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usdt法币交易平台(www.payusdt.vip):华为的激光雷达和特斯拉的视觉算法,谁才是自动驾驶的未来?

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作者:腾讯新闻知识官 清华大学动力工程与工程热物理博士 张抗抗

近期,华为在上海车展展示了一项靠近L4级其余无人驾驶手艺,引发了一连串的手艺讨论。

华为的这套方案,是通过自研的激光雷达算法实现了靠近L4级其余自动驾驶,同时华为也宣称要将96线激光雷达的成本降低到200美金以内。

从现在的情形看,以特斯拉、百度Apollo为代表的视觉算法派坚持以为激光雷达是成本高,手艺生长慢的产物,并不如视觉算法的价值高。但华为、小鹏这样的公司则以为,激光雷达是比视觉算法更好的手艺。

哪一种方案最靠谱?现在激光雷达生长到了一个怎样的水平?希望这篇文章能给你谜底。

激光雷达在全视角笼罩和定位中的应用展示(图片源于WAYMO)

“激光雷达”派和“视觉算法”派先进性的争论,由来已久

激光雷达是和视觉算法谁才是智能驾驶的未来,这个争论由来已久。作为电动车领域“乔布斯式”的人物,马斯克曾在2019年抛出“只有傻瓜才会用激光雷达”的惊天言论,他可能是发动激光雷达和视觉算法口水战的始作俑者。

但在我们睁开讨论这个问题之前,首先要明确要害的一点是:我们这里讨论的激光雷达,并非自力存在的,它是由激光雷达所组成的一整套车辆周边数据采集系统,接纳激光雷达的方案并不意味着甩掉视觉算法,而是在原视觉算法方案的基础上增添了激光雷达的应用。

例如“视觉派”特斯拉的感知系统是由1个毫米波雷达、12个超声波雷达和8个摄像头组成。而在已宣布的“激光雷达派”量产车型中,极狐αS的感知系统由3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗摄像头以及高精舆图组成,小鹏P5的感知系统则是由2个激光雷达,12个超声波传感器、5个毫米波雷达、13个高感知摄像头和高精舆图组成。

由此可见,“激光雷达派”不仅增添了全新的激光雷达传感器和高精舆图,而且在传统的视觉传感器上,数目也比“视觉派”车型多。

因此,“激光雷达”派和“视觉算法”派谁才是自动驾驶的未来这个问题,更严谨的问法应该是:仅依赖视觉算法的方案,与以激光雷达和视觉多传感器融合的方案,各自的优势与劣势是什么?

从现有的情形我们会发现,仅仅依赖视觉算法的方案的优势是成本较低,但它对于算法的要求异常高,而当前的算法水平远达不到人类要求的水平。

而以激光雷达和视觉多传感器融合的方案,其优势是可以更好地处置corner case(界限情形),但它对算力的要求很高,而且硬件成本也并不低。

实在视觉算法的识别准确率已经很高了,只是它对极低概率的corner case 的能力着实有限。 这是正常的情形,即即是人类依赖双眼,有时刻也会由于眼睛的可视局限、眼花等问题导致交通事故的发生。

而在原视觉系统中增添激光雷达,则可以大大削减这类corner case的概率。即即是有一天视觉算法的水平到达了人类驾驶员的水平,增添激光雷达依然可以进一步降低事故概率,要思量的仅仅只是成本收益问题 ―― 若是激光雷达足够廉价,就相当于支出一份保险费来降低事故率。

在未来,激光雷达和视觉算法之间的市场竞争依旧会存在,同时成本收益问题依旧是需要思量的一个主要方面。差异应用场景下对感知系统的要求差异,手艺的选择也会有差异。

例如基本的L2辅助驾驶功效和2020年较为高阶的高速领航驾驶功效(特斯拉NOA、蔚来NOP、小鹏NGP),仅依赖毫米波雷达及视觉就可以完好地运行,而在2022年人人重点关注的都会领航驾驶功效设计中,激光雷达就成了必备品。

以未来3-5年的时间点来看,激光雷杀青本将会大幅降低,但依然会有一定的成本,这意味着统一个车型可以选择差异品级的自动辅助驾驶系统,车型的价钱也差异,消费者可以凭证自己的需求选装激光雷达。

换而言之,从现在我们界说的最先进的自动辅助驾驶手艺来看,未来几年带有激光雷达的方案会成为主流,但从装载车型的绝对数目上来看,带激光雷达的方案照样一个相对小众的选择。

对于在手艺上已经相对成熟的视觉算法,激光雷达当下的手艺水平事实若何?

