基于伯特利單目攝像頭坡道跟車起步慢問題研究

張敬醫　陳雪丹　王昊

摘 要：隨著疫情后市場對汽車行業影響，包括芯片資源、單目攝像頭獨立供貨能力等。都是對國內汽車企業帶來不斷考驗，如何在疫情影響下，保證車輛生產以及開發替代產品，滿足或者超過國際壟斷大牌企業。因此，我們將工作側重在單目攝像頭開發，做好性能和技術指標達到行業領先。伯特利單目攝像頭系統誕生，為了更好取代國際巨頭4+2-ADAS系統做好鋪墊。然而，當前伯特利單目攝像頭性能，在驗收階段，發現坡道跟車起步慢問題，已經不能滿足不產品和性能要求，若想解決這個問題，就必須對其自身進行不斷優化與創新，來滿足市場對產品和性能需求。

關鍵詞：單目攝像頭 坡道跟車 起步

1 引言

如今以汽車零部件頭部企業為代表智能駕駛模式產品，已經在國產汽車品牌中大規模應用，已經成為國產中高端汽車產品標配產品。

隨著智能駕駛技術和芯片產業在國內發展呈現迅猛態勢，未來智能駕駛技術，會因為消費者應用習慣和產品依賴，從而實現在專屬領域廣泛深入擴大市場份額。之前，因為疫情和芯片供需緊張原因，國內汽車產品配置智能駕駛功能收到來自頭部供應商供貨產能限制壓力，隨時會出現斷供情況。上述情況對國內汽車企業是一種沉重打擊。因為智能模塊從選擇到應用，投入了大量試驗和驗證。斷供會很大程度影響整體車輛交付進度，嚴重可能會導致產品，甚至是企業倒閉。面對這種“卡脖子”情況，國內汽車企業沒有向困難低頭，為了改變現狀，公司和配套企業，通過自主研發，實現自己產能供應充足情況下，解決“卡脖子”問題。

為此，在單目攝像頭智能駕駛系統開發短周期過程中，遇到各種各樣問題。經過項目專業和供應商團隊齊心協力下，從而形成具備合格條件上市產品。本次撰寫目，針對在單目攝像頭開發過程中，遇到問題，以及在過程中如何測試？如何驗證？如何找到解決方案？最終形成解決問題關鍵路徑和凍結措施，通過終驗收總結和分享。

2 單目攝像頭介紹

單目攝像頭，是基于單個攝像頭來實現對前方路況和信息進行采集和識別功能。

3 伯特利單目攝像頭開發過程問題

3.1 坡道跟車起步慢

情況設定：配置單目攝像頭試驗車輛，在試驗條件下，進行坡道跟車測試，針對測試情況，進行整理和分析，形成最終測試結論。

試驗環境：天門山坡道，坡道整體坡度13度，坡道長度32米。環境溫度12度。

測試車輛：T1D 2.0T 兩驅舒適，同時配置單目攝像頭作為試驗車，目標靶車為T1D 1.6T 兩驅舒適型。

測試開始：目標靶車分別從坡地停車，坡中和坡頂進行停車后起步，對試驗車輛坡道起步跟車問題進行測試。

測試駕駛員直觀感覺，前車距離至少20米時車輛自適應巡航方啟動工作，開始跟車運動前行。初步測試結論，整體不滿足用戶使用要求，針對問題點，我們做了如下分析和整理。

3.2 跟車距離偏大

在測試驗收階段，跟車距離偏大主要表現是，在測試環境下，當前車起步后，距離前車離開距離達到20米距離時，跟車起步方啟動工作。通過分析發現，導致跟車距離偏大原因，從表象看是整車響應慢。從供應商專業角度分析，響應慢原因是，整車起步扭矩釋放不夠大，導致無法驅動車輛第一時間響應跟著動作。

為此，我們結合供應商反饋建議，把解決問題方向，朝著軟件方向開始，對軟件進行現場數據修改，來實現調整扭矩，驗證扭矩提高后跟車效果。

3.3 主觀感受不佳

將焦點聚焦回駕駛員和成員角度，我們對參與測試成員，對測試時跟車距離問題進行調研，形成結論（參見跟車情況統計表1）。

通過跟車情況統計表1結論，參與測試人員對，未修改軟件車輛測試結果均不滿意。

3.4 容易被插隊

在測試階段，我們嘗試模擬插隊情況。通過測試發現，未改進前，因為前后車輛距離較大，給雙車道中另外車道車輛有插隊機會。這樣顯然不是我們產品設計開發初衷。

4 單目攝像頭問題分析

4.1 工作原理

通過攝像頭和前雷達實現對前方物體進行探測，達到識別前方物體目，目前支持最小識別物體為電動自行車。當識別到電動自行車后，駕駛屏幕會顯示電動車圖標。見表２。

4.2 分段監測

將整車工作分成4段，分別為t1，t2，t3，t4，其中t1為前車運動到ACC工作發出加速度請求階段，t2，為ACC加速度請求到VLC響應時間階段，t3為VLC響應到no brake force 時間階段，t4為從no brake force到整車運動時間階段，進行數據采集和整理。

