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  • 华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    转载:本文来自微信公众号“腾讯科技”(ID:qqtech),作者:张抗抗,转载经授权发布。

    清华大学动力工程同工程热物理博士 张抗抗

    近期,华为喺上海车展展示‌一项接近L4级别嘅无人驾驶技术,引发‌一连串嘅技术讨论。

    华为嘅这套方案,是通过自研嘅激光雷达算法实现‌接近L4级别嘅自动驾驶,同时华为也宣称要将96线激光雷达嘅成本降低到200美金以内。

    从目前嘅情况睇,以特斯拉、百度Apollo为代表嘅视觉算法派坚持认为激光雷达是成本高,技术发展慢嘅产物,并唔如视觉算法嘅价值高。但华为、小鹏咁样嘅公司则认为,激光雷达是比视觉算法更好嘅技术。

    边一种方案最靠谱?目前激光雷达发展到‌一个系样嘅水平?希望这篇文章能畀你答案。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    激光雷达喺全视角覆盖和定位中嘅应用展示(图片源于WAYMO)

    “激光雷达”派和“视觉算法”派先进性嘅争论,由来已耐

    激光雷达是和视觉算法谁才是智能驾驶嘅未来,呢个争论由来已耐。作为电动车领域“乔布斯式”嘅人物,马斯克曾喺2019年抛出“只有傻瓜才会用激光雷达”嘅惊天言论,他可能系发动激光雷达和视觉算法口水战嘅始作俑者。

    但喺我哋展开讨论呢个问题之前,首先要明确关键嘅一点是:我哋这里讨论嘅激光雷达,并非独立存喺嘅,佢是由激光雷达所组成嘅一整套车辆周边数据采集系统,采用激光雷达嘅方案并唔意味住抛弃视觉算法,而系喺原视觉算法方案嘅基础上增加‌激光雷达嘅应用。

    例如“视觉派”特斯拉嘅感知系统是由1个毫米波雷达、12个超声波雷达和8个摄像头组成。而喺已公布嘅“激光雷达派”量产车型度,极狐αS嘅感知系统由3粒激光雷达、6粒毫米波雷达、12粒超声波雷达、13粒摄像头以及高精地图组成,小鹏P5嘅感知系统则是由2个激光雷达,12个超声波传感器、5个毫米波雷达、13个高感知摄像头和高精地图组成。

    由此可见,“激光雷达派”唔仅增加‌全新嘅激光雷达传感器和高精地图,而且喺传统嘅视觉传感器上,数量也比“视觉派”车型多。

    因此,“激光雷达”派和“视觉算法”派谁才是自动驾驶嘅未来呢个问题,更严谨嘅问法应该是:仅依靠视觉算法嘅方案,同以激光雷达和视觉多传感器融合嘅方案,各自嘅优势同劣势是乜嘢?

    从现有嘅情况我哋会发现,剩只依靠视觉算法嘅方案嘅优势是成本较低,但佢对于算法嘅要求非常高,而家阵时嘅算法水平远达唔到人类要求嘅水平。

    而以激光雷达和视觉多传感器融合嘅方案,其优势是可以更好地处理corner case(边界情况),但佢对算力嘅要求好高,而且硬件成本也并唔低。

    其实视觉算法嘅识别准确率已经好高嘎啦,只是佢对极低概率嘅corner case 嘅能力实喺有限。这是正常嘅情况,即便是人类依靠双眼,有时候也会因为眼睛嘅可视范围、眼花等问题导致交通事故嘅产生。

    而喺原视觉系统中增加激光雷达,则可以大大减少呢类corner case嘅概率。即便是有一日视觉算法嘅水平达到‌人类驾驶员嘅水平,增加激光雷达依然可以进一步降低事故概率,要考虑嘅剩只只是成本收益问题 —— 如果激光雷达足够便宜,就相当于支出一份保险费来降低事故率。

    喺未来,激光雷达和视觉算法之间嘅市场竞争依然会存喺,同时成本收益问题仍旧是需要考虑嘅一个重要方面。唔同应用场景下对感知系统嘅要求唔同,技术嘅选择也会有差别。

    例如基本嘅L2辅助驾驶功能和2020年较为高阶嘅高速领航驾驶功能(特斯拉NOA、蔚来NOP、小鹏NGP),仅依靠毫米波雷达及视觉就可以完好地运行,而喺2022年大家重点关注嘅城市领航驾驶功能设计度,激光雷达就成‌必备品。

    以未来3-5年嘅时间点来睇,激光雷达成本将会大幅降低,但依然会有一定嘅成本,呢意味住同一个车型可以选择唔同等级嘅自动辅助驾驶系统,车型嘅价格也唔同,消费者可以根据自己嘅需求选装激光雷达。

    换而言之,从目前我哋定义嘅最先进嘅自动辅助驾驶技术来睇,未来几年带有激光雷达嘅方案会成为主流,但从装载车型嘅绝对数量上来睇,带激光雷达嘅方案还系一个相对小众嘅选择。

    对于喺技术上已经相对成熟嘅视觉算法,激光雷达当下嘅技术水平究竟点样?

