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汽车的自动驾驶技术为什么要采用那么多传感器? 第1页

  

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自动驾驶系统和人对比是很有意思的一件事情,这个问题我想从几个方面说说

在处理驾驶任务上,人眼比目前的摄像头强得多

人眼,或者说人眼-大脑的组合,在处理驾驶任务上相关的很多性能是吊打目前的摄像头传感器的。

1. 黄斑处的像素密度

人眼视网膜照片,叠置图显示黄斑(macula)、中央凹(fovea)及视盘(optic disc)的位置和尺寸。黄斑之中的中央凹和黄斑凹都含有高密度的视锥细胞(一种具有高敏感度的感光细胞)

解剖学意义上的黄斑直径可达5.5mm,而临床意义上的黄斑直径1.5mm,与中央凹直径相近。这个直径的差异使得人眼具有局部的极高像素密度(人眼的空间分辨能力能分辨间隔0.01度的细线,可以认为单个像素宽度为0.005度),配合人眼的转动,可以获得极高分辨率的视野。而目前自动驾驶应用的摄像头量产最高是800万像素。

2. 动态范围和ISO

人眼是自动带HDR的,在亮度差明显的场景下也能把各处的细节看的很清楚。同时能够很好适应强光照和低光照场景的场景。可以参考这个回答。

3. 对焦速度

人眼的对角速度也是很厉害的,在驾驶这件事情上,可以流畅的在看前方——看中控大屏/仪表——看三个后视镜之间来回切换而不失焦。

4. 空间距离判断

得益于人眼的局部高像素密度和大脑处理能力,人双目对于距离的动态判断是很厉害的。在双目之间基线长度不变的情况下保持很大范围的空间距离判断能力。当然驾驶的空间距离判断,还很依赖驾驶经验。

5. 防抖

这个真的是目前民用设备远远比不上的,眼球转动,头部运动,身体的运动下都可以有非常好的运动补偿,不会视觉花掉。

6. 动作预测

人眼同时只能看一个方向的信息,而开始时候我们眼睛是在前方,后视镜,侧方,车内来回切换。这种切换下不出事故,实际上也是视觉-大脑系统能够对目标物进行合理动作预测,确保当时不存在风险。

7. 自标定能力

传感器的使用都是需要标定的,消除因为天然缺陷(内参)和安装位置(外参)所带来的影响。而人眼可以认为是一个具有快速自标定能力的传感器。

人在开车时候,也不是只用眼睛的

看起来开车时候只用了眼睛来感知周围,实际上还有很多其他器官参与。

  1. 听觉:其他车的喇叭声,其实就是最基础的V2V,人耳的定向能力可以分辨出来是哪辆车在滴滴。
  2. 触觉:路面的振动,方向盘的回馈,大吨位车辆的振动和噪声,都参与了开车时候的感知和决策。
  3. 运动感觉:人耳的前庭和半规管实际起到了一个IMU的作用,可以感受到人的运动变化,比如加速度,角速度。这在感知信号的处理里面非常重要,人眼的防抖能力肯定和这个密切相关。

自动驾驶的目标,应该要比人要强

鉴于人眼、人其他感知器官和人的大脑实际上强出目前的摄像头能力太多,所以对于自动驾驶感知来说,需要更多的传感器。

  1. 人眼可以利用眼球和头颈的转动来获取大范围视野,这个靠目前的2个摄像头是做不到的,所以需要多个摄像头来获得全方位视野。蔚来ET7用了前视*2,侧前视*2,侧后视*2,后视*1的摄像头组合。
  2. 人眼的像素密度和对焦能力可以(近乎)同时获取近处和远处的信息,要达到这一点,我们需要不同FOV(视场角)的摄像头,比如特斯拉前视的3个摄像头就是不同的探测范围。
  3. 人眼的测距能力:依靠视觉算法的提升,加上毫米波雷达和激光雷达。为了获取更准确的距离信息,现在越来越多的车开始上Lidar和4D毫米波雷达了。
  4. 人的运动感知:需要增加可靠的IMU来感知车辆的运动,同时补偿摄像头和激光雷达的运动影响。
  5. 驾驶意图和全局规划:需要增加地图甚至高精度地图、绝对定位(GNSS)、相对定位(地图匹配)的感知能力。
蔚来ET7的AQUILA感知系统 布局

人的器官能力有极限,而科技的发展则还远远没有到达极限,随着技术发展,视觉,雷达,定位等的性能都会有长足的进步。自动驾驶的目标,首先应该是要性能上超越人,毕竟那么多的交通事故都是人来驾驶所发生的。然后同时考虑降本。成本这件事情,很大程度上跟量是相关的,现在自动驾驶技术不够成熟,批量也不够,所以成本居高不下。随着市场需求和竞争的加剧,相信很快成本会大幅下降,摩尔定律也会在汽车领域产生作用。曾经的拍照手机、音乐手机现在已经一统为智能手机了,各项硬件指标都在军备竞赛一样,相信将来的自动驾驶方案也会越来越完善和先进。

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我是 @彼方说WindyWing,一个做过很多事情的自动驾驶工程师,热爱生活,兴趣广泛。欢迎关注我,带你了解更多有关自动驾驶,新能源汽车的事情。




  

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