4.3 對比數據

對比數據做成表格如表３所示：

其中主要對比車型包括范圍如下：同樣動總不同車型，同樣車型不同動總。以及標桿車型不同動總。試驗車數據，對比同樣動總不同車型T1A2.0T 時間偏差為-468ms，對比同樣車型不同動總T1D 1.6T車型偏差為-348ms，對比不同車型不同動總，T1A 1.6T 車型偏差為-577ms。

4.4 找出問題點

對比數據后，如圖所示，問題車型時間段分別為t1，359ms；t2，418ms；t3，587ms；t4，738ms從ACC起步到車輛響應起步，時間為t2+t3+t4時間之和，即418ms+587ms+738ms=1743ms，前車起步到本車起步時間t1+t2+t3+t4之和，359ms+418ms+587ms+738ms=2102ms。試驗車數據，對比T1A2.0T 時間偏差為468ms。

4.5 竟品數據

對比標桿車型配置博世系統1.6T車型偏差1012ms之大。其中博世車型分階段表現如下t1，240ms比目標車響應時間快119ms， t2，階段表現70ms，相比目標車型響應快348ms，t3，表現為600ms，相比目標車型慢13ms，t4，階段表現為180ms，相比目標車型響應快558ms。從競品車數據表現，除t2階段目標車輛優于競品車12ms外，其他三個時間段，均大幅落后于競品車。

5 單目攝像頭問題解決

5.1 數據比對

完成了車輛數據測量記錄后，針對目標車和其他車型比對數據進行分析t1；359ms t2； 418ms t3； 587ms t4；738ms，針對各個時間段偏差進行比對分析。發現t3-t4階段數據有提升空間。

5.2 修改數據

通過分析，有兩方面可以修改，一方面為通過修改整車起步扭矩數據，另一方面通過修改整車動總適配標定數據方式，來調整起步時間。

5.3 檢驗效果

從方案一開始，初始10NM開始測試，跟車起步時間在4S，提高到20NM時，跟車起步響應時間2S，扭矩調整到30NM時，跟車起步時間在3S，當扭矩調整到50NM時，起步時間還是在3S。從方案一測試結果看，單純改動增加扭矩，對起步響應時間壓縮，效果不明顯。

繼續從方案二上入手，通過對動總數據進行適配，針對t3+t4響應時間進行調整，經過對ACCTarAcc調整后，使t3+t4響應時間縮短400ms，從而改善了整車起步相應時間慢問題。

再次對參與測試成員，進行跟車距離問題調研，形成結論（參見跟車情況統計表４）。

通過統計表４結論，參與測試人員對，修改軟件后車輛跟車結果均表示滿意。

5.4 形成結果

策略一：WCBS將初始請求扭矩提高到30N/M（之前在10N/M）

動總表現：輸出起始扭矩增大到20.5N/M，隨后發動機曲軸端輸出扭矩保持80ms初始值后就一直在降低，在116.74秒時，扭矩降到13N/M，然后發動機才開始升扭。從初始20.5N/M到降扭、到再次升扭到20.5NM共用了0.393秒;同時相對之前數據坡道從ACCTarAcc發請求到退出standstill時間并未改善;整車表現：WCBS將初始請求扭矩提高到30N.M乃至60N/M，無改善。

策略二：針對動總進行了適配性標定，縮短起步時間（t3+t4）

整車表現：ACCTarAcc發請求到起步時間縮短了400ms左右，總起步時間在2s以內。

結論：按策略二優化，同時，從性能和模擬用戶角度，可以接受優化后整車表現。

最終，跟隨公司零件號設變進行變更。將整車動總進行了適配性標定，縮短起步時間（t3+t4），達到跟車起步響應時間最短。并對整車起步數據進行控制數據刷寫，達到具備全天候執行狀態。

完成刷寫后，在此進行跟車測試，實測跟車響應時間在2S內，與測試最佳狀態保持一致。因為對整車數據進行固化和更新，在全部該動總車型上，進行刷寫體現。

6 結論

跟車起步響應時間測試結果來看，不是簡單增加整車扭矩就可以實現加速起步響應。當扭矩增大后，跟車時間沒有明顯變好，而且還有數據變差情況，為此，整車跟車響應數據，需要結合車輛狀態和綜合情況，找到最佳起步扭矩，達到最終實現跟車快速響應目。

參考文獻：

[1]許端.一種車載單目攝像頭外部參數自標定方法[D]. 武漢：武漢極目智能技術有限公司，2017.

[2]沈念偉.基于單目攝像頭車輛前方障礙物檢測研究[D].上海：上海理工大學機械工程學院，2022.