    特斯拉喺目前电动汽车市场上嘅成功,从一个侧面反映‌喺当下嘅市场、政策和用户需求嘅前提下,视觉算法已经系一套相当成熟嘅解决方案。通过摄像头和毫米波/超声波雷达嘅配合,特斯拉可以实现L2级别嘅ADAS(高级自动辅助驾驶)功能。但是因为受限于芯片算力、逻辑算法等因素,视觉算法实际上好难再进一步。

    而对于激光雷达嚟讲,佢还属于“半上车”嘅状态,之所以技术发展嘅咁缓慢,呢样嘢同激光雷达本身存喺嘅历史问题唔无关系。如果要理清呢个问题,我哋先要从ADAS技术领域入手,喺充分考虑其应用场景同成本嘅背景下做出评判。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    WAYMO自动驾驶汽车当时所搭载嘅机械式激光雷达(图片源于WAYMO)

    早期无人驾驶开发嘅车型多采用嘅系机械旋转式激光雷达,可以对周围环境进行360°嘅水平视场扫描,而半固态同固态激光雷达往往只能做到最高120°嘅水平视场扫描。

    从绝对指标来睇,360°肯定要优于120°,但呢啲并唔可以说明机械旋转式激光雷达嘅技术水平更高,因为考虑到成本、安装位置、可靠性同寿命等因素,将机械旋转式激光雷达应用到量产车上嘅难度,会远大于固态同半固态激光雷达。

    因此,从ADAS技术领域来关注激光雷达嘅技术水平,一个更好嘅角度是观察嗰啲实装到量产车上嘅产品,例如采用华为激光雷达方案嘅极狐αS同采用大疆Livox方案嘅小鹏P5。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    左:采用华为激光雷达方案嘅极狐αS 右:采用大疆Livox方案嘅小鹏P5(图片源于官网)

    可以肯定嘅系,未来几年是激光雷达嘅快速提升性能、降低成本嘅几年。

    从ADAS技术领域来评价激光雷达,唔仅要关注其绝对性能嘅指标,更应该结合应用场景、感知系统嘅角度来评价,呢样才会更具现实意义。

    从呢个意义嚟讲,像华为、大疆呢种既做全套解决方案,又做激光雷达零部件嘅厂家,能更好地发挥有限性能激光雷达嘅潜力,喺未来嘅行业中有更具优势。

    除此之外,关于家阵时嘅ADAS技术领域,上述提及嘅激光雷达和摄像头其实都属于感知系统嘅一部分,而感知系统通常还包括‌毫米波雷达、超声波雷达、高精定位系统同高精地图。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    一套完整嘅ADAS除咗感知系统之外,仲要应该包括决策系统同执行系统。要理解呢啲系统,我哋可以回谂一下平时咱们是点样开车嘅:

    第一是眼睛嘅环境感知方面:车道嘅位置,前方系咪有车辆行驶,红灯和绿灯嘅交换,呢啲工作都系由超广角、快速对焦、无级调光圈、双目即时测距、损伤自修复嘅超高性能仿生摄像头——眼睛来完成嘅。

    更为重要嘅系,此仿生摄像头自带极强嘅人工智能处理器,自动完成图像处理(例如剔除毛细血管嘅遮挡、插帧补全盲点像素等)、对象识别(例如红绿灯、车道)、轨迹预测(前方嘅车辆即将转弯)等功能之后,将信息上报畀“上层意识”。

    另外是大脑嘅行为决策:通过环境感知嘅信息来判断车辆需要执行嘅控制策略,例如前方车辆停止,需要紧急刹车等。还要提到嘅系,像“今日走唔走高速”嘅路径规划也属于广义嘅决策功能。

    仲有事手脚嘅控制执行:喺收到大脑嘅决策指令后,驾驶员嘅神经、四肢,以油门刹车同方向盘作为人车交互嘅两大媒介,同成个汽车系统一齐承担车辆控制嘅功能。所以目前来睇,AD AS系统中最难、最关键嘅还是感知系统。

    成本控制,视觉算法和激光雷达最大嘅分水岭

    极光雷达上车难,难喺成本控制。按照公开资料显示,特斯拉目前所运用喺其车型上嘅单目摄像头成本喺150~600元之间,更复杂嘅三目摄像头成本也唔过千元以内。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    览沃科技喺CES2020上发布嘅激光雷达产品(图片源于览沃科技官网)

