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特斯拉自動駕駛走純視覺路線,國內(nèi)車廠為何不跟?
最后更新: 2022-07-07 13:39:58一邊是特斯拉放棄毫米波雷達,選擇純視覺感知路線,另一邊是中國廠商卻加緊激光雷達的布局,走多傳感器融合路線。
“任何依靠激光雷達(開發(fā)自動駕駛)的企業(yè)注定完蛋。這些昂貴的傳感器毫無必要,就像是長了個昂貴的闌尾?!痹缭?019年的Autonomy Day大會上,特斯拉CEO馬斯克就公開質(zhì)疑過激光雷達的實用性。
但一批國內(nèi)廠商卻持有不同的聲音,目前,無論蔚來、小鵬、理想、威馬、智己等新勢力,還是長城、一汽等傳統(tǒng)主機廠,紛紛在新車型上搭載激光雷達,形成攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多傳感器融合的系統(tǒng),和特斯拉走上一條完全不同的道路。
“汽車真的需要激光雷達嗎?如果我們只靠人眼開車,每10萬人中就有18人死于交通事故,當(dāng)時速到達70公里以上時,死亡率攀升到98%,這是不能被接受的,因此我們要想辦法超越人的極限,激光雷達,本質(zhì)是對人眼的視覺運力提升和控制力提升?!奔す饫走_生產(chǎn)廠商北醒科技CEO李遠(yuǎn)在第20屆中國汽車供應(yīng)鏈大會上如是說。
自動駕駛的感知系統(tǒng)路線之爭,逐漸由純粹的學(xué)術(shù)理論問題演變?yōu)楝F(xiàn)實的供應(yīng)鏈格局問題。
特斯拉:從毫米波雷達到純視覺感知
特斯拉并非從一開始就走純視覺路線,其在售車型也曾標(biāo)配毫米波雷達。
但去年5月,特斯拉在發(fā)布FSD(full self-driving完全自動駕駛) Beta v9版本時,取消了在美國和加拿大市場銷售的Model 3和Model Y兩款車型上所搭載的毫米波雷達,配上8顆120萬像素攝像頭組成的“Tesla Visiom”視覺系統(tǒng)。今年2月,特斯拉又取消Model S和Model X兩款車型的上的毫米波雷達,意味著特斯拉在售的全系產(chǎn)品已全部放棄毫米波雷達,僅依靠攝像頭實現(xiàn)感知。
在無人駕駛發(fā)展初期,由于攝像頭只能提供二維數(shù)據(jù),無法識別物體距離信息,需要其他感知系統(tǒng)進行輔助。
毫米波本質(zhì)上是電磁波,其主流頻段集中在24GHz(用于15-30米中短距離感知)和77GHz(用于100-200米長距離感知)。相比于激光雷達,毫米波雷達存在精度低、可見范圍短的缺陷,其對金屬高反射物體易形成誤判,造成車輛急剎。由于毫米波雷達較低的分辨率,決定了它無法成為車輛主傳感器提供數(shù)據(jù)。
而主傳感器攝像頭使用場景也有限制,和人眼類似,攝像頭受天氣、強弱光影響較大。但在智能化程度上遠(yuǎn)不及人眼。據(jù)峰瑞資本合伙人楊永成介紹,車載自動駕駛攝像頭基本都是固定焦距、固定FOV、固定光圈、固定位置安裝的,完全不具備人眼的自動化和靈活性。
楊永成表示,車頭前方就配有遠(yuǎn)、中、近距離的視覺成像模式,除了成本方面考量,要實現(xiàn)人眼通用化設(shè)計,必然使用大量電機、機械運動、控制部件。而汽車使用場景復(fù)雜,包括高低溫、震動、運動等,要求攝像頭無故障運行時間長。
特斯拉撞上白色貨車
由于視覺感知存在漏洞,特斯拉曾發(fā)生過兩起安全事故。在輔助駕駛模式下,特斯拉均未能準(zhǔn)確識別前方側(cè)翻白色貨車,導(dǎo)致車輛并未減速造車人員傷亡。調(diào)查結(jié)果顯示,車輛將白色的貨車識別為天空和云,因此未做出避讓或減速反應(yīng)。
隨著FSD系統(tǒng)的迭代,特斯拉對毫米波雷達的依賴程度降低。為了進一步削減成本,特斯拉放棄毫米波雷達,選擇使用“Tesla Vision”視覺系統(tǒng),通過不同位置布局的攝像頭實現(xiàn)三維圖像感知。
特斯拉的底氣來自大量的機器學(xué)習(xí)。其實,道路上行駛的每一輛特斯拉都可以看作是其測試車輛,車輛配有的攝像頭不斷抓取道路信息,再回傳至中心服務(wù)器。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對原始圖像進行處理,將目標(biāo)物體的邊界“摳”出來,最后對數(shù)據(jù)進行比對和糾正,完成機器的圖像的識別。
這個過程就像教小朋友識圖,告訴機器該物體是人、車還是路牌等信息(專業(yè)術(shù)語為監(jiān)督學(xué)習(xí),Supervised Learning)。
同時,特斯拉還推出“影子模式”,讓車輛的自動駕駛系統(tǒng)出于開啟狀態(tài),傳感器探測車輛行駛道路周圍的數(shù)據(jù)。駕駛操作仍由人來完成,機器不參與駕駛。但在人的駕駛過程中,機器會學(xué)習(xí)人的駕駛操作,從而達到對自動駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化。
