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纯视觉方案对比激光雷达 谁才是自动驾驶的未来?

2021-05-18 11:01
电车资源
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科技快速发展的21世纪,各种新科技产品不断涌现,使得人们的生活更加便利智能。我国也正在加速推进人工智能产业发展,其中汽车产业中自动驾驶也被列为重点项目。因此各大科技公司、各国汽车厂商、出行公司等纷纷入局。

经过这几年的快速发展,这些企业在自动驾驶领域已经取得了不错的成绩,从市面上来看大多数车型都已经超越了普通意义上L2级别的辅助驾驶。例如特斯拉的FSD、小鹏的NGP、蔚来的NOP、百度Apollo的 ANP等等。

纯视觉方案VS激光雷达 谁才是自动驾驶的未来?

而完成这些辅助驾驶都需要依靠感知、分析、应用三大层面,其中感知层用来代替人的眼睛,通过传感器(激光雷达、摄像头、毫米波雷达、高精地图等)来采集驾驶员行驶过程中涉及到的驾驶信息。分析层则是用来代替人的大脑,通过获取到的信息进行计算,制定相应的控制策略。最后应用层则是代替人的手脚,将接收到的控制策略进行执行,其中包括加减速、转向等。

其中感知领域目前行业内有两个立场鲜明的派系——视觉派和激光雷达派。

什么是视觉派?

要成功完成自动驾驶,车辆就必须要具备感知路面、周围车辆以及建筑物等各种影响汽车驾驶安全的因素,视觉派就是仅仅依靠摄像头拍摄的画面,传输到系统进行分析,从而计算出周围的车辆、道路等信息。简单点来说,纯视觉的方案就是完全模拟人行走时的状态,首先是眼睛看见画面传输给大脑,然后大脑进行处理判断后给双脚下达命令。

像特斯拉、极氪、百度都使用的是纯视觉感知方案,其中特斯拉更是视觉派的坚实拥护者。不过即便这几家都是使用纯视觉感知方案,但是在感知架构上还是存在一定区别。

纯视觉方案VS激光雷达 谁才是自动驾驶的未来?

特斯拉搭载了8 颗摄像头,包括前置三目摄像头(分别是长距窄视角、中距中视角和短距鱼眼)、车辆的左右两侧各有 2 颗面向侧前和侧后的摄像头,再加上1 颗后置摄像头,8 颗摄像头完成了 360° 纯视觉感知的无死角覆盖,而百度的Apollo Lite 与特斯拉基本一致,只是加装了2 颗环视摄像头做感知补充。最后就是极氪使用的SuperVision 系统,与特斯拉和百度最大的区别就在于它使用的是前置双目摄像头,不过在能力上同样能达到既宽又远。

什么是激光雷达派?

激光雷达派是以激光雷达为主导,配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头来完成自动驾驶,其中激光雷达会通过发射激光束来测量视场中物体轮廓边沿与设备间的相对距离,从而准确捕捉这些轮廓信息组成点云,并绘制出3D环境地图再传输到系统进行分析并下达车辆行驶指令。简单来说,激光雷达方案就像是在人行走时,依靠双眼看到物体的基础上使用了拐杖,能够更准确的给到大脑反馈信息。

纯视觉方案VS激光雷达 谁才是自动驾驶的未来?

像小鹏P5、蔚来ET7、极狐阿尔法S HI版都是使用的激光雷达方案,虽然他们他们在硬件的配备上有所区别,但是最终都能够在部分场景下实现L3级别的自动驾驶。例如:小鹏P5和蔚来ET7都能够在高速上手扶方向盘并观察路面的情况下让车辆自动驾驶,极狐αS HI版则是更加激进,可以在无需手扶方向盘的情况下在市区复杂环境下开启自动驾驶功能。

视觉派VS激光雷达派

首先是视觉派,纯视觉方案的优势在于,摄像头获取的视频数据与人眼感知的真实世界最为相似,也最接近人类驾驶的形态,同时高分辨率高帧率的成像技术能够使感知环境信息更加丰富,但摄像头依赖环境光照,容易受到恶劣环境影响,而且无法直观判断景深。另外,纯视觉方案由于是直接将所有图像传输给系统,因此需要非常强大的算法和算力才能够在段时间内下达接下来的指令。而就目前的芯片的算力而言,要完成更高级别的自动驾驶功能还有一定难度。

其次再来看看激光雷达,激光雷达在运行时可以通过发出光束快速的并且准确的对外界物体进行位置,大小进行判断并同时获取数据以形成准确的数字模型,另外,相比视觉派而言,它监测的距离更长,精度更高,响应速度更灵敏,并且环境光不受影响。不过激光雷达在面对雨雪等极端天气时发出的光束会受到影响,从而影响三维地图的构造,因此这就必须依赖其他传感器的共同协助。除此之外,因为激光雷达是设置在车辆外部,如果一旦造成损坏,后期还会面对高昂的维修问题。

未来,谁会成为主流呢?

小鹏汽车副总裁吴新宙曾经表示,视觉的潜力是没有止境的,它真的是一个宝藏,长期来看,视觉是无所不能的,但是这个能力的增长是有一个过程的。

就目前来看,汽车作为移动出行的工具,其最重要的核心因素是什么?毫无疑问,就是安全性,而摄像头和激光雷达都存在一定的弊端,只有将两者相结合才能使车辆获取更加相信且精准的信息,就像此前百度Apollo的王亮所说,激光雷达和摄像头不是排它的的也不是单纯的从属和互补关系。从安全性考虑,二者具备相同的重要性和不可替代性,缺一不可。

 但是,无论哪种方案,我们离全自动驾驶都又更近了一步。

来源:电车资源

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