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来源:互联网发布:2022-04-12 22:15:23阅读量:455

币热交易所平台消息,币热交易所平台了解到,近日,马斯克在特斯拉的AI日上大秀肌肉,人形机器人、超级计算机Dojo的亮相,币热交易所平台认为,纯视觉道路工作原理的展现,无不透露着其技术自信心。币热交易所平台发现,在一众厂商都选择激光雷达计划作为视觉感知道路时,特斯拉仍然坚持纯视觉道路并且旗帜拉得更高往深处走了。

我们晓得自动驾驶的底层原理是感知、决策、执行三个步骤的分离,感知层运用视觉传感器取得四周路况信息,经过车身的设备端及云端处置数据并取得执行命令,使得汽车取得自动驾驶的才能。三个根本步骤中感知作为首要步骤,对后续的决策和执行起着先决作用。在感知层面上市场中目前有两种技术道路:视觉感知与激光雷达感知。

激光雷达派以为,摄像头做主导的视觉感知精度不够,假如自动驾驶要开展到L3级别以上,就应当采用激光雷达。视觉感知派以为,摄像头感知的环境信息数据丰厚,并且能够对物体停止分类后续便当标注,最关键的是本钱低廉,这些是激光雷达做不到的。

无论是从技术还是本钱角度剖析,两种计划中心差别在于能否需求激光雷达的辅助,才有可能完成高级别自动驾驶。到底孰优孰劣,两派争论不休。那么,两种技术道路终究谁能笑到最后?

激光雷达vs视觉感知性能比拼

激光雷达感知技术是以激光雷达为主导,毫米波雷达、超声波传感器及摄像头作为辅助。激光雷达感知环境的工作原理,是经过激光雷达发射激光束,丈量激光在发射及收回过程其中的时间差、相位差,来肯定车与物体之间的相对间隔,完成环境实时感知及避障功用。 

激光雷达具有较长的探测间隔与较高的精准度,抗干扰才能强,能够主动检测四周多物体环境,获取四周环境点云构建3D环境模型。即便夜间光线不好,也不会影响探测效果。固然激光雷达不怕暗光但是关于天气敏感,雨雪、沙尘、大雾天气等影响激光雷达辨认效果。激光雷达交融高精地图计划可有效补偿视觉计划环境依赖度高、算力需求大的缺陷,其性能优势使得大多车厂将激光雷达列为面向L3级及以上级别自动驾驶不可或缺的感知器件。

视觉感知是以摄像头为主导的计划,摄像头本钱相较激光雷达优势极大。摄像头的价钱在几十美圆左右,而激光雷达在几百美圆,是其数倍。再者摄像头技术逐步成熟,高分辨率、高帧率成像技术使得感知的环境信息更为丰厚,但摄像头在黑暗环境中感知受限,精度及平安性有所降落。

例如特斯拉最为诟病的幽魂刹车毛病,就是在一些隧道和大桥阴影处,由于摄像头的构造缘由,算法将忽然呈现的阴影当做障碍物招致车辆会忽然自动减速,形成平安隐患。视觉计划中比拟硬件性能,摄像头功用被秒成渣渣。得益于软件算法的加成,视觉计划才干依托强大的算法保证图像处置、决策执行的功用正常停止。

与激光雷达相比,视觉感知的弱点较为明显:摄像头依赖光线条件,感知方式精度较低,对算法、算力的依赖水平和请求极高,而数据的获取及算法迭代壁垒高。性能方面激光雷达明显胜出,特斯拉破费宏大的本钱在算力和算法上,投入不小,头铁不断挺身坚持视觉感知道路,到底是有哪些角度的考量呢?

特斯拉专注纯视觉道路逻辑

在马斯克看来,“纯视觉感知才是通往真实世界 AI 的道路”,而这也是他处理问题奉行

的底层思绪——第一性原理,即回归事物最根本的条件,将其拆分红各要素停止构造剖析,从而找到完成目的的最优途径。

在驾驶车辆的过程中,我们是经过眼睛搜集路况信息辅以大脑处置的方式停止,那自动驾驶按理说也能经过视觉感知辅以算法处置的方式停止平安驾驶。特斯拉想要做的就是模拟人类视觉获取信息的才能来完成自动驾驶。既然视觉摄像头的感知方式精度较低,那么就依托特斯拉独有的数据优势和构建算力、算法的才能来抹平这个缺陷。

