gangzi0801 |
2019-05-22 11:10 |
激光雷達vs雷達
利用可見光脈沖反射精確量測物體距離的激光雷達(LiDAR) ,結(jié)合雷達與攝影機被視為達到完全自駕程度的最佳發(fā)展路徑。持反對意見的特斯拉則主張,只要計算機視覺技術(shù)夠好,激光雷達其實是多余的裝置,畢竟人類光靠眼睛就能開車。 /IO<TF(X #~_ZG% u 觀點的不同,相應(yīng)的解決方案自然不同。未來也沒有采用激光雷達計劃的特斯拉主要透過8個攝影鏡頭(前置3個、側(cè)邊各2個及后置1個),以及前置雷達與部分超音波傳感器負責近距離偵測;其他廠商則傾向增加1或多個激光雷達,甚至加上夜視鏡頭來提升安全性。 u8w4e!rKo6 }{R?i,j( 特斯拉的方法成本較低,但需要更多數(shù)據(jù)處理能力。對于想要盡快推出自駕車的廠商而言,對安全性的考量高于成本,因此選擇采用激光雷達加攝影機的選項。 rZij[6]Y^ $?HOke 可靠性(reliability)是其中關(guān)鍵,攝影機只能借由感知物體相對大小猜測距離,且必須適應(yīng)不斷變化的光線,不像激光雷達無論白天黑夜都可以確切量測距離。 sjZ@}Vk3b ^=COgO]e 計算機視覺技術(shù)過去幾年雖有重大突破,但仍不夠完善。特斯拉認為人類單靠雙眼就能駕車,因此相信計算機視覺絕對可以達到這樣的能力,其CEO埃隆·馬斯克認為一旦計算機視覺問題獲得解決,激光雷達就沒有存在的價值。然而問題在于這一天何時到來?其他廠商選擇激光雷達,是因為激光雷達降價的速度會比計算機視覺技術(shù)突破更快實現(xiàn)。 F*}.0SQ 0^0Q0A 近期有一篇康奈爾大學發(fā)表的論文提出了可以將30米內(nèi)的目標檢測準確率提高至70%的方法,顯示計算機視覺系統(tǒng)正在挑戰(zhàn)激光雷達的可靠度及正確距離量測等核心價值。不過激光雷達在 100~300米范圍的深度準確率接近100%,這對高速公路行車很重要,30米即使對市區(qū)行車來說也不太夠。 8_d>=*( ^&!SnM 總結(jié)來看,馬斯克認為超強且接近完美的計算機視覺可以達到安全駕駛的目標,讓激光雷達無用武之地。其他人則認為結(jié)合激光雷達的可靠性與夠好的計算機視覺技術(shù)就可實現(xiàn)駕駛安全。 K P1;u
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