特斯拉在现在电动汽车市场上的乐成,从一个侧面反映了在当下的市场、政策和用户需求的条件下,视觉算法已经是一套相当成熟的解决方案。通过摄像头和毫米波/超声波雷达的配合,特斯拉可以实现L2级其余ADAS(高级自动辅助驾驶)功效。然则由于受限于芯片算力、逻辑算法等因素,视觉算法现实上很难再进一步。

而对于激光雷达来说,它还属于“半上车”的状态,之以是手艺生长的云云缓慢,这与激光雷达自己存在的历史问题不无关系。若是要理清这个问题,我们先要从ADAS手艺领域入手,在充实思量其应用场景与成本的靠山下做出评判。

WAYMO自动驾驶汽车那时所搭载的机械式激光雷达(图片源于WAYMO)

早期无人驾驶开发的车型多接纳的是机械旋转式激光雷达,可以对周围环境举行360°的水平视场扫描,而半固态与固态激光雷达往往只能做到最高120°的水平视场扫描。

从绝对指标来看,360°一定要优于120°,但这并不能说明机械旋转式激光雷达的手艺水平更高,由于思量到成本、安装位置、可靠性与寿命等因素,将机械旋转式激光雷达应用到量产车上的难度,会远大于固态与半固态激光雷达。

因此,从ADAS手艺领域来关注激光雷达的手艺水平,一个更好的角度是考察那些实装到量产车上的产物,例如接纳华为激光雷达方案的极狐αS与接纳大疆Livox方案的小鹏P5。

左:接纳华为激光雷达方案的极狐αS 右:接纳大疆Livox方案的小鹏P5(图片源于官网)

可以一定的是,未来几年是激光雷达的快速提升性能、降低成本的几年。

从ADAS手艺领域来评价激光雷达,不仅要关注其绝对性能的指标,更应该连系应用场景、感知系统的角度来评价,这样才会更具现实意义。

从这个意义来说,像华为、大疆这种既做全套解决方案,又做激光雷达零部件的厂家,能更好地施展有限性能激光雷达的潜力,在未来的行业中有更具优势。

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除此之外,关于当前的ADAS手艺领域,上述提及的激光雷达和摄像头实在都属于感知系统的一部门,而感知系统通常还包罗了毫米波雷达、超声波雷达、高精定位系统与高精舆图。

一套完整的ADAS除了感知系统之外,还应该包罗决议系统与执行系统。要明白这些系统,我们可以回忆一下平时咱们是怎么开车的:

第一是眼睛的环境感知方面:车道的位置,前方是否有车辆行驶,红灯和绿灯的交流,这些事情都是由超广角、快速对焦、无级调光圈、双目即时测距、损伤自修复的超高性能仿生摄像头――眼睛来完成的。

更为主要的是,此仿生摄像头自带极强的人工智能处置器,自动完成图像处置(例如剔除毛细血管的遮挡、插帧补全盲点像素等)、工具识别(例如红绿灯、车道)、轨迹展望(前方的车辆即将转弯)等功效之后,将信息上报给“上层意识”。

另外是大脑的行为决议:通过环境感知的信息来判断车辆需要执行的控制战略,例如前方车辆住手,需要紧要刹车等。还要提到的是,像“今天走不走高速”的路径设计也属于广义的决议功效。

另有事手脚的控制执行:在收到大脑的决议指令后,驾驶员的神经、四肢,以油门刹车与偏向盘作为人车交互的两大前言,与整个汽车系统一起肩负车辆控制的功效。以是现在来看,AD AS系统中最难、最要害的照样感知系统。

成本控制,视觉算法和激光雷达最大的分水岭

极光雷达上车难,难在成本控制。根据公然资料显示,特斯拉现在所运用在其车型上的单目摄像头成本在150~600元之间,更庞大的三目摄像头成本也不外千元以内。

览沃科技在CES2020上宣布的激光雷达产物(图片源于览沃科技官网)

