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      類型分類:
      科普知識
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      圖像傳感器

      事件導向CMOS圖像傳感器將用于激光雷達

      發布日期:2022-10-09 點擊率:92


      據麥姆斯咨詢報道,在快速發展的工廠自動化、物聯網和自動駕駛車輛市場上,CMOS圖像傳感器似乎扮演的角色不再是人類消費品,而是讓機器獲取數據并讓其理解世界的傳感器。

      法國著名市場研究和技術分析機構Yole的MEMS & 成像部活動負責人Pierre Cambou這樣評論道:“CMOS圖像傳感器的傳感功能將逐漸超過本身的成像功能,”并大膽預測“到2030年,一半的CMOS圖像傳感器將服務于感知領域。”

      總部位于法國巴黎的Prophesee SA(原Chronocam)公司以革命領跑者自居。作為先進的神經視覺系統設計公司,提出了一種基于事件的方法進行傳感和處理。Prophesee的仿生視覺技術一直被認為與傳統機器視覺有實質性的差異,處于危險的“超前期”。但Prophesee聯合創始人兼首席執行官Luca Verre告訴我們:“不久的將來,這種想法將被證實是錯誤的。”

      事件導向CMOS圖像傳感器將用于激光雷達

      Prophesee聯合創始人兼首席執行官Luca Verre

      在與Luca Verre面對面采訪中,我們了解到Prophesee已獲得B+輪融資(在過去三年中,Prophesee已募得4000萬美元的資金)。Prophesee已與一家大型消費電子公司(未透露具體名字)簽訂了合作協議。最重要的是,Prophesee正在積極地把神經視覺系統從通常的技術概念中跳出,變成開發商的參考系統。

      Prophesee的第一款參考設計用在VGA分辨率應用,由Prophesee提供基于異步時間的圖像傳感器(Asynchronous Time-based Image Sensor,以下簡稱ATIS)芯片和軟件算法。ASIC將由以色列的代工合作伙伴(我們猜測很有可能是Tower Jazz)制造。

      Prophesee暫時不愿提供ASIC和參考設計規范的詳細說明。計劃在未來幾周內會正式發布該產品。盡管如此,參考設計能為系統設計者提供見證和經歷ATIS在數據傳感領域作用的機會,且已被事實證明,這家初創公司算得上完成了一個里程碑。ATIS的特點是瞬時清晰度高、數據率低、動態范圍高、功耗低。

      攝像頭 = 瓶頸

      機器視覺系統的制造者,不管是智能工廠、物聯網,還是自動駕駛車輛都已經關注到基于事件的方法,這是由Prophesee的聯合創始人Ryad Benosman和Christoph Posch大力推行的。

      可以捕捉傳統相機獲取的所有詳細視覺信息,Verre認為“攝像頭成為技術瓶頸”。毫無疑問,攝像頭是最強大的傳感裝置。然而,對于自動化系統、監控攝像機或高度自動化的車輛的視覺數據,攝像頭的處理速度可能會減慢。

      但談及自動駕駛,Verre認為車輛內部的中央處理系統被來自攝像頭、激光雷達、雷達及其它視覺來源的數據所“轟炸”。管理這類過載的關鍵是如何最好地減少來自傳感器的原始數據量。傳感器只能捕捉數據,會帶來額外的無用視覺信息。

      Prophesee曾向采訪記者解釋說,Prophesee的事件導向(event-driven)視覺傳感器的靈感來自生物學。這種看法源于聯合創始人對人類眼睛和大腦工作的研究。Prophesee的創始人之一Ryad Benosman告訴我們,人類的眼睛和大腦“不會基于一連串幀來記錄視覺信息”。生物比你想象的更復雜,“人類會捕捉到時空變化里感興趣的東西,并把這些信息有效地傳送到大腦”。這也是Prophesee的ATIS的主要作用。

      總之,Prophesee的ATIS提供了基于框架的圖像傳感無法完成的一切功能。在另一個聯合創始人Christoph Posch看來,“基于幀的方法會導致冗余的記錄數據,從而引發高功耗。”他說,“這樣的后果是低效的數據率和膨脹的存儲量。基于幀的視頻,以每秒30幀或60幀甚至更高的速率運行,會導致捕獲的圖像發生畸變。”

      用于激光雷達(LiDAR)的事件導向方法

      Verre向我們透露Prophesee正在探索采用事件導向(event-driven)方法用于其它傳感器如激光雷達、雷達的可能性。Verre假設:“如果我們可以引導激光雷達只捕捉到其相關和必須的數據,會不會很吸引人?”如果能做到這一點,不僅可以加快數據采集,還可以減少需要處理的數據量。

      Phrophesee目前正在評估這個想法,Verre說公司在得到結論前需要幾個月時間評估。但他補充說:“我們很有信心,我們能成功”。當被我們問及拓展事件導向方法到其它傳感器的新思路時,Yole的分析師Cambou認為“基于事件的攝像頭與激光雷達的優勢結合(提供‘Z’信息),是一件非常有趣的事情。”

      需要指出的是,傳統激光雷達的問題是與典型的高端工業相機相比分辨率較低,受限于分辨率。Cambou認為事件導向的方法可以改善激光雷達性能,尤其是在事件快速接近,如行人突然出現在自動駕駛車輛前面時。缺點是激光雷達硬件必須做相應的改變,顯然,對Phrophesee來說,需要一家激光雷達企業的強有力的支持,來促成這種新方法。

      Cambou說,“當然,這始終是技術型初創企業面臨的問題。”他指出,Mobileye需要如沃爾沃和特斯拉這類領先汽車廠商(在技術將成為主流,需要越來越被廣泛地被接受);Movidius(已被英特爾收購),需要道瓊斯指數為成功鋪平道路。“Prophesee將需要一個強有力的合作伙伴來促進解決方案被大量采用。”Cambou說。

      Cambou補充道:“考慮到機器人汽車領域的市場驅動因素(安全第一,技術驅動,非成本第一),這應該是可能的。”雖然Cambou表達了他對巨頭(如谷歌)依靠技術型初創公司的擔憂,他也表示這么小的市場用量不會帶來太

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