自动驾驶路线之争:多传感融合才是出路

近期,主动驾驶无疑已经成为科技圈和汽车圈的热点话题,谷歌、百度、苹果及Uber等科技公司,特斯拉、奥迪、奔跑、宝马等主流汽车厂商纷纷投入主动驾驶领域。然而,关于主动驾驶技巧路线之争也一直没有结束过。据理解,在不合技巧路线中,所运用到的传感器重要有激光雷达、毫米波雷达以及摄像头三类,且各具优错误。

一、主传播感器比较

激光雷达:

激光雷达具有高精度、高分辨率的优势,同时具有建立周边3D模型的远景,然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且今朝技能落地资本昂扬。因为激光雷达可广泛运用于ADAS体系,例如自适应巡航控制(ACC)、前车碰撞警示(FCW)及主动紧急制动(AEB),是以吸引了不少具有前辈技能的始创公司竞争,同时传统供应商也积极构造投资欲望可以或许杀青计策互助关系以便快速获得前辈技巧。

毫米波雷达:

与激光雷达比拟,毫米波雷达具有探测距离远,不受气候状态影响以及资本低的优势。因为毫米波雷达采取硅基芯片,不会特别昂贵,也不涉及庞杂工艺,同时正处于第二次工艺转型的重要时期,估量成本仍有降低空间。

比拟激光雷达暂时高弗成攀的成本以及较低的技能壁垒和自身可全天候工作的优势,毫米波雷达可以说是今朝始创公司进入主动驾驶市场的一个门槛较低的进口。

摄像头:

车载摄像头是最根本常见的传感器,价格低廉且运用广泛同时具备雷达无法完成的图像辨认功效,不仅可以辨认路牌,在主动驾驶体系的图像处理筹划中也是弗成或缺的一部门。

鉴于今朝激光雷达的高成本,摄像头配合高精度地图是另一种较低本钱的技能路线。除了与高精度地图合营为主动驾驶供给定位干事,摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小(摄像头捕获的是小尺寸的2D画面)的数据收集器。

二、视觉主导还是激光雷达主导?

据清华年夜年夜学邓志东教授介绍,主动驾驶情况感知的技巧路线重要有两种:一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融会筹划,另一种以低资本激光雷达为主导,范例代表如谷歌Waymo。

1、视觉主导,以特斯拉为代表:摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低资本激光雷达。

摄像头视觉属于被动视觉,受情况光照的影响较年夜年夜,目标检测与SLAM较不靠得住,但成本低。今朝,特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件,并且资本较低,只有7000美金阁下,8个摄像头构成单目环视,有1个毫米波雷达和12个超声波雷达,欲望从L2跳跃到L4。

经由半年的尽力,特斯拉近期已经完成了将路测年夜数据从Mobileye单目视觉技能过渡到基于Nvidia Drive PX2盘算硬件平台的特斯拉Vision软件体系上,并且在本年3月底宣布了8.1软件版本,它用深度进修的方法在短期内根本达到了Mobileye的技能程度,这是以前很难想象的。特斯拉的主动驾驶技能毕竟怎么样,一个重要的观察点就是看它能否在2017年事尾,如期从洛杉矶开到纽约,实现全程4500公里且无人工干涉的完整自立驾驶。

2、激光雷达主导,以Google Waymo为代表:低本钱激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。

激光雷达是主动视觉,它的目标检测与SLAM比较靠得住,然则却丢失落了色彩和纹理且本钱昂扬。今朝谷歌Waymo本身组建团队研发激光雷达的硬件,把资本削减了90%以上,根本上是7000美金阁下,同时他们已经开端在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测,年夜大地推动了该类技能路线的落地实践。

激光雷达主导的解决计划将来可以沿如下两个偏向继承推动商业化过程:

一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组,把两者结合起来,既有激光雷达,又有彩色摄像头,可以直接获得彩色激光点云数据。

另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本,好比研发固态激光雷达并真正实现家当化,届时本钱会降低到几百美金。

总之,如今主动驾驶领域有三年夜年夜核心问题须要出力冲破:即运用人工智能,尤其是运用深度进修进行目标辨认、自立导航和信息融会,这三方面的技能成果是真正具有商业价值的。

目标辨认:例如对交通流稠密的复杂城区,若何靠得住地进行周边障碍物的检测与行动猜测,特别是对极端与紧急情况的感知与猜测。

自立导航:激光SLAM或视觉SLAM及其与低成本组合导航的精准融会;

信息融会:多传感器若何进行信息融会。

三、将来的趋向是什么?

今朝,因为各类原因,不合厂商对于主动驾驶技能路线仍有争议,所采取的传感器组合方法也有侧重。然则,对于将来发展趋向,业内主流不美观概念觉得毫米波雷达、激光雷达以及摄像优等多种传感器的融会才是实现主动驾驶的必由之路。显然,以色列创业公司Innoviz CEO兼结合开创人Omer David Keilaf也是这种不雅概念的支撑者。

他以为,将毫米波雷达、摄像头、激光雷达等传感器数据融会的技能,对于担保车辆对周边情况的全局定位和理解是至关重要的,且为Level 3-Level 5级主动驾驶筹划的实现供给了须要的技能贮备。在情况感知中,每一种传感器都有独特的优势和弱点。例如,毫米波雷达可在低分辩率情况下完成测距,且受气候身分影响小;而摄像头有更高的分辨率,可以或许感知色彩,但受强光影响较年夜年夜;激光雷达则可以或许供给三维标准感知信息,对情况的重构才能更强。

在这种前提下,只有几种传感器的融会才能供给车辆周围情况更精准的绘图信息,并达到OEM主机厂所需的安然标准。今朝,高机能激光雷达的量产和成本问题,仍是通往多传感器融会技能筹划,乃至完整主动驾驶的障碍之一。