盡管目前自動駕駛技術(shù)的發(fā)展程度,尚未達到”無人駕駛“的地步,但高階的城市NOA(自動輔助駕駛)已經(jīng)成為了主流新能源產(chǎn)品的標(biāo)配,而在這一領(lǐng)域其實一直存在著一個爭議,那就是要想實現(xiàn)自動輔助駕駛,到底是應(yīng)該使用更多的激光雷達,還是走純視覺路線。
眾所周知,咱們的城市里不僅有機動車、非機動車,還有行人等各種交通參與者,此外城市車流量大,新舊道路交錯復(fù)雜,這些因素組合在一起,使得城市道路成為了所有交通環(huán)境里最為復(fù)雜的一個。
因此如何讓新能源汽車的自動駕駛輔助功能,在城市里更好地發(fā)揮作用,成為各大新能源廠家一直在努力的方向。一些廠家認為,要想讓自動輔助駕駛系統(tǒng)工作順暢,除了要使用更高清的攝像頭來捕捉視覺信息外,還需要增加激光雷達來實現(xiàn)更加準(zhǔn)確的環(huán)境監(jiān)測。
所謂激光雷達,其實大家可以理解成一種通過激光掃描來完成環(huán)境識別的高精傳感器。而這些年這項技術(shù)在國內(nèi)發(fā)展迅猛,以至于現(xiàn)在國內(nèi)的主流新勢力車企在新車發(fā)售時,都會宣傳這一配置。
但這種傳感器的成本造價非常昂貴,一套性能優(yōu)異的激光雷達單價大約在1000美元左右,如果算上一些輔助材料,那么車企僅在激光雷達這一項上的花費就高達1萬元左右,所以目前市面上使用激光雷達的車型大多價格都在30萬左右。
除了價格問題外,激光雷達本身在適配上也比較困難,因為激光雷達很多情況下需要云計算,對服務(wù)器的算力以及網(wǎng)絡(luò)帶寬都有著很高的要求,稍有干擾或者性能不穩(wěn),就會出現(xiàn)云噪點,點云重疊、標(biāo)定參數(shù)偏移等問題,而一旦算法不夠準(zhǔn),那么激光雷達的作用將大打折扣,甚至出現(xiàn)誤檢或漏檢的情況,其后果就是,車輛會在不需要避障的情況下采取措施,引起車主的不適和危險。
所以到目前為止,使用純激光雷達的產(chǎn)品幾乎沒有,大多車企還是會加入攝像頭以輔助激光雷達,也就是所謂的視覺+雷達的方案,不過這種方案在純視覺派看來,就純屬”自討沒趣“的做法,畢竟花了激光雷達的錢,結(jié)果還是需要通過攝像頭來保證安全,那還不如強化視覺系統(tǒng),徹底放棄貴而不實用的激光雷達。
而這一派的典型代表就是特斯拉。
目前特斯拉研發(fā)的FSD系統(tǒng)已經(jīng)在北美開始大面積測試了,距離這項技術(shù)進入國內(nèi)只是時間問題,在馬斯克看來,純視覺的方案有著非常大的優(yōu)勢。
因為純視覺方案符合人類駕駛靠視覺感知的天性,只要是眼睛(攝像頭)能夠看到的東西,系統(tǒng)就能夠直接識別其中的信息,從而做出準(zhǔn)確的判斷,這要比那些由傳感器收集而來的抽象數(shù)據(jù)更加可靠,再配合上如今發(fā)展成熟的高精地圖,基本上可以實現(xiàn)比較高水平的自動駕駛。
而即便是檔次較高的攝像頭也不過幾十美元的成本。從這個角度來說,在滿足輔助駕駛功能性的前提下,視覺系統(tǒng)成本可控的特點,使其更加容易被推廣。
不過純視覺系統(tǒng)也不是沒有缺點的,比如單純依靠視覺信息,無法實現(xiàn)更加立體的三維建模,這也就意味著在感知深度上,純視覺體系難以做到更高的水平,當(dāng)然不少廠商也在試圖利用人工智能和更先進的軟件算法去解決問題。
當(dāng)然從實用性的角度來講,“純視覺”和“激光雷達”其實是很難分出高下,兩者在給自動駕駛系統(tǒng)賦能這方面,屬于半斤八兩的水平。
原因也不難理解,目前國內(nèi)的自動駕駛尚處于起步發(fā)展階段,廠家所適配的自動駕駛功能,只需要做好駕駛員的助手就行,這也就意味著,不需要過高的硬件配置,就能夠?qū)崿F(xiàn)類似車道糾偏、定速巡航、自動剎車等功能,無論是使用攝像頭還是激光雷達,兩者在實際功能體驗上的差距還是比較小的。
因此,對于消費者來說,購車并不需要特別去關(guān)注這方面的配置,喜歡什么,買什么即可。至于廠家們關(guān)于“激光雷達”和“純視覺”的爭論,大家看看熱鬧就行。
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