Nauto的“ADAS+DMS”的融合模型

描述

随着DMS即将广泛采用,初创公司Nauto看到了一个机会,通过融合舱外和舱内摄像头的数据,将其AI算法出售给OEM。Nauto是否真的在正确的时间推出了正确的技术呢?

许多车厂已经在多款车型上采用了ADAS,搭载多个摄像头。同时,车厂也在搭载DMS,用摄像头监控车内人类驾驶员的行为。

但这两个系统从来都不是一起工作的。ADAS和DMS由不同的供应商开发,两个系统间的数据也无法互相关联(虽然说的不是一回事,但我总是能想起小鹏车主下跪刷脸是怎么回事……)。

加州Palo Alto的初创公司Nauto,希望改变这一情况。通过一个平台,融合车辆外部和内部生成的数据,Nauto相信它将有助于提升道路与驾驶安全。

Nauto的创始人兼CEO Stefan Heck解释说,“消费者反馈显示,许多驾驶员对ADAS或DMS经常发出的误报感到恼火。这代表行业还没有做对这一点。”

数据融合

从2015年起,Nauto就一直在用舱内摄像头监控商业车队驾驶员的行为。同时,Nauto也一直用舱外摄像头监控道路。这项研究收集了有关行人、骑自行车的人和其他车辆行为的知识。它捕获了许多险些发生、紧急避险和高风险事件的场景。

通过结合舱外和舱内摄像头的数据,Nauto看到了驾驶员分心行为和道路上实时发生的风险之间的关联。该公司表示,它已经分析了“数十亿的数据点”,并开发了“可以预测、防止和减少高风险事件的算法。”

800个车队

当Heck创立Nauto时,科技行业对完全自动驾驶汽车(AV)充满了期待。当时人们都在预测,AV的大量涌现意味着计算机驾驶员不仅将取代人类出租车和卡车司机,而且还会使街道更加安全。

与众不同的是,Heck一直专注于帮助人们更好地驾驶,而不是取代他们。Nauto表示,其原始使命是为期八年,目的是为车队驾驶员提供预防碰撞的能力。

将Nauto与大多数其他AV初创公司区分开来的是两种商业实践:首先,与商业车队服务运营商建立合作关系;其次,专注于后市场以启动Nauto平台的部署。

Heck说,最初,Nauto强调的是舱内发生的场景。但在这个过程中,Nauto也收集了舱外的风险数据,例如追尾、斑马线上的行人、信号灯和停车标识。

在开发AI算法来预测高风险事件时,Nauto采用了基于深度学习的方法,使用从800个商业车队收集的数据。Heck估计,800个车队相当于200,000名司机,车辆总数稍微少一些。

Nauto 学到了什么?

对于从200,000名车队驾驶员收集的数据,Heck说,“所有碰撞事故的70%都是由驾驶员不注意引起的。比如使用手机、吃东西、低头做别的事或困倦,导致了分心。”

这都让Heck感到惊讶。他解释说,这意味着“整个汽车行业历来都只专注于那余下的30%,而忽视了由舱内引发的70%的风险。”

Heck称驾驶员分心是“流行病”。尽管有这样的证据,但车内监控仍然是一个相对新的功能。当Euro NCAP开始评估能有效检测疲劳和分心的DMS时,汽车OEM们才开始有动力接受DMS。

安全专家们越来越认为,来自DMS的准确信息对安全至关重要。因为具有可脱手自动驾驶的车辆正在陆续推出。

当车厂允许人类驾驶员放开方向盘时,DMS是一个后备方案,它能准确地显示出当计算机驾驶员需要接管方向盘时,人类司机正在做什么。

Nauto的路线图

八年过去了,Nauto在车队领域中取得了突破。Nauto的技术已被用于监控商业车队驾驶员以提高安全性。

那么,接下来会是什么呢?Heck说,Nauto的路线图上有四件事。

首要的是“融合”。

Nauto正在努力融合车辆的外部和内部风险,创建一个“在驾驶监控之上的下一级能力”。

Heck觉得车厂对有效的DMS越来越感兴趣,而这正是Nauto的机会。

Heck说,内外摄像头数据的融合产生了全面的安全光谱。“如果我们知道驾驶员分心了,我们会在碰撞之前更早介入。”他称这是“一种新能力”,因为像前方碰撞预警这样的ADAS功能通常独立于DMS运行。

adas

其次,Nauto的产品之前大部分在售后市场销售,但即将进入OEM车辆。可以从BrightDrop获得集成了Nauto的电动送货车。Heck表示,Navistar正在推出搭载了Nauto的商用卡车,“在接下来的几个月里还有更多的合作伙伴。”

第三,Nauto正在研究集成的保险模型。“我们有一个合作伙伴关系,任何公用事业公司只要有合适的保险供应商,就可以有效地免费获取Nauto。”Heck提到了Nauto与英国最大的商业保险公司Aviva的试点项目。Nauto的下一个目标是美国。

Heck表示,公司的下一个目标是让Nauto设计到乘用车中。尽管尚未宣布,但计划是“首先将Nauto集成到轻型商用车、货车和皮卡中……然后扩展到其它车型。”

硬件构成

任何好的AI算法都需要优秀的硬件,即合适的摄像头和计算单元。那么,Nauto的售后市场平台的硬件构成是什么呢?