    激光雷达嘅价格,喺最近5年也呈现一个明显嘅下降趋势,但是相比摄像头嚟讲,依然贵得多。上年8月,大疆旗下嘅览沃科技发布‌喺年初CES2020上带来嘅激光雷达新品嘅行货版本,其中Livox Horizon激光雷达,定价6499元,另一款长量程嘅Livox泰览 Tele-15,价格则是8999 元。而这辆产品,喺全球市场嘅定价分别是999美元和1499美元。

    激光雷达嘅成本价格高,成为‌阻碍其“上车”嘅原罪。

    2020年,华为研制出‌属于自己嘅96线激光雷达,其宣称要喺未来将成本降低至200美金以内,呢都系华为尚未实现嘅一个目标,而制定呢个目标嘅依据主要是以下5点:

    (1) 量产导致成本嘅降低

    (2) 技术嘅进步促使‌成本降低

    (3) 针对应用场景开发特定性能嘅产品以降低成本

    (4) 提供更好嘅系统开发环境以降低主机厂嘅研发成本,相当于变相降低‌激光雷达成本

    (5) 华为提供整套方案,激光雷达让出嘅利润可以喺整套方案中挣回来,其实也相当于降低‌成本

    虽然目前嘅成本问题并未得到有效解决,但而家已经有先行者开始将激光雷达正式应用到上市嘅汽车上。

    目前明确表示已搭载激光雷达嘅、即将上市嘅车有3款:蔚来ET7、小鹏P5 、极狐αS。呢啲车喺交付嘅时候,只能说是“硬件支持L3、L4级自动驾驶”,但并唔可以“立刻实现L3、L4级自动驾驶”。

    咁睇来,喺厂家能够真正实现L3、L4级自动驾驶之前,车上嘅激光雷达系唔系暂时用唔上‌呢?其实并非咁,因为激光雷达唔仅对L3、L4有用,都可以显著提升L2辅助驾驶嘅功能体验。

    点解激光雷达会让人更放心呢?

    这要从佢嘅原理讲起:一条激光,穿过去嘅时候是直嘅,相当于数字扫点,理论上将所有周围嘅点扫一遍之后,就能清楚地知道周围环境是乜嘢样。

    华为嘅激光雷达和特斯拉嘅视觉算法,谁才是自动驾驶嘅未来?

    激光雷达嘅扫描示意图(图片源于velodyne lidar)

    同激光雷达唔同,摄像头嘅采集嘅系像素信息,其实就和人眼睇到嘅范围差唔多。

    而同人唔同嘅系,人眼配备‌超强嘅智能处理器(大脑),可以喺毫唔费力嘅情况下识别出环境中嘅车道、车辆、行人等,对车辆嚟讲,像素信息只是无意义嘅海量数字,必须经过抽象、重构等复杂过程,依赖超强智能才能达到人类嘅识别效果。

    也就是说,如果唔配备激光雷达,要想通过智能算法弥补感知能力地缺陷,需要几付出10倍嘅努力。

    再打个比方,咱们人类驾驶员喺开车嘅时候,偶尔也就睇花眼嘅时候,比如将近处嘅物体识别成‌远处嘅 —— 噉就是大脑喺处理像素信息嘅时候产生‌视错觉。但如果畀每个像素点都标上距离信息(相当于配备‌激光雷达),噉就绝唔可能产生呢种视错觉嘎啦。同时,除咗上面提到嘅场景之外,激光雷达对于强光变换、弯道巡航、夜间行车、狭窄通行等场景下嘅L2功能体验提升都会好有帮助。

    因此喺目前嘅技术环境下,激光雷达和视觉算法并唔应该是相互对立嘅关系,也没有激光雷达嘅解决方案一定比视觉算法解决方案更好咁样嘅说法。

    激光雷达和视觉算法应该是相辅相成嘅关系,激光雷达可以大幅提升视觉算法嘅精度,降低视觉处理对于超高精度算法嘅依赖,但目前高成本制约‌更多嘅激光雷达出而家整车上;而视觉算法喺未来嘅自动驾驶领域依然是主流嘅核心技术之一,佢嘅应用广泛性暂时是激光雷达咁样嘅产品无办法替代嘅。

    对于激光雷达嚟讲,虽然佢喺目前仲有比较多嘅问题亟待解决,但好显然行业内已经有‌共识,喺未来嘅几年内,L3-5嘅自动驾驶系统度,激光雷达将成为必唔可少嘅组成部分。

    相对于计算机视觉技术,激光雷达技术优点是安全性上会更高。哩个都系行业主动推动激光雷达喺更高级别嘅自动驾驶度,成为主流嘅主要动力。

    cantonese.live 足跡 粵字翻譯

    2021-04-27 20:35:16

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