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自動駕駛攝像頭VS激光雷達 未來誰主自駕沉浮?

2019-08-06 08:50
AiChinaTech
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汽車的誕生改變了人們的出行方式和效率,在現代社會中已經有了難以撼動的地位。無論是從長久發展還是人類社會進步的矛盾來考慮,人們必然不會對生活必需品之一的汽車只想向一個方向——速度方向發展,對其他注點的追求也是必然的:美觀度、舒適性、操作簡易、安全性等。汽車可以說是改變了我們的生活,承載了我們的很多幻想。近幾年我們正在努力落實自動駕駛這個“曾經”的幻想,而最近一個月,有關自動駕駛的新聞層出不窮,這也是自動駕駛少有的熱鬧。

 自動駕駛攝像VS激光雷達 未來誰主自駕沉浮?

眾所周知,企業對自動駕駛的研究正在逐年深入。隨著新能源汽車的崛起,不僅僅是在能源上進行革新,在機器視覺等技術上也有所突破,自動駕駛也是被看作是汽車技術發展的重大方向之一,更多的科技團隊也加入了相關研究中。也正是在這樣的環境下,國內誕生了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優秀計算機視覺初創企業。

我們說“提升傳感器性能是提升自動駕駛的必經之路”,而近日軟件供應商StradVision發布的高級自動駕駛攝像頭技術也引人注目,那么問題來了,究竟是自動駕駛攝像技術更強還是激光雷達更加方便呢?二者之間究竟誰會成為未來自動駕駛的大勢?讓我們來聽聽他們的自述。

選手一號:激光雷達

 自動駕駛攝像VS激光雷達 未來誰主自駕沉浮?

我是激光雷達,我是一個以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。從工作原理上講,與我的兄弟微波雷達并沒有根本的區別,也就是我們向目標發射探測信號(激光束),然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較。進行比較后作適當處理,這樣就可獲得目標的有關信息。比如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數,從而對目標進行探測、跟蹤和識別。

過程是這樣的:通過激光雷達獲取到三維點去數據后,進行點云分離,然后進行聚類(一般都是通過計算相鄰兩個激光點間的距離來決定是否屬于同一類)。聚類完之后進行障礙物識別,之后,進行前后兩頻對比,可以識別是靜態障礙物還是動態障礙物。如果是動態障礙物也可以計算出運動速度等。結合無人駕駛汽車當前的位置信息,計算出避障所需的最小安全距離,達到避障功能。直接提供物體精確距離和位置就是我的優勢。

選手二號:自動駕駛攝像技術

我是軟件供應商StradVision旗下的最新推選,我們公司開發完成了基于攝像頭的SVNet軟件,這個軟件可以運行在自動駕駛汽車的芯片組上,從而使自動駕駛汽車的成本得到顯著的降低。我具備實時提示反饋、盲點監測等功能,并且在可能發生事故之前對駕駛員進行提醒,從而避免碰撞事故的發生。此外,還能夠實現車道監測、突然的車道變化和車輛速度監測等功能。同時我還在包裝發展自己,正在對傳感器融合技術進行優化,利用攝像頭和激光雷達傳感器生成更豐富的道路數據,從而讓車輛更好地識別道路上的物體,而你們也知道路障識別正是實現自動駕駛的關鍵技術之一。我擁有比人類眼睛更敏銳的“攝像頭眼睛”,以保證安全性和智能性,即汽車周圍有足夠的攝像頭,可以從各個方向看到周圍整個世界。通過相關的機器學習功能,所擁有我的汽車可比人類駕駛員更快地做出反應。我的優點可以說是非常的多,第一,攝像頭比激光雷達便宜得多,這無疑降低了自動駕駛汽車的成本,讓其有望真正被普通消費者所承受。第二就是攝像頭不會被霧、雪、雨等天氣干擾,適應性更好。我還很好看!攝像頭可以輕松融入汽車的設計中并隱藏結構中,不會讓汽車外形顯得突兀,對消費者更具吸引力。

導師評判:各有長短

首先,兩位都非常的優秀,可以看到有非常明顯的發展前景。對于自動駕駛攝像技術,優點是很多的而且顯而易見,能使自動駕駛從小眾邁向大眾化,但是相較于能直接提供物體精確距離和位置的激光雷達,攝像頭僅能將原始圖像數據反饋給系統。這就要求汽車系統必須依靠強大的計算機視覺能力,針對圖像進行準確處理——就像人類大腦處理來自眼睛的反饋。而此前,計算機視覺系統還不夠強大,無法處理來自攝像頭的大量數據,以便及時處理并做出駕駛決策。只能說二位選手各有所長,也各有所短,需要更加優秀的方案去解決這些不能忽略的問題,才能更好地造福自動駕駛。

小結:

自動駕駛攝像技術和激光雷達都是令人驚訝的存在,它們各有優勢,也各有不盡之處。就目前的發展來看,解決處理大量數據,實時反饋,受適大眾等還無法完全解決。二者都能有自我發展的一片天地但還不能完全取代對方,成為真正意義上的贏家。或許在強力的競爭中,二者互相鞭撻共同進步,總有一天有一方會以完全壓倒性的優勢取代另一方,但我們尚不可知,只能拭目以待。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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