基于预判算法模型的ADB系统精度解决方案

基于预判算法模型的ADB系统精度解决方案

于世杰

曼德光电

yushijie@mind-ea.cn

摘要——ADB作为一个系统级功能，由多个零件组成，包含视觉传感器，ADB算法ECU和ADB车灯等等。本文主要从ADB的系统精度角度，对ADB功能做着重分析。从精度角度，目前车灯端光源已经做到了0.1°以下的分辨率。但是作为ADB系统的感知单元，特别是感知系统夜间远距离探测精度，一直是木桶的最短板。除了零件以外，整车架构也是影响ADB的重要因素。随着整车集中式系统架构的发展，很多功能端到端延时很高。造成ADB动态系统中，需要增加足够大的补偿才能满足安全需求。这严重影响了ADB的最终表现。甚至让终端客户无法感知到ADB的存在。对此，我们提出了一种基于导航地图的多模式车辆轨迹预测方法，来提高ADB准确度和响应性。我们的方法依赖于使用在丰富的环境地图中捕获的车道线，来为每辆车生成一组可能的目标路径。使用这些路径(在运行时生成，因此可以动态适应场景)作为空间锚点，我们预测一组基于目标的轨迹以及目标的分类分布。这种方法使我们能够直接模拟前方目标的导向行为。我们的ADB算法模型能够矫正系统延迟低于800ms系统架构。通过模拟证明，与现有方法相比，我们的模型能够更好地推广到任意一个全新架构系统和道路场景。