自动驾驶的“眼睛”，应该何去何从？

只看该作者 · 2023-7-12 15:37

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随着科技的发展，智能化越来越深入人们的生活之中了。
智能家居、智能设备、智能工厂、智能园区等等，方方面面都能见到智能化的影子。
而作为广大人士代步工具的汽车，也进入了智能化进程。
自动驾驶作为汽车智能化必不可少的一个模块，目前来说也是发展的如火如荼。

而作为自动驾驶系统的“眼睛”，前端的信息采集处理系统可谓是重中之重。如果这一步出问题，后续的决策和行动都会收到影响。

目前市场上常见的自动驾驶感知方案主要有两种：一种是纯视觉方案，另一种就是激光雷达方案。
纯视觉方案是什么样的呢？纯视觉的含义就是仅仅依靠视觉，即只使用视觉传感器，也就是摄像头进行信息采集，而不使用额外的比如激光、毫米波等类型的传感器。
目前特斯拉的自动驾驶方案使用的就是纯视觉方案，好像也仅有特斯拉在使用。

那么纯视觉方案有哪些优势呢？
首先，成本相对较低，摄像头的成本远低于激光雷达。
其次，环境适应性较好，可以在不同光照条件下工作。
再次，数据收集和处理相对简单。

既然有这些优势，那为什么目前仅有特斯拉一家厂商在使用呢？肯定是有一些缺点在的。
1、对于低光环境和恶劣天气条件下的物体识别能力有限。
2、受摄像头视角和分辨率的限制，对于远距离物体的识别可能不够精确。
3、对于立体视觉和三维信息的处理能力相对较弱。
4、想要取得好的效果，对算法和计算能力的要求很高。

而激光雷达在这些方面是具有一定的优势的。

激光雷达的优势主要是以下几点：
- 对于远距离物体的识别能力较强，可以提供精确的三维信息。
- 可以在恶劣天气条件下工作，如雨雪、雾霾等。
- 对于立体视觉和三维信息的处理能力较强。

当然，激光雷达也有自己的限制：
- 成本较高，激光雷达的价格相对较高。
- 对于低光环境和恶劣天气条件下的物体识别能力有限。
- 数据收集和处理相对复杂。

因此，激光雷达方案有它自己的优势和能力，但是也有不足的地方。

这样来看的话，似乎激光雷达与纯视觉方案结合应用可能就是最优的方案了？也不一定。

有一句话大家应该都了解，那就是一块电路板，器件越多，故障率就越高。
同样的道理，一套系统，传感器越多，越容易产生异常。
当各个传感器收集到的信息产生冲突时怎么办？
这时候就需要自动驾驶系统的算法对各类的冲突进行处理判断，并在尽量短的时间内做出决策，因为汽车驾驶是需要很快的反应速度的，反应慢了会出问题。

因此，就目前来看，没有说哪一个方案一定是更优于另外的方案的。
目前来说的话，可以根据具体的应用需求来选取合适的方案。
比如，在某些特定场景下，如城市道路、低速无人配送等，纯视觉方案可能更具优势；而在高速道路、长途运输等场景下，激光雷达方案可能更合适。
在未来，随着技术的发展，这两种方案可能会相互融合，形成更加完善的自动驾驶解决方案。

只看该作者 · 2024-5-7 11:32

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