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Ambarella收购Oculii我们需要关注什么?

2021/11/17
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刚听说Ambarella宣布收购Oculii时,确实有些让人意外。

Ambarella通过对Oculii的收购得到了一套雷达感知算法。如果Ambarella成功地在单个SoC中进行视觉和雷达的融合,它可能会提高视觉芯片的性能标准和行业预期。这反过来又提出了一个问题,即传感器融合应该在哪里做,以及谁会最终控制传感器融合堆栈。

Ambarella是视频处理技术领域的头部公司,其SoC主要部署在边缘。它的芯片用于无人机、IoT设备到工业设备、机器人ADAS等各种应用。 但显然他们的野心还不止于此,Ambarella表示:“我们不仅仅是视频公司或计算机视觉公司,我们是一家传感器融合公司。”

不错的选择

在宣布收购Oculii同时,Ambarella还透露计划在明年1月推出一款5nm制程的SoC,用于汽车架构中的Zonal处理器

貌似Zonal的概念目前在行业真的很流行,许多SoC公司都在谈论Zonal架构。Ambarella的视觉加雷达的Zonal方式显然是个不错的选择,可能会推出一款低成本的ADAS平台。

Ambarella此举其实想想并不奇怪,近些年Ambarella一直在ADAS领域发力,通过收购Oculii或许也可以来追赶Nvidia、Mobileye、TI、Renesas和Xilinx等公司了。

Ambarella需要的是雷达处理能力当然,将视觉和雷达融合到一个平台上并不新鲜,车厂和Tier1这样操作已经很久了,许多处理器厂商也同时支持视觉和雷达。

也许在不同程度上,所有的SoC供应商都希望提供部分或全部的软件堆栈。比如强大的Nvidia,再比如高通最近收购Arriver。而车厂和Tier1也希望自己来开发软件堆栈(或者部分)。

不过,Ambarella-Oculii的交易是值得关注的,因为Ambarella不仅仅是“支持雷达”,且可能还会深入到雷达处理方面,其他SoC供应商还没有这样做过。

Ambarella表示,他们考虑了许多潜在的雷达合作伙伴,因为意识到雷达与计算机视觉处理相结合的战略重要性。该公司认为了解雷达算法对开发他们的算法优化架构至关重要。

Ambarella与2015年收购的基于AI的计算机视觉公司VisLab一起,评估了几家先进雷达解决方案的公司。结果他们认为Oculii的性能明显优于其他公司。此外,Oculii在功耗和成本方面也具有优势。

在Ambarella考虑的解决方案中,也有像Uhnder和Arbe等公司的分辨率成像雷达,它们配备了更多的天线和特别的处理架构。但Ambarella更喜欢Oculii的解决方案的简单性,它使用标准的量产射频芯片

软件定义的传感器

Oculii代表了一波新的传感器初创公司,他们正在将重点从硬件转向软件。当我们谈论软件定义汽车的时候,类似的趋势也在传感器领域出现了。

雷达的分辨率传统上是由天线模式的大小决定的,并由物理设备决定。高分辨率成像雷达最终往往使用数百个天线,当然这样也增加了雷达芯片的成本、尺寸和功率。

Oculii表示他们是解决了天线与分辨率之间的难题。Oculii的雷达不只是一遍一遍地发送相同的信号,而是使用一种能从环境中学习的动态波形,并在不同时间能适应和嵌入不同的信息。这个过程让Oculii帮助其合作伙伴重新设计他们的天线阵列,使其变得非常稀疏。这种稀疏使他们能够物理地扩大孔径,然后使用软件来弥补缺失的信息,并虚拟地扩大阵列。

可扩展性是Oculii给Ambarella带来的另一个关键因素。

Oculii表示,他们的软件可用于任何硬件上,即任何数量的物理硬件天线。而且根据计算能力的多少,可以将有效分辨率或虚拟天线的数量乘以很大的倍数。

简而言之,Oculii的软件既可用于低端的角雷达,也可用于下一代雷达设计,可与高性能的LiDAR相媲美。

Oculii表示,目前正在与10-15家顶级企业合作,并拿到了几家车厂的项目订单。这都是因为他们的软件能使现有的、经过验证的硬件表现得更好。

Ambarella表示,即使在收购之后,Oculii目前的商业模式(销售硬件或将技术授权给Tier1)也将继续下去。同时,Ambarella会很快把Oculii的软件放到他们的CVflow系列SoC上。在Ambarella看来,收购Oculii的收益将在Ambarella推出下一代处理器时显现出来,将会有很明显的提升。

视觉和雷达

视觉与雷达的融合可能是一个约定俗成的方式,但其实在汽车行业一直是个挑战。

原则上,雷达的优势很明显,它可以测量速度和距离。经典的雷达在移动物体和追踪上表现较好。

但传统雷达的分辨率缺陷给自动驾驶车辆带来了安全问题。传统的雷达可能会在经过标识牌或桥梁时触发误报,因为它不知道确切位置,也不知道看到了什么。雷达所知道的这是前方有物体,且认为此时车辆需要做出反应。ACC的幽灵刹车就是由这样的误报引起的。

因此,车厂和Tier1一直在降低他们的误报阈值。但这最终又会影响到整体安全,因为它也减少了真正的阳性警报的数量。

视觉与雷达的分辨率不一致,也影响了基于AI的训练。

由于雷达在恶劣的天气条件下工作,并能同时测量一个物体的距离和径向速度,因此雷达应该在传感器融合中提供重要的数据。但大多数经典的深度学习模型倾向于避开雷达,更喜欢使用激光雷达摄像头的数据表示。

事实上,一直以来视觉数据集既被用来训练视觉和也用来训练雷达系统。低分辨率的雷达无法通过其输出来识别物体,必须查看与雷达图像相关的摄像头图像,才能解释雷达看到了什么。

视觉和雷达数据的传感器融合已经用于物体分类,但到目前为止,还是比较有限的。但当视觉图像和雷达图像都有足够的分辨率,融合的优势将变得非常明显。

简而言之,高分辨率的雷达是雷达和视觉融合系统中的关键。

所有人都在关注着Oculii的软件是否能够像该公司声称的那样,使用目前既有的雷达芯片就能实现更高分辨率的雷达感知。

传感器融合堆栈的归属

对传感器融合堆栈的控制仍然是一个开放的问题,也可能是个敏感问题。部分车厂和Tier1希望更多参与,也有公司要求交钥匙解决方案。 所以有很大的空间,挑战是我们如何评估这些不同的方法。

到目前为止,像宝马这样的大型车厂希望拥有这一块,而较小的车厂则需要从外部获得这块资源。随着市场的分化,预计会出现更多外部的融合解决方案。以Baselabs为例,它现在与Vector合作,他们将传感器融合作为一个可授权和可配置的软件组件。

同时,传感器融合并不局限于汽车应用。Ambarella认为,他们的SoC不会只用于汽车或安防领域。一些新的领域,比如机器人,都会有视觉加雷达感知。 我们不知道将摄像头和雷达做到单个SoC中能在多大程度上增强前视摄像头的应用。这些增强的前视摄像头做成独立的模块,还是将处理做到域控制器里也是一个问题。毕竟在车载环境中,考虑到后视镜的安装位置,对功耗要求是比较严苛的。

现在就下结论说Ambarella在ADAS或AV的传感器融合领域已经确保了优势还为时过早,这些领域是处理器市场上的重量级公司都在觊觎的。但视觉加雷达的SoC可能会帮助Ambarella在嵌入式视觉市场上树立一个新标准。

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