Nauto平台的舱外摄像头采用了Sony图像传感器,而舱内摄像头则是Omnivision的图像传感器。计算单元采用了Qualcomm Snapdragon 845,集成了高端GPU、DSP和8个Arm内核。

Heck说,Nauto在Snapdragon上运行的舱内和舱外算法最高可达每秒15帧。Nauto在Snapdragon的Arm内核上运行其融合模型。

Nauto平台可从OBD端口获取数据,使Nauto能够读取刹车位置、安全气囊部署和其他车内机械装置。Nauto从GPS传感器和多普勒接收车辆位置和速度数据,然后融合所有数据。

当被问到这是如何工作时,Heck说:“我们会查看你面前是否有威胁,你正在以多快的速度行驶,你是否正在转弯,以及你是否已经在刹车。然后我们会监控你的注意力状态。如果你在保持专注,并且已经开始刹车,我们不会干扰,因为我们知道你已经看到了威胁,并且已经在应对它。但如果你正在加速或保持速度不变,而你面前有威胁,而你正在看手机或喝咖啡,那么我们会警告你并进行干预。”

那么,如果OEM想要在他们的车辆中使用Nauto,他们需要添加什么呢?

车辆应该有一个200-500MP的舱外摄像头,Heck说:“低于720P,就很困难了。如果没有舱内摄像头显然是个问题。但是,好在现在每个车厂都在考虑在他们的新车中增加DMS。”

大多数车辆已经有了GPS和LTE。但是算力呢?

Heck承认,这个特性的差别很大。对于使用Intel/Mobileye的车辆,Nauto运行在Xeon上。对于部署了Qualcomm高端汽车平台的其他车辆,则没有问题。Heck指出,现在只有少数OEM使用Nvidia。Nauto已经在Nvidia上进行了测试,但尚未部署。

关于Nauto的融合模型所需的处理能力,Heck表示:“这不是一个黑白分明的问题,因为算法的不同部分消耗的计算量不同……一般来说,它需要几个TOPS。”

通过在AV堆栈上增加Nauto的融合模型,汽车OEM能获得什么呢?Heck表示,Nauto可以为人类驾驶员提供更细颗粒度的安全介入。

“你看到一个行人正在你面前过马路。如果你看着前方道路却没有做出反应,那就是……典型的行人碰撞预警的场景。所以,这种情况下我们只会在碰撞前约三秒钟才介入。但如果你正在看手机,根本没看行人,我们可能会在碰撞前四秒介入。而如果你已经开始刹车,然后,也在看行人,那么,我们就不会介入。”

Heck说,融合的目标是“稀疏但有效地介入。”

当Nauto供应售后市场产品时,它也提供了它开发的所有ADAS和DMS软件部分。

但对于OEM车辆,所有的软件部分都是“可选的”。例如,如果OEM更喜欢Mobileye的ADAS系统和Seeing Machines的DMS,那没问题。OEM需要做的就是在他们的堆栈上添加Nauto更安全的融合模型。Nauto的模型可以授权。

竞争

尽管市面上还没有ADAS+DMS融合模型,但Nauto可能不会长时间保持优势。

一些DMS技术供应商正在他们的DMS算法中研发融合模型。

然而,Heck强调了Nauto的领先地位。“我们是行业先驱,我们拥有一些非常基本的关于内外融合的专利。”他没有详细说明,但补充说,“想要绕过这一点将会很困难。”

大数据也是Nauto的明显优势。因为Nauto起初在商用车队中开始运营,积累了关于内外关系的数据。Heck表示,Nauto的大部分竞争对手要么“只关注舱内,要么只关注舱外,他们从未同时关注过两者。”

接着是行驶里程。比起Waymo积累的2000万英里(这是所有自动驾驶公司中最高的),Nauto已经行驶了30亿英里。

最后,因为Nauto一直与车队合作,Heck说:“我们实际上知道其中涉及的经济风险。我们不仅会看它是否会导致碰撞,还会看碰撞的严重程度,以及会造成多大的损失。”

这种知识,在一个可预见的危险情况下,将促使Nauto的技术提前介入。另一方面,在较不危险的情况下,Nauto可以给予驾驶员更多的自由裁量权。Heck相信,管理这些变量最终可能会决定融合模型的用户接受度。

Nauto已经进行了三轮融资,拥有约150名员工,其中三分之一是合同工。虽然尚未盈利,但Heck表示Nauto还处于“成长阶段”,可能在几年后进行IPO。

审核编辑 :李倩

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