江苏龙网

  1. 首页 > 人文 > >

特斯拉|坚持不用激光雷达 特斯拉和马斯克图啥？( 二 )


业内人士分析称 ， 特斯拉做这样的调整可能与即将发布的FSD Beta 9.0版本有关 。不过这导致了《消费者报告》、美国公路安全保险协会(IIHS)暂停了对这些车型的部分关键安全推荐 。
雷锋网此前发文表示 ， 马斯克坚持不用激光雷达 ， 特斯拉也确实做到了这一点 。
2020年2月的Scaled ML 大会上 ， 特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy分享了团队正在研究的一种“伪激光雷达”（pseudo-LiDAR）的新技术 。
根据他的介绍 ， 这项技术可以通过对摄像头图像的像素景深测算 ， 在没有激光雷达的硬件条件下 ， 实现近似于激光雷达的探测精度 ， 缩短纯视觉技术架构与激光雷达之间的性能差异 。
因此此次曝光的图更多的是特斯拉为了验证FSD系统 ， 而不是要装上激光雷达 。有业内人士表示 ， “用激光雷达来训练视觉算法 ， 以便其迅速成长 ， 从而最终彻底抛弃所有雷达” 。
特斯拉为什么不用激光雷达？
其实 ， 在自动驾驶系统的开发、推广和营销方面 ， 不同自动驾驶公司对于自动驾驶技术路线仍有争议 。但是对于未来的发展趋势 ， 业内主流还是更偏向于支持激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种传感器融合的方案 。
而业内认为马斯克坚持的“全球最为坚定的纯视觉技术路线”极具个人特色 。
刨除马斯克个人因素 ， 以下这些传感器本身的优缺点也是采用不同方案的原因 。
特斯拉|坚持不用激光雷达 特斯拉和马斯克图啥？
文章图片
应用于实际道路上
激光雷达
优点：
探测精度高 ， 可实现厘米级；
探测距离远 ， 能超过200米；
可用于路牙检测 。
缺点：
容易受到自然光线的影响 ， 例如在光照强烈的地方效果会减弱；
【特斯拉|坚持不用激光雷达 特斯拉和马斯克图啥？】遇到极端天气容易可能无计可施；
可以对物体运动状态进行判断 ， 但是对障碍物不能精确分析 。
摄像头
优点：
可完成对车牌及道路两边的识别 ， 如限速牌、红绿灯等；
对障碍物的识别可以通过深度学习进行细致分类 。
缺点：
只能获得2D图像画面 ， 无法直观测距；
识别精度较低（获取准确三维信息比较难）；
缺陷只能靠算法弥补；
容易受强光、雨幕、大雾等恶劣天气影响等 。
关于成本
激光雷达的价格是很高的 ， 例如L4级别无人驾驶车所使用的64 线激光雷达大概在8到10万美金一台 。Google无人车用的64线Velodyne激光雷达本身的价格高达75000美元 ， 这个价格都能快买一辆特斯拉了 。车载摄像头的价格在30美元左右 ， 相对激光雷达成本价格来说 ， 摄像头成本已经非常低廉了 。
其实纯视觉方案的技术难度要远高于激光雷达+摄像头等传感器融合的技术方案 ， 因此 ， 面对复杂多变的自动驾驶行驶环境 ， 与多传感器的信息融合就显得十分重要 。
华为、小鹏、蔚来等认为 ， 激光雷达是比视觉算法更好的技术 ， 也就选择使用激光雷达+摄像头等其它的传感器融合 。
例如4月17日亮相的ARCFOX极狐 αS华为HI版 ， 其感知系统就是由3颗激光雷达、6颗毫米波雷达、12颗超声波雷达、13颗摄像头以及高精地图组成 ， ARCFOX极狐 αS华为HI版也是激光雷达全球量产第一车 。
价格一直是影响未来主流方案的因素 。
以特斯拉为代表的“纯视觉技术路线”坚持认为激光雷达是成本高 ， 并不如视觉算法的价值高 。
例如特斯拉自动驾驶采用的是摄像头 + 毫米波雷达的解决方案 ， 特斯拉 Model 3 搭载了 8 个摄像头 ， 另有 1 个毫米波雷达与 12 个超声波传感器 。
而特斯拉搜集特斯拉车主（车上有专门自我修正、报告错误的接收器）的资料 ， 当预判和车主的行为不一致时 ， 车就会生成报告递交给数据中心 。特斯拉希望凭借自己存量车多的优势 ， 将车主的信息收集起来就能够进行调节、更正 ， 通过算法不断优化自己的模型 ， 让特斯拉的行为更智能、更贴近于人 。
而且对于毫米波雷达 ， 在上文中也可以看到 ， 特斯拉的FSD Beta v9.0不再依靠毫米波雷达 。


推荐阅读


上一篇：酷冷至尊|无套路最高直降500元！酷冷至尊618机电散热全线大促

下一篇：充电桩|电动车跑川藏线成真！蔚来打通川西藏羌充电环线 超2300公里