法规正在聚焦L2+/L3级自动辅助驾驶的人机交互。

对比 2D 视觉,3D ToF 在 DMS 方案高精度三维成像有优势

3D ToF 已在2015被应用在汽车智能座舱内实现手势识别功能,而即将亮相的理想L9将搭载3D ToF传感器,应用得到更深的挖掘,除了驾驶员眼睛注视和头部跟踪监控,还将作为理想自研的深度学习+多模态三维空间交互技术的主要硬件载体。

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此前,大部分用于检测驾驶员疲劳的驾驶员监测系统 (DMS)均采用成本较低的传统2D可见光摄像头(配合IR红外LED)。当应用需要高距离精度以及三维成像时,3D ToF具有明显的优势。

一般而言,ToF传感器的图像处理深度精度比2D摄像头(视频流)要高。例如,在一米距离内,ToF利用VCSEL(可选光源的一种)通常可实现1%(也就是1cm)的距离精度,而2D摄像头无法达到这种精度。

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3D TOF发出均匀的表面光源,即使长距离也不会产生大量的衰减(和传统3D结构光技术相比);其次,TOF 3D镜头帧率较高,能够接收动态信息,更适合动态场景。同时,TOF技术还具有较低的功耗,适用于嵌入式开发应用。

这意味着,基于3D ToF开发的安全功能应用包括驾驶员疲劳检测功能,以及乘员/儿童座椅检测,可以实现更精确的安全气囊控制。使用ToF摄像头,还可以实现其他一些安全功能,例如手握方向盘检测、视线、头部姿势、身体姿势检测和高级安全带应用。

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同时,从DMS到OMS,3D ToF还可以应用于物体遗留监测以及物体的分类和识别等。车内安全功能一般主要是防伪面部检测,用于实现可靠的驾驶员识别(比如,用于车门开锁、启动)以及在线支付安全授权。

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此外,还有车外感知的应用,比如,基于3D ToF技术的Flash激光雷达。不过,和摄像头不同,激光雷达在应用场景、结构设计和发射光波长等方面存在不同。当然,摄像头成本更低。


3D TOF 是否有真的必要?



对于3D TOF 是否有必要,尤其是目 2D 的方案也可以实现大部分相同功能,成本优势明显,尽管精度略为逊色些,对此业界也有不同的声音。

英伟达公司相关负责人表示,融合不同的传感器是增强座舱监控系统鲁棒性的重要方法。3D ToF图像传感器可以在恶劣的光照条件下捕捉深度和红外图像,这是现有传统方案的最大瓶颈。

再比如,结合3D ToF和RGB摄像头,可以实现低光/暗光场景下得到高质量的深度信息。同时,在3D建模、AR/VR在内的更多场景,还有人脸识别和移动支付等对安全性要求极高的应用场景,提供精准可靠的数据。

由于TOF具备鲁棒性、高准确性以及在低光下的高性能,比如,ArcSoft ToF DMS可以有效辅助DMS检测驾驶员的头部姿态和位置坐标信息,大大提升驾驶员分心/危险行为检测的准确率。

更关键的是数据安全。
3D ToF技术路线将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的方式呈现出虚拟图像(类似点云),而并非RGB彩色图像,实现获得人的轮廓和行为,而不会造成隐私问题。

而在英飞凌看来,3D ToF和传统方案的对比,应该放在整车系统级BOM成本进行考量。“ToF摄像头可以减少座椅和安全带等其他传感器等电子系统的BOM用料。”