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                            EEPW首頁 > 汽車電子 > 業界動態 > 自動駕駛為何繞不開激光雷達?

                            自動駕駛為何繞不開激光雷達?

                            —— Waymo、特斯拉、百度力推的單車智能,為何繞不開激光雷達?
                            作者:時間:2018-09-13來源:網絡收藏
                            編者按:激光雷達的優勢在于能夠實現精確測距和障礙物檢測,并進行空間定位,無論是毫米波雷達和計算機視覺方案,都無法做到足夠的精確度。這就讓這兩個替代方案顯得沒太大意義。

                              阿里巴巴認為單車智能的成本過高,所以選擇了車路協同的自動駕駛技術路線,而單車智能最重要的成本在于,為什么繞不開呢?這點還得從說起。

                            本文引用地址:http://www.uavs.tw/article/201809/391831.htm

                              01 最先采用

                              在官方網站,首頁就寫著“我們正在打造世界上最有經驗的司機”。這句話顯示的就是Waymo在自動駕駛技術的路線——單車智能。這也是目前科技巨頭、汽車巨頭、創業公司等進軍自動駕駛領域選擇最多的路線。

                              在單車智能中,不可缺少的三大塊:

                              (1)高精地圖:必須構建和維護高精地圖;

                              (2)硬件設備:設計并制造無人駕駛的激光雷達、攝像頭(超聲和視頻)、處理器(車載電腦)等;

                              (3)軟件系統:自動駕駛的操作系統,包括處理硬件設備數據,并下達指令以及云端通信等。

                              在上述三大塊中,高精地圖不同于日常使用的地圖,需要精度更高的地圖,所以Waymo是不能共享谷歌地圖的,還得自己拍出汽車去采集數據,當然了,數據采集只是其中很小的一部分,還需要處理數據并繪制高精地圖,并且要更新。

                              在單車智能中,需要的硬件設備,包括攝像頭(超聲和視頻)、激光雷達和車載電腦等,這里面成本最高的是激光雷達,這個用于感知汽車周邊環境的設備價格昂貴,在2009年,Waymo前身GoogleX實驗室無人駕駛汽車項目,使用的Velodyne制造的激光雷達產品,售價約為7.5萬美元一個,而一臺車還不止一個這樣的激光雷達。

                              至于軟件系統,其成本和地圖成本都可以通過規模化來降低單車的使用成本,而單車智能所需要的硬件設備,則那么容易通過規模化來大幅度降低成本了,畢竟每一個的生產成本是必須的,要降低成本的難度不小。

                              按照Waymo首席執行官JohnKrafcik的說法,最昂貴的激光雷達設備成本已經下降了90%,目前還在努力削減中。即便是削減90%,單一價格還是高達7500美元,這個價格還是普通的車主難以承受的價格。這也是,為何Waymo要推出自動駕駛出租車服務的原因。

                              在Waymo的帶領下,、Uber、百度Apollo、通用Cruise等互聯網巨頭、打車應用平臺以及汽車制造商都紛紛往單車智能上發展。

                              同時,由于激光雷達的高昂,大公司和創業者想到了兩個解決方向:一是通過技術手段降低單一激光雷達的成本;而是研發替代激光雷達的技術方案。這兩個方面都不容易。

                              02 激光雷達成本降低不易

                              激光雷達屬于高精密機械,對制作工藝要求極高,這也導致了其制作成本極高,尤其是對于多線雷達,有數據顯示,64線的產品要比32線的貴4萬美元左右,更不要提128線的激光雷達 。

                              自動駕駛汽車對激光雷達的需求量極高,這對降低成本的渴望也是激光,所以,吸引了大批的大公司和創業者投身到激光雷達中去,希望降低其成本。法雷奧、Velodyne、LeddarTech、Innoviz與Quanergy都在設法降低這類傳感器的成本。

                              方向之一是固態激光雷達,在移除光學機理(optical mechanisms)相關的活動部件后,其縮減了該傳感器的尺寸。但固態激光雷達的視野通常會受限,只有120度,而早前安裝于車頂的激光雷達的視野為360度全景。為產生全方位的視野,通常需要配置6個固態激光雷達傳感器。

                              03 替代方案可靠性存疑

                              替代激光雷達的方案包括計算機視覺技術方案,或者是毫米波雷達+計算機視覺的技術方案。在選擇方案的時候,最著名的事件,莫過于和供應商Mobileye分手。

                              激光雷達的優勢在于能夠實現精確測距和障礙物檢測,并進行空間定位,無論是毫米波雷達和計算機視覺方案,都無法做到足夠的精確度。這就讓這兩個替代方案顯得沒太大意義。

                              但是,人工智能繼續深入發展,使得計算機視覺技術足夠強大,也是可能完全取代激光雷達的,但是需要時間。不過,未來要實現真正的自動駕駛,多傳感器融合的方案才是最終的解決方案。

                              甚至,單車智能有可能會與車路協同共同發展,車路協同的基礎設施完善后,能降低單車智能的成本,這也是阿里巴巴做車路協同的初衷。



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