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【爭議】視覺導航爭議大VS激光雷達價格高

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-10-24   瀏覽次數:617
核心提示:當時,說到自動駕馭轎車環境感知技能,許多人會首要想到激光雷達。的確,相較于攝像頭、毫米波雷達等車載傳感器,激光雷達具有高精度、高分辨率的優勢,并已在許多自動駕馭實驗車上廣泛搭載……因而,在已有激光雷達方案之余,怎樣找到一種本錢更低的環境感知處理辦法成了許多企業關心的問題。針對這個難題,在日前召開的第四屆APEC車聯網研討會上,來自中國工程院的高文院士給出了自己的答案——視覺導航。

  其時,說到主動駕御轎車情況感知技巧,很多人會重要想到激光雷達。切實其實,相較于攝像頭、毫米波雷達等車載傳感器,激光雷達具有高精度、高分辯率的優勢,并已在很多主動駕御試驗車上普遍搭載。但這類技巧也有其沒法忽視的缺陷——成本高,比喻Ibeo的LUX4線激光雷達,價錢就高達1.5萬美元,而谷歌固然在歲首傳播鼓吹其自立開辟的激光雷達可以降低90%的成本,每臺依然要7500美元。如斯高昂的價錢,關于畢竟要走向貿易化的主動駕御轎車來講,顯著不實際。

  

  因此,在已有激光雷達計劃之余,如何找到一種成本更低的情況感知處置方法成了很多企業關懷的成績。針對這個困難,在日前召開的第四屆APEC車聯網研究會上,來自中國工程院的高文院士給出了本身的謎底——視覺導航。

  

  在他看來,豈論企業如何優化激光雷達成本,要想把其價錢降至比喻1000美元乃至更低——究竟這一價位關于量產車來講才是公道的,都面對較年夜的挑釁。比擬而言,以“攝像頭+軟件”的視覺導航技巧,更輕易到達。

  

  激光雷達價錢高視覺導航賦能主動駕御

  

  視覺導航,望文生義即經由視覺攝像頭捕獲丹青信息,以獲得挪動物體在空間中地點的地位、偏向和其他情況信息,并用一定的算法對所獲信息停止處置,樹立情況模子,進而尋覓一條最優或近似最優的無碰途徑,完成平安挪動,達到目標地。

  

  在此技巧計劃中,有兩年夜癥結點——視覺攝像頭和人工智能算法,個中前者重要用于獲得情況信息,后者則用來分析數據,提取特點量,然后為下一步的行為供給決議計劃根據。相較于激光雷達,以視覺技巧為主導的情況感知處置計劃,技巧更干練,門坎和研發成本更低,因此在近兩年跟著核算機視覺技巧的日益干練,和互聯網、人工智能、云核算等新興技巧的疾速成長,取得了愈來愈多主動駕御相干企業的看重,個中最具代表性的企業就是特斯拉。

  

  作為特斯拉的CEO,馬斯克曾揭穿表現特斯拉不會應用激光雷達,因為后者的成本太高。以后,在特斯拉的ModelS、ModelX、Model3上,果然沒有看到激光雷達的身影,這些車上僅裝置了一定數目的攝像頭、毫米波雷達和超聲波傳感器,來驅動主動駕御儀Autopilot。即使在2016年特斯拉轎車仰仗攝像頭號傳感器沒能準確鑒別駕御情況而激發交通變亂,飽嘗爭議后,這家公司依然沒有對激光雷達“松口”的意思,這一點從特斯拉今年屢次升級其駕御輔佐系統便可以看出。

  

  主動駕御

  

  而如特斯拉一樣“倚重”核算機視覺技巧來完成主動駕御的企業還有圖森將來。這家成立于2015年的主動駕御始創公司,在其主動駕御處置計劃中,也是以低成本的核算機視覺為焦點,并輔以人工智能算法。

  

  “因為我們需求斟酌如何把器械賣出去,所以重要會斟酌價錢絕對較低的計劃。”這是圖森將來CTO侯曉迪設法主意。在他看來,激光雷達還沒有量產,價錢貴,如今沒法發生足夠多的價值,但圖森其實不清除在降價以后遴選應用激光雷達。

  

  不外,正如高文院士所說,激光雷達降成本那末難,畢竟什么時候價錢能降到相符量產請求、能被年夜多半企業所接收,如今誰也不曉得。而另外一方面,跟著主動駕御領域各家企業爭相推動其產物量產過程,留給這些企業的時光其實不多了,與其都在激光雷達一項技巧上“逝世磕”,不如轉而尋覓其他更可行、在短時間內有能夠落地的技巧。

  

  視覺導航雖美仍有諸多災題待解

  

  視覺感知作為一條走低成本和借助年夜數據就可以夠處置成績的技巧道路,固然相較于激光雷達,有諸多優勢,更容易于推進主動駕御轎車貿易化。但這條道路本身,如今也面對一些技巧困難。

  

  “要想仰仗視覺感知把導航成績處置好,AI決議計劃的算法很癥結。”高文院士表現。“以視覺測距為例,當視覺攝像頭輸出一些情況丹青后,經由相干的核算,我們便可以反向推表演車子距離房子、行人、旌旗燈號燈的距離。所以這里一定要測距的算法足夠好,才華測的準、定位精確。”

  

  但是在理論工況中,應用視覺測距經常會出現地位漂移的景象。因為視覺測距是依附攝像頭獲得分歧的情況丹青,然后與原本的地圖做比對,并經由相干算法,核算出距離。在此進程中,假如數據處置速度跟不上,或許算法不敷好,就會發生發火漂移,與理論成果發生一定的距離。這就需求有專門的算法行止理漂移的成績,比喻經由特點婚配,提取一些關于“特點”的數據,來比擬分歧,然后檢測能否存在漂移,和地位漂移的水平,然后反向改正。除此之外還可以經由全局優化的思緒,也能夠協助車輛停止精準定位。

  

  別的一個成績是,視覺導航對光照的請求比擬高,不像激光雷達不需求光照,便可以檢測妨礙離車的距離。視覺導航由所以依附攝像頭來搜集情況信息,而攝像頭本身不發光,因此光線不好的時刻,需求用輔佐光來照明,就像人眼在夜里也需求開燈才華看清四周的情況一樣。

  

  從這一點下去講,往后的視覺導航系統還必需處置光線不好前提下的導航成績。另外,還有氣象、擁堵和各類突發狀態,也會在一定水平上影響視覺導航的正常施展。客歲5月發生發火的特斯拉撞到白色年夜貨車就是最好的好比,據特斯拉對此次變亂的說明,兩車相撞時特斯拉是逆光行進,劇烈的光線對特斯拉搭載的攝像頭形成了干撓,而年夜貨車的白色車身在碰到強光時,也沒法為攝像頭所識別,才變成了此次變亂。因而可知,視覺導航固然聽起來很美,詳細實施起來也是任重道遠。

 
關鍵詞: 視覺導航 激光雷達
 
 
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