一直以來，自動駕駛所有運算都在決策層進行，芯片算力不足是高等級自動駕駛發展受制約的原因之一，那么能不能從感知層面減少數據流，降低芯片運算量呢？
大家應該知道，高等級的自動駕駛需要多種傳感器共同配合，視覺傳感器也是其中之一。
傳統的機器視覺是怎樣的？
傳統攝像頭通過間隔曝光，電荷量根據輸入光的強度發生變化，以幀率的方式采集平面圖像，將捕捉到的光學信息（包括采集點的灰度和顏色）轉化成數字信號傳輸到決策層，實現場景的還原。
這就存在幾個問題，一是數據不連續，幀的方式只記錄了固定時間間隔的畫面，還有大量曝光盲區時間點的物體運動信息丟失，同時快速運動場景下圖像也不清晰甚至沒有記錄到；二是輸出了大量無效冗余數據，增加芯片負擔，造成計算資源浪費。
革新：讓汽車的眼睛和耳朵擁有智慧
傳統攝像頭把 “看到”的所有畫面輸出到決策層，讓芯片過濾篩選有用的信息，這是一種懶辦法。所有有人提出了革新，那就是從感知層解決一部分數據，讓汽車傳感器擁有智慧，主動對信息過濾，并對有用信息加以分析后再輸出。
就像古代的皇帝和大臣，作為皇帝的“耳目”，如果大臣沒腦子，一股腦把所有奏折遞交給皇帝，那皇帝一定會累死；而如果大臣能主動過濾一些沒用的奏折，挑選出自己不能決定的那部分交給皇帝決策，那么整個國家就能高效運轉。
今天我們要說的是保隆發布的一款動態視覺傳感器DVS，它就是這個聰明的“大臣”。
保隆動態視覺傳感器集成芯侖科技的芯片技術和武漢大學的算法技術，芯片模仿人眼視神經，摒棄傳統圖像幀率和曝光感知的方式，采用事件驅動原理，即以像素點的方式連續單獨監測光強波動，僅在有光強變化時才能激發像素點進行數據輸出，產生較低的數據率。
同時像素點的時間分辨率達到納秒，相當于每秒幾十萬幀，能采集到更高速度的運動物體。動態范圍高達140dB（普通相機一般都是60-70dB，車載要求達到120dB），讓它也能在諸如隧道、大霧、等強弱光交替變化的環境條件下快速輸出清晰圖像，還能記錄物體的運動矢量信息，從而預測物體運動趨勢。
簡單來說，你可以把它理解為青蛙的眼睛，對靜態的物體視而不見，而對有相對運動的物體哪怕速度快過子彈，都能精準捕捉并預測軌跡。
動態視覺傳感器能帶來哪些優勢？
據介紹，目前世界上做動態視覺傳感器方案的公司并不多，包括瑞士的Inilabs、法國的Prophesee、三星（licensed IP）及保隆科技，前三者的傳感器分辨率最大只到30萬像素，而保隆科技目前做到了100萬像素（車規級）。
同時它還擁有三種圖像輸出模式：
圖片模式，與傳統圖像傳感器一樣的全幅圖像，并兼容傳統圖像處理算法和硬件；
光流模式，從芯片上得到光流向量場信息，直接輸出全分辨率運動矢量（方向和速度），能夠對物體的運動方向和速度都有正確的預測；
動態模式，通過對自然光強變化的判定輸出仿生的動態特征脈沖信號。
通過靈活運用三種數據流對算法進行優化，在很多場景下能將運算量降級上千倍。
舉一個簡單的應用案例就是，采用這種芯片技術的ADAS系統，跟傳統的攝像頭技術路徑相比，其傳感器從感知到信號到控制指令發出，時間可節省幾百毫秒，對于一臺時速120公里/小時的車輛而言，制動就能提前5米完成。
所以它不但解決了自動駕駛中算力不足的問題，還能幫助系統更快、更準、更輕松地感知外部環境，作用幾乎可以代替激光雷達，而成本比激光雷達低了一個數量級，只比傳統攝像頭貴一些，將極大降低自動駕駛系統的成本。
法國咨詢公司YOLE就將動態視覺傳感器定義為L4和L5級別的自動駕駛必不可少的傳感器之一。
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史海拾趣
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