如何打造高性能的前装量产驾驶员监控系统？

2018年，汽车行业继续探索自动驾驶的关键技术和产品，一些全球一级和原始设备制造商仍在大力投资。然而，面对L3+级自动驾驶系统极高的难度和复杂性，尤其是在量产中存在许多已知和未知的困难时，人们对自动驾驶行业成熟度的预期逐渐趋于理性，整个行业在一定程度上开始了新一轮的反思和探索。首先，先进的驾驶辅助系统ADAS将在无人驾驶的整个发展过程中持续更长的时间，无人驾驶时代离这里还很远；其次，行业对自动驾驶测试车相关交通事故导致的自动驾驶系统安全和相关数据安全的担忧明显增加；最后，自行车智能与车路协同的结合正在加强，外部环境感知与内部驾驶员状态感知之间的联系正在迅速加强。原始设备制造商、供应商和政策制定者都强烈意识到，除了对道路环境中各种目标的感知之外，驾驶员的感知同样重要。随着自动驾驶的不断推广，驾驶员监控/感知产品将变得越来越重要，市场将逐渐爆发！

2018年11月，Waymo为其自动驾驶汽车重新配备了安全驾驶员，并安装了智能摄像头来分析安全官员的精神状态，以增强对他们接管能力的实时监控。此外，从L1到L3的生产来看，除了2018款凯迪拉克CT6、下一代奥迪A8、斯巴鲁Forester和2019款宝马X5已经配备了该系统外，大众、戴姆勒、菲亚特克莱斯勒、福特、吉利和沃尔沃等一线原始设备制造商也将驾驶员监控系统（DMS）添加到了未来三年的配置列表中。不难看出，驾驶员监控系统不仅在L3+高级别自动驾驶中肩负着划分责任主体的重要职责，在L1~L3低级别自动驾驶方面也发挥着独特的作用。

与此同时，公众出行安全问题越来越受到世界各国政府的关注。2018年12月，国务院安委会办公室召开道路交通安全专题视频会议，再次指出要求对所有“两客一危”车辆安装智能视频监控系统，监控驾驶员不安全驾驶行为。这显然是对同年8月交通运输部发布的对“两客一危”车辆安装智能视频监控报警装置的支持力度的进一步加大。2018年，欧盟出台了新的汽车安全法规：要求汽车制造商生产的所有新车在2021前配备驾驶员监控系统；欧洲汽车行业最权威的安全测试机构E-NCAP已将驾驶员监控系统列为2020年发展蓝图中的首要安全标准。不难预见，政策的推动将大大加快DMS的大规模生产和实施。此外，DMS对互联网连接和智能客舱的需求也在增加。DMS作为一种有效的座舱感知媒介，可以为智能座舱中的个性化HMI系统提供驾驶员身份和状态感知等众多关键信息。通过利用身份和面部信息，它可以通过面部识别、配置和UI记忆、共享旅行身份验证来实现开门/引擎等功能，甚至为智能客舱提供更高级别的智能应用。如果说技术的发展推动了DMS落地的加速，标志着豪华乘用车品牌是否已经开始安装驾驶员监控系统，那么2018年将是驾驶员监控系统快速发展的第一年。除了辅助驾驶和自动驾驶时代对驾驶员实时接管能力的感知，以及日益严格的公共驾驶安全法规等因素外，这背后更重要的原因是驾驶员监控系统技术的不断成熟，尤其是驾驶员疲劳监测和身份识别技术的成熟。驾驶员疲劳状态监测技术路径主要分为两类。一种是基于非驾驶员的生理指标，如持续驾驶时间、异常驾驶轨迹和异常方向盘。这项技术主要基于特定的传感器，但也存在成本和性能可信度问题；

另一种是通过驾驶员生理指标直接监测，包括两个子类别：接触式和非接触式。接触模式主要通过实时采集和分析驾驶员的呼吸频率、心率、血压、血氧、脉搏等生理参数来判断驾驶员的状态。丰田曾推出过一种类似手表的驾驶员疲劳检测系统，该系统可以检测脉搏和心率等生理参数，以确定驾驶员的状况。然而，接触类型有一定的局限性，如实时性能、接触可靠性和驾驶员舒适性。非接触式方法是通过安装摄像头实时监测驾驶员的眼睑闭合、眨眼频率、面部表情、头部姿势、头部位置、视线方向和行为，以确定驾驶员的状况。业界普遍采用或参考美国国家公路交通安全管理局的评估方法PERCLOS P80。这类方法检测精度高、成本低、舒适度高，最重要的是具有大批量生产的能力，逐渐成为行业参考的主流方法。高性能前端量产DMS如何实现突破？随着ADAS和自动驾驶行业的不断发展，DMS作为一种新型需求，除了满足车辆法规的基本要求外，高性能前端驾驶员监控系统还需要不断的技术和工程突破：首先是算法和计算能力的突破，它不仅可以在现有量产芯片的基础上优化足够的计算能力，实现足够的监控性能，以可靠地适应不断变化和复杂的环境和场景；其次，安全法规有了突破，可以分解为不同安全级别的子系统，可以进行分析、故障缓解，甚至解决；