数据方面,当其他自动驾驶厂商还在路测阶段搜集数据,特斯拉得益于在全球售出数百万辆有摄像头的汽车,曾经积聚了海量真实路况的数据。用于深度学习模型锻炼的数据让特斯拉的算法早已树立起壁垒,而这些数据样本的积聚速度与算法的效率其他厂商无法复制,只能干瞪眼瞎焦急。

算力方面,特斯拉新树立的超级计算机 Dojo,具有强大的算力,这个超级计算机就是为特斯拉的自动驾驶系统设立,用来集中力气锻炼 Autopilot 在内的整个自动驾驶系统。

而在摄像头的技术层面,特斯拉也停止了技术的改造,运用“伪激光雷达”技术替代,对摄像头中的像素停止深度估量,相似激光雷达的点云功用普通构成3D目的检测,进步了深度估量的精确性,激光雷达和相机之间的差距开端减少。

人们驾驶车辆的时分依赖视觉,我们的神经网络能够处置视觉信息中的间隔、速度等信号,而特斯拉的神经网络似乎也能够逐步做到。特斯拉的视觉感知道路,逐步在减少与激光雷达计划的差距,但是其背后所付出的代价,让后来者们无法跟随复制,这也为特斯拉树立起强大的壁垒。纯视觉计划以海量样本数据锻炼学习和先进的图像处置算法算力支撑,必定是一个少数攀爬者选择的困难道路。

特斯拉首席AI科学家Karpathy在今年CVPR 2021自动驾驶研讨会上表示,基于纯视觉的自动驾驶计划在技术完成上愈加艰难,由于它需求神经网络仅基于视频输入就能够运转得十分好。不过益处就是“一旦真正让它工作起来,它就是一个通用的视觉系统,能够部署在地球上的任何中央”。

视觉感知系统将来不只仅是部署在汽车上,也能够部署在任何需求视觉系统功用的其他产品上,比方机器人、无人机、AR/VR等,成为通用的才能,而这也是特斯拉的将来考量和野心。固然特斯拉想象的将来美妙,但是理想中,现下的视觉感知计划与激光雷达计划相比,还是有差距。我们在新闻中依然会看到,特斯拉汽车因辨认感知呈现问题而发作车祸的平安事故,目前激光雷达派在平安方面还是笑着走在前面的。

激光雷达能笑到最后吗?

两个流派谁能笑到最后,也是考量范围量产与视觉道路技术的迭代谁的速度更快,我们能够经过数据发现,新注册雷达企业越来越多。数据显现,目前我国雷达相关企业共有1.4万家,2020年新注册企业2640家,同比增长29.3%。而上市公司禾赛科技、巨头华为等发布的低本钱激光雷达产品,曾经准备量产。

供给端的增长态势开展来源于需求端的庞大需求,绝大局部从事L3、L4级别自动驾驶的公司,包括初创公司和大公司,都采用了激光雷达,并且大多数都是购置激光雷达而不是自研的方式。

激光雷达计划,由于硬件高精度性能带来的平安优势,暂时的本钱高也能被市场承受。大局部玩家承受激光雷达计划,使得需求端大,其产能也跟着扩展,范围量产在路上,而将来的本钱也会由于范围优势进一步降低,树立良性循环。

经过超越10年的开展,激光雷达被证明了是完成高级别自动驾驶的必备传感器,特斯拉在这一态势下也在焦急研发,同时秀肌肉招人。此前,特斯拉与激光雷达技术公司Luminar签署了一份运用激光雷达停止测试和开发的合同的音讯,引来大家伙的猜度。固然后来特斯拉廓清本人会坚持纯视觉道路一条道走到底,但是其运用激光雷达行为存心难测。

纯视觉道路,摄像头廉价但平安性堪忧,与算法、算力才能挂钩,特斯拉依赖自有海量数据与超级计算机,这种优势无人能模拟。而这也就意味着纯视觉道路要么一骑绝尘,要么势均力敌,但市场其他企业无论结果如何都无法跟随视觉感知道路,没有两把刷子参与进去,玩的就是心跳了。

两种视觉感知道路长期来看,仍会由于本钱与平安存在争议,如今激光雷达范围开展速度与特斯拉的纯视觉技术开展速度未见分晓,激光雷达能不能笑到最后不好说。但在现下,与未知的视觉感知技术开展相比,激光雷达计划曾经在范围量产的路上,其美妙态势的开展让这个派系有底气去笑着迎接将来。

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