激光雷达的价钱,在最近5年也出现一个显著的下降趋势,然则相比摄像头来说,依然贵得多。去年8月,大疆旗下的览沃科技宣布了在年头CES2020上带来的激光雷达新品的行货版本,其中Livox Horizon激光雷达,订价6499元,另一款长量程的Livox泰览 Tele-15,价钱则是8999 元。而这辆产物,在全球市场的订价划分是999美元和1499美元。

激光雷达的成本价钱高,成为了阻碍其“上车”的原罪。

2020年,华为研制出了属于自己的96线激光雷达,其宣称要在未来将成本降低至200美金以内,这也是华为尚未实现的一个目的,而制订这个目的的依据主要是以下5点:

(1) 量产导致成本的降低

(2) 手艺的提高促使了成本降低

(3) 针对应用场景开发特定性能的产物以降低成本

(4) 提供更好的系统开发环境以降低主机厂的研发成本,相当于变相降低了激光雷杀青本

(5) 华为提供整套方案,激光雷达让出的利润可以在整套方案中挣回来,实在也相当于降低了成本

虽然现在的成本问题并未获得有用解决,但现在已经有先行者最先将激光雷达正式应用到上市的汽车上。

现在明确示意已搭载激光雷达的、即将上市的车有3款:蔚来ET7、小鹏P5 、极狐αS。这些车在交付的时刻,只能说是“硬件支持L3、L4级自动驾驶”,但并不能“马上实现L3、L4级自动驾驶”。

这么看来,在厂家能够真正实现L3、L4级自动驾驶之前,车上的激光雷达是不是暂时用不上了呢?实在并非云云,由于激光雷达不仅对L3、L4有用,也能显著提升L2辅助驾驶的功效体验。

为什么激光雷达会让人更放心呢?

这要从它的原理讲起:一条激光,穿已往的时刻是直的,相当于数字扫点,理论上把所有周围的点扫一遍之后,就能清晰地知道周围环境是什么样。

激光雷达的扫描示意图(图片源于velodyne lidar)

与激光雷达差异,摄像头的采集的是像素信息,实在就和人眼看到的局限差不多。

而与人差其余是,人眼配备了超强的智能处置器(大脑),可以在绝不艰辛的情形下识别出环境中的车道、车辆、行人等,对车辆来说,像素信息只是无意义的海量数字,必须经由抽象、重构等庞大历程,依赖超强智能才气到达人类的识别效果。

也就是说,若是不配备激光雷达,要想通过智能算法填补感知能力地缺陷,需要多支出10倍的起劲。

再打个譬喻,咱们人类驾驶员在开车的时刻,偶然也就看花眼的时刻,好比快要处的物体识别成了远处的 ―― 这就是大脑在处置像素信息的时刻发生了视错觉。但若是给每个像素点都标上距离信息(相当于配备了激光雷达),那就绝不能能发生这种视错觉了。同时,除了上面提到的场景之外,激光雷达对于强光变换、弯道巡航、夜间行车、狭窄通行等场景下的L2功效体验提升都市很有辅助。

因此在现在的手艺环境下,激光雷达和视觉算法并不应该是相互对立的关系,也没有激光雷达的解决方案一定比视觉算法解决方案更好这样的说法。

激光雷达和视觉算法应该是相辅相成的关系,激光雷达可以大幅提升视觉算法的精度,降低视觉处置对于超高精度算法的依赖,但现在高成本制约了更多的激光雷达泛起在整车上;而视觉算法在未来的自动驾驶领域依然是主流的焦点手艺之一,它的应用普遍性暂时是激光雷达这样的产物无法替换的。

对于激光雷达来说,只管它在现在另有对照多的问题亟待解决,但很显然行业内已经有了共识,在未来的几年内,L3-5的自动驾驶系统中,激光雷达将成为必不能少的组成部门。

相对于盘算机视觉手艺,激光雷达手艺优点是平安性上会更高。这也是行业自动推动激光雷达在更高级其余自动驾驶中,成为主流的主要动力。

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