「特斯拉」实现高级自动驾驶，一定要用激光雷达吗？( 三 )
因此 ， 像特斯拉这样的车厂对于车顶那个巨大无比又巨贵无比的激光雷达 ， 心怀痛恨就不难理解了 。 所以 ， 但凡有替代激光雷达的解决方案 ， 对车企来说都是一件幸事 。
目前来说 ， 在L4以及更高级别的纯视觉计算方案上面 ， 特斯拉以及个别技术企业仍在进行积极的探索 。
本文图片
在2018年 ， 有一篇来自康奈尔大学的技术论文介绍了一种纯视觉技术架构的方法来实现激光雷达可以达成的性能效果 。 这一方法主要是改变了立体摄像机目标检测系统的 3D 信息呈现形式 ， 将基于图像的立体视觉数据转换为类似激光雷达生成的3D点云 ， 通过数据转换切换成最终的视图格式 。 因此被称之为伪激光雷达数据（pseudo-LiDAR） 。
研究人员发现 ， 以鸟瞰图而不是正视图来分析摄像机捕捉到的图像 ， 可以将目标检测准确率提升2倍 ， 从而使立体摄像机在目标检测方面的性能接近激光雷达 ， 有可能成为激光雷达的可行替代方案 ， 且其成本相比后者要低很多 。
而特斯拉在最近举行的机器学习大会上透露 ， 他们正在做 “伪激光雷达”的研究 。 在大会上 ， 技术人员演示了通过少数几个摄像头达到传统激光雷达精度的方法的具体案例 。 其技术实现主要通过不同方向的摄像头进行图像拼接和视觉深度估计 ， 再投影到鸟瞰图 ， 就可以作为局部导航地图使用；同时 ， 将画面的每个像素都进行深度估计 ， 就像激光雷达点云一样 ， 形成3D目标检测 。
“伪激光雷达”的关键在于摄像头背后的先进的神经网络 ， 可以充分理解输入的范围和质量 。 当然 ， 伪激光雷达解决方案还需要实时的图像数据处理能力的硬件支持 ， 以及要规避摄像头拍摄的图像清晰度以及光线问题 ， 而这些也是特斯拉正在解决的问题 。
当然在对高级别自动驾驶是否一定要用激光雷达的问题上 ， 特斯拉并非孤家寡人 。 近日荷兰的恩智浦半导体首席CTO Lars Reger也给出了自己的判断 。 他认为激光雷达面临的成本高昂 ， 特定场景失效以及损坏后维修代价高昂等问题 ， 很可能成为L4-5级自动驾驶汽车上的“致命短板”；反而如果图像技术更为成熟的话 ， 摄像头+毫米波雷达+V2X通信技术的组合 ， 就可以取代激光雷达 。
当然 ， 除了纯视觉计算方案 ， 一些硬件企业也在尝试利用毫米波雷达来代替激光雷达 。 我们知道 ， 高频的毫米波雷达在探测距离上面要优越于激光雷达 ， 但在角分辨率上弱于激光雷达 。
来自爱尔兰的伊佳半导体芯片研发商Arralis已研发出一款车用毫米波雷达系统Corvus ， 计划应用于L5级自动驾驶上面 。
本文图片
据报道 ， Corvus雷达在探测范围、仰角分辨率和扫描面积等方面超过了目前市场上主流毫米波雷达 ， 能够在水平±45°和垂直±7° ， 300米范围 ， 对多个目标进行探测 。 探测距离要远远高于激光雷达的200米的水平 ， 在角分辨率上达到激光雷达的水平 。 在L4级自动驾驶上 ， Corvus车用毫米波雷达已经达到可以代替激光雷达的能力 。
Corvus雷达最直接的研发动力 ， 就来自于车企的直接需求 。 即使新一代毫米波雷达的成本比市场上通用的短距雷达略高 ， 但也将远低于激光雷达 。
如果激光雷达所能实现的性能被纯视觉方案和毫米波雷达逐步替代 ， 而其恶劣天气等应用场景的短板以及代价高昂的成本被克服 ， 那么激光雷达确实就不再是车企们的一个必选项了 。
本文图片
回到当下自动驾驶技术与商业的交汇点上 ， 激光雷达一定是未来L4级自动驾驶的主力担当 ， 毕竟车企们是无法承受哪怕极小概率的自动驾驶安全隐患的 ， 更何况激光雷达的成本价格随着竞争的加剧正在大幅下降 ， 正在达到可以规模量产的边缘了 。
推荐阅读
- 北京22家市属医院均开展安检基本实现重点区域安检措施全覆盖
- 长江流域渔民退捕“上岸”实现扩产新致富
- 实现“甜蜜计划”，这对中哈跨国夫妻好甜
- 北京地铁11号线西段三座车站提前实现主体结构封顶
- 环球车讯网|全新大众途观，外观的设计更加时尚，更加大气，“满满”的高级感
- 中东问题|
- 特斯拉|热评 | 加强OTA技术召回监管将有助于汽车产业健康发展
- 网通社|喜欢蔚来的越来越多了 连续四个月交付创新高 你是否愿意放弃特斯拉选择它？
- |龙城高级中学建校地址确定 总用地面积8.24万平
- 特斯拉|把小鹏P7开上高速，它竟然自己跑起来了！