經(jīng)過大量的機器學(xué)習(xí),特斯拉對毫米波雷達的依賴度降低,最終取消毫米波波雷達。但在實際駕駛過程中,仍伴隨安全隱患。在去年年底發(fā)布的特斯拉FSD Beta 10.9測試版本中,有車主遭遇“幽靈剎車”,道路正常情況下,車輛異常減速甚至剎車。特斯拉進行緊急修復(fù),根據(jù)更新日志顯示,“通過改進對能見度盡頭的物體的速度估計,減少了交叉物體的錯誤減速”,“通過更好地建模合并點和位于可見性邊緣的重影對象,改進合并控制的平滑度”。
依靠單一傳感器,感知系統(tǒng)的判斷邏輯更難,但憑借先發(fā)優(yōu)勢以及大量數(shù)據(jù)抓取,特斯拉的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷優(yōu)化,其視覺感知技術(shù)也的確走在智能汽車前列。
國內(nèi)主機廠為何走“多傳感器融合”路線
和特斯拉技術(shù)路線所不同的是,國產(chǎn)主機廠多傾向選擇攝像頭、毫米波雷達和激光雷達多傳感器融合的感知路線,在車頂部或者前臉位置裝上激光雷達。
以國內(nèi)激光雷達廠商速騰聚創(chuàng)為例,合作的主機廠既有小鵬、威馬、智己等造車新勢力,也有比亞迪、路特斯、極氪、廣汽埃安、一汽紅旗等傳統(tǒng)主機廠,共計有50款合作車型。
包括國內(nèi)無人駕駛巨頭百度也發(fā)展激光雷達路線,旗下汽車品牌集度汽車日前發(fā)布的概念車型也悄然配上激光雷達。而早期,百度是視覺感知路線的擁護者,依靠高精地圖+攝像頭+算法搭建感知系統(tǒng),并進行大量路測。
主機廠紛紛增配激光雷達,目的是彌補“攝像頭+毫米波雷達”在感知領(lǐng)域的局限性。理想汽車CEO李想曾表示,“攝像頭+毫米波雷達的組合像青蛙的眼睛,對于動態(tài)物體判斷還好,對于非標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)物體幾乎無能。”
激光雷達的使用,能規(guī)避部分邊際案例(例如上述側(cè)翻白色卡車),減小對機器學(xué)習(xí)的依賴。
相比于攝像頭,激光雷達是主動光源,不受強光、弱光影響。自動駕駛廣泛使用的激光雷達產(chǎn)品屬于車載三維激光雷達,其工作原理是利用激光束探測目標(biāo),直接測量物體的距離方位、深度信息、反射率等,獲得數(shù)據(jù)并生成精確的數(shù)字高程模型。
速騰聚創(chuàng)激光雷達感知方案P5環(huán)境感知點云實測效果圖
同時,攝像頭在進行圖像處理時,會保留物體豐富的紋理色彩,進行精細(xì)化識別。而激光雷達則是進行點云處理,在計算量上小于攝像頭。過多占用芯片算力又會引發(fā)對自動駕駛系統(tǒng)魯棒性的思考。所謂魯棒性,指計算機軟件在輸入錯誤、磁盤故障、網(wǎng)絡(luò)過載或有意攻擊情況下,能否不死機、不崩潰,能否保持系統(tǒng)的穩(wěn)定。
速騰聚創(chuàng)相關(guān)人士介紹稱,除了對周邊物體距離測量,激光雷達還具備精準(zhǔn)定位的能力,對GPS定位系統(tǒng)進行補充。比如遇到高樓林立或者過隧道等信號穩(wěn)定性較差的場景,難以滿足車輛自動駕駛安全性需求。激光雷達配合AI感知系統(tǒng),對周圍障礙物進行識別,對路邊沿進行檢測,進行高精度定位。
但在激光雷達發(fā)展早期,激光雷達價格高、體積大、還易產(chǎn)生機械故障,商業(yè)化進程并不順利。以美國Velodyne公司產(chǎn)品為例,64線機械激光雷達售價約8萬美元,32線機械激光雷達售價約2萬美元。
隨著速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、北醒科技等國內(nèi)激光雷達廠商的涌入,機械式激光雷達轉(zhuǎn)向固態(tài)、半固態(tài),體積也相應(yīng)縮小,符合車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn),最重要的一點是價格大幅下降,具備商業(yè)化價值。
速騰聚創(chuàng)方面向觀察者網(wǎng)透露,目前大規(guī)模車規(guī)量產(chǎn)項目基本在500-1000美元之間,根據(jù)不同客戶的定制需求和量的需求來具體協(xié)商價格。
據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測,我國車載激光雷達行業(yè)市場規(guī)模在2026年有望超過430億元,發(fā)展空間大。
激光雷達專利數(shù)對比
在李遠(yuǎn)看來,激光雷達市場更像是被催熟的。在視覺專利技術(shù)方面,日本+美國的專利數(shù)占全球?qū)@麛?shù)的近8成,中國只有7.59%。而在激光雷達專利數(shù)上,中國專利數(shù)占比達到15.91%,約為美國專利數(shù)的一半。視覺感知領(lǐng)域中國已經(jīng)落后了,催熟下一代傳感器,實現(xiàn)技術(shù)領(lǐng)先?!疤厮估谝曈X感知已經(jīng)做得不錯,與其跟隨,不如做下一代傳感器有先發(fā)優(yōu)勢。”
標(biāo)簽 車載雷達 毫米波雷達 激光雷達- 責(zé)任編輯: 李科龍 
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