最后，在测试和验证方法方面取得了突破，实现了DMS产品的标准化设计，并为产品性能优化提供了定量数据。有限公司的驾驶员监控系统基于深度学习和FPGA优化技术，自主开发了一套完整的DMS检测算法和系统。该系统支持多个神经网络的同时操作，支持人脸检测、面部特征点检测、眼睛状态检测、头部姿态三轴估计、视线向量估计、面部特征向量提取和特定行为检测等多项任务。它具有高帧率、高精度、广泛适用性和高鲁棒性的特点，支持面部特征点坐标、眼睛状态二进制值、头部三轴角度和空间位置值输出视线角度和置信度等原始数据，方便上层应用开发。此外，自主研发的DMS通过针对实际工作条件的算法迭代和优化，克服了驾驶员戴眼镜、面部遮挡、背光、侧灯、阴阳交汇等复杂环境和场景的影响。它可以实现驾驶员身份识别、疲劳检测、注意力分散检测、特定行为检测、视线跟踪、面部表情识别等功能，并可以完成偏航±90°、俯仰±45°和滚转±45°方向大角度姿态的可靠检测。

同时，基于FPGA的深度神经网络优化是自研DMS系统的核心技术，在15美元的芯片上实现了1.5Tops的计算能力。计算能力的突破确保了DMS系统处理能力的不断提高。此外，通过深度优化二元神经网络以实现极低的系统延迟，可重构CNN加速架构设计实现了并行加速和远程升级的统一，使算法模型的优化升级非常高效，适合智能汽车行业的快速发展。

其次，作为L2+级自动驾驶过程中与驾驶员接管密切相关的系统，DMS的安全设计和系统可靠性问题已成为量产前不可避免的问题。由于DMS预警功能与车身控制无关，因此根据QM设计和实施的功能安全级别是可以接受的。如果与驾驶员接管有关，DMS的功能安全级别至少需要达到ISO26262的ASIL-B级别。此时，DMS系统分为多个子系统，至少分为摄像头模块子系统和控制子系统。不同的子系统需要进行相应的故障分析，以满足不同的安全设计要求。例如，对于相机模块子系统，如何定义和监控相机模块的各种异常和故障。因此，我们自己的技术DMS的硬件平台、软件架构和系统都是根据ISO26262 ASIL-B安全法规设计的，以确保系统满足相应的功能安全要求。最后，测试和验证方法是另一个非常重要但容易被忽视的方面。优先考虑市场需求的紧迫心态导致一些DMS产品只有基本的功能和性能，无法承受实际工况的稳健性测试，也无法满足前端生产的性能指标要求，导致只能服务于后端安装的预警市场。此外，DMS在国内外并不系统，可以参考权威标准，这也增加了DMS供应商和原始设备制造商测试DMS系统性能和功能验证的难度。在这方面，自研技术通过不断探索，总结并积累了一套相对严谨的测试验证方法。通过结合不同的环境因素和人类场景，去除不合理的测试场景，我们获得了一个涵盖150种不同测试场景的测试集。我们独立开发了一个自动化测试系统，可以全天候安装DMS并输出测试数据。

Eye Gaze Estimation模型，采用自己的技术，……

针对精度要求高的性能指标，开发了有针对性的专用测试验证设备，保证了性能指标的可靠性和可信性，为算法的持续优化和改进提供了定量依据。以Eye Gaze Estimation为例，如图所示，自主研发的视线跟踪系统可以基于从人脸到仪器平面校准的二维坐标系θ，通过水平分量θX和垂直分量θY的合成，输出估计的驾驶员视线角度和角度向量。为了获得高精度的Eye Gaze指标，需要特定的精密原始样本，涵盖不同的眼睛形状和照明环境。我们独立开发了一套完整的视线测量和验证系统，最高精度为2°，并获得了数百万级的高质量样本。这为在不同的头部姿势下实现高性能的视线跟踪和检测性能提供了保证。基于长期的技术和行业经验积累，自主研发的DMS系统不仅在全球最大的乘用车企业宇通客车（600066，股吧）实现了前端装饰的量产，还逐步进入了多个乘用车车型的重要OEM前端装饰项目。除了国内客户，作为博世中国驾驶员监控系统软件的合作供应商和席琳在中国汽车行业唯一的认证会员，我们自己的技术也得到了海外客户的认可，并逐渐与北美、日本、，和欧洲共同探索即将到来的DMS前端市场。

在最近结束的日本国际汽车技术展览会上，自主科技首席执行官关燕峰博士接受了彭博社的采访。凭借检测精度、功耗、成本、稳定性和稳健性等优势，该公司的DMS系统不仅得到了丰田、日产、三菱、博世、奥托立夫、电气设备和爱信精密机械等世界级企业产品和技术专家的认可，还吸引了彭博社等多家权威媒体的采访。此外，在中国汽车技术研究中心受国家标准化技术委员会委托开发的“DMS驾驶员注意力监测系统”国家标准项目中，赛维科技作为专业的DMS系统供应商，作为标准工作组成员直接参与了标准的起草和制定，为国家汽车驾驶安全做出了自己的贡献。随着越来越多的代工厂商开始计划将DMS系统纳入新车型配置清单，DMS前端市场将逐渐爆发，甚至在不久的将来，DMS系统将成为许多代工品牌车型的“标配”，甚至衍生出更多基于驾驶员状态感知的智能应用！天行健，君子自强不息。自主技术将在自动驾驶的道路上砥砺前行，坚定不移*版权声明：本文为格势汽车原创文章。如果您希望转载，请遵守转载说明的相关规定。违反转载说明的，格仕汽车将依法追究其法律责任！本文地址：http://auto.gasgoo.com/News/2019/01/230520262026I70085465C103.shtml

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