宅秘|特斯拉自动驾驶有多少“黑科技”？或许它早已成为日常
北京时间9月23日4:30 ， 特斯拉在美国加州弗利蒙特工厂举行年度股东大会“电池日活动”在活动期间 ， 特斯拉首席执行官埃陇马斯克（Elon Musk）宣布 ， 新的“4680”电池能量密度提高5倍 ， 续航里程提高16% ， 动力提高6倍 。 为了避免将来有可能出现的电池供给问题 ， 以及降低电池的成本 ， 特斯拉将有可能亲自下场进入电池生产领域 ， 这一切都是为了一个一直以来的想法：制造出更具有性价比的电动车 。 在活动期间 ， 马斯克也表示有信心在三年后发售价格在2.5万美元左右的全自动驾驶汽车 。
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2020特斯拉电池日现场（图源来自网络）
除了电池技术以外 ， 特斯拉在自动驾驶的探索上也一直不断地在进步 ， 特斯拉所使用的Autopilot套件在FSD（Full Self-Driving）的加持下 ， 已经可以实现一定程度的自动驾驶 。 但是当然它还存在很多需要改进的地方 ， 比如在城市使用自动驾驶时对交通灯、车辆等识别还有待改进 ， 仍旧需要司机握紧方向盘关注行驶状况 。 当然还有另一个最重要的原因 ， 那就是FSD套件的价格 。 FSD套件最开始在美国售价5000美元 ， 但经过几次调价后 ， 已逐步提升至如今的8000美元 ， 折合人民币64000左右 ， 四舍五入一辆车的首付都出来了 。
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自动驾驶识别技术（图源来自网络）
虽然特斯拉自动驾驶套件依旧很昂贵 ， 短期内我们可能没有机会亲身体验 ， 但这套系统所使用的核心技术之一——视觉传感器其实已经走入我们很多人的生活了 。 如今在无人机和扫地机器人上 ， 视觉传感器已经成为了不可或缺的一部分 ， 尤其是在避障功能上 ， 作为信息收集必要的传感器 ， 尤其是双目摄像头经常被普遍使用 。
双目摄像头严格来说归属于3D摄像头 ， 其最大的特点就是除了能够获得平面信息以外 ， 还可以收集拍摄目标深度的信息 ， 也就是我们所说的从三维角度来说的位置及尺寸 ， 也就是大部分生物的双眼一样 ， 可以协同成像 ， 从而更好地对目标进行识别 。 但是在扫地机器人上使用双目摄像头的设计也是今年才出现的新趋势 。
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自动驾驶激光雷达（图源来自网络）
目前市面上的大部分扫地机器人在避障上通常分为碰撞识别、结构光识别、激光雷达识别和刚才我们提到的视觉识别等多种识别方式 ， 这些识别系统不仅在地图规划和避障上都起到关键性作用 。 不过普遍被使用的还是激光雷达识别系统 ， 因为主流的2D激光雷达在扫描一个平面内的障碍物时 ， 可以对建立栅格地图并同时定位机器人 ， 具有精度高、速度快、稳定等优势 ， 但是缺点也很明显 ， 激光雷达的模组体积都比较大 ， 价格也比较昂贵 。 而视觉识别传感器具有价格便宜、体积孝获取信息直观的优点 ， 不过同时它也代表着扫地机器人需要更强的运算处理能力 。 既然激光雷达和视觉识别两种方式优缺点都如此明显 ， 那么如果两种结合会有怎样的效果呢？
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石头扫地机器人T7 Pro
石头科技在其今年推出的T7 Pro上就采用了激光雷达+AI智能双目两种识别相组合的避障解决方案 。 石头扫地机器人T7 Pro的激光雷达在工作时通过向周围发射光线 ， 从而判断自身与物体之间的距离 ， 判断扫地机器人当前所处位置 ， 加入AI智能双目以后 ， 石头扫地机器人T7 Pro就具备了对物体的识别能力 ， 尤其是在避障上比激光雷达更准确 。 两者在工作时相互协同 ， 激光雷达对整体进行规划 ， 并针对8cm以上的障碍物进行避障识别处理 ， AI双目摄像头则主要负责检测并避开视觉范围内宽大于5cm ， 高3cm-8cm之间的障碍物 ， 同时 ， 通过数据库内预设的不同物品的模型 ， 包括衣物、线材、针织物、便溺等特殊障碍物 ， 进行避让或者越过的判断 ， 增强了扫地机器人的工作效率 ， 也避免了不必要的麻烦 。
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