百科问答小站 logo
百科问答小站 font logo



如何评价特斯拉发布全自动驾驶硬件,并表示:傻瓜才用激光雷达? 第1页

  

user avatar   li-zhi-lun-38 网友的相关建议: 
      

应该用八根pvc塑料管子。

四个方向每方向两根,前后二十米,左右五米。

管子上有传感器,被碰到就自动变道或者刹车,自动驾驶计算机处理功能特别强大,有一整套算法用来分类应对管子的不同震动,

戳到人了怎么办,戳到隔离带怎么办,都有处理策略,

光学的东西,再怎么精确也不如直接怼到了判断准确,

傻子才用摄像头。


user avatar   xinhe-sun 网友的相关建议: 
      

回答这个问题并不难,不过基础是我们应该先了解自动驾驶用到的各种传感器及其特性。

自动驾驶车辆用于感知环境的传感器主要有毫米波雷达、摄像头、激光雷达、超声波雷达等,当然,还有一个算不上传感器的组件,那就是高精地图

下面我们依次来看一下各种传感器、组件的特性:

1、毫米波雷达:是工作在毫米波波段(millimeter wave)探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。毫米波雷达具有成本中等、体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光相比,毫米波穿透雾、烟、灰尘的能力强,具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。

毫米波雷达可以识别各种障碍物,本身可以识别各种有速度和无速度的物体的,但是在自动驾驶应用中,一般会把无速度的物体屏蔽掉,这就导致看上去毫米波雷达好像无法识别静止的物体,但这并不代表毫米波雷达本身无法识别。

毫米波雷达可以精确的测量位置和速度,但是无法准确的测量障碍物的大小和形状,也无法获取颜色信息,因此无法识别交通标志、车道线等信息,不可能单独使用来组成自动驾驶系统。相对于激光雷达,毫米波雷达探测的方位更小,构建3D地图的能力比较差。

因其成本中等偏低,目前具备自动驾驶能力的车辆都会搭配一个甚至多个毫米波雷达。

2、摄像头:摄像头的工作原理是视觉,获取环境的图像和颜色,成本不高,体积不大,重量也小,可以方便的安装在车辆的各个位置,目前具备自动驾驶能力的车辆也都会搭配摄像头。摄像头主要分为单目和双目,都可以通过算法实现障碍物距离的探测,


双目相对单目在识别距离方面更有优势,不过即使有优势,其对距离和速度的识别能力依然是不如毫米波雷达和激光雷达的。

因摄像头能获取图像和颜色等丰富的信息,所以其在识别交通标志、车道线有明显优势,所以是自动驾驶不可或缺的组件。当然,摄像头获取的大量图像信息处理起来对算力的要求比较高,需要更强大的处理器支持。但是,就其本质来讲,自动驾驶需要的信息都是可以通过摄像头来获取的,也就是说,理论上,只依赖摄像头也是可以构成自动驾驶系统的。多说一句,人类本身的驾驶过程,其实就类似于基于摄像头的自动驾驶。

3、激光雷达:以激光作为信号源,由激光器发射出的脉冲激光,打到地面的树木、道路、桥梁和建筑物上,引起散射,一部分光波会反射到激光雷达的接收器上,根据激光测距原理计算,就得到从激光雷达到目标点的距离,脉冲激光不断地扫描目标物,就可以得到目标物上全部目标点的数据,用此数据进行成像处理后,就可得到精确的三维立体图像

激光本身具有非常精确的测距能力,其测距精度可达几个厘米。激光雷达分辨率高,抗其他干扰的能力很强,但是其工作时受天气和大气影响大。激光一般在晴朗的天气里衰减较小,传播距离较远。而在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里,衰减急剧加大,传播距离大受影响。如工作波长为10.6μm的激光在坏天气的衰减是晴天的6倍。

从性能上看,激光雷达除了应对雨雪雾的能力比毫米波雷达差以外,其他都要比毫米波雷达好,但是为什么没有广泛应用呢?两个原因。

第一,激光雷达成本高。激光雷达可以说是目前自动驾驶传感器里最贵的,其成本是毫米波雷达的几十倍甚至上百倍,所以目前极少有车辆搭载。

第二,激光雷达为扫描结构,体积大,不方便装备。激光雷达本身是通过扫描来实现三维图像,且本身体积更大,这就是为什么激光雷达都被顶在车顶,这样既不美观,又增加风阻,很明显是不太符合需求的,不过好在随着固态激光雷达的发展,其体积更小、成本更低和装备位置也更随意,激光雷达一定程度上可以像毫米波雷达一样装备,不过要实现前后左右四个方向的扫描,就要装备四个激光雷达了,其成本依然是问题。

4、超声波雷达:超声波雷达采用的是超声波,体积最小,成本最低,甚至可以做到几块钱一个,但是其测量精度低,毕竟超声波是一种声波,其传播速度只有340m/s,难以测量高速运动的物体,有效距离也比较短,一般在几米的量级。

超声波雷达主要用于自动驾驶的一些低速、短距离的测量,例如自动泊车时候探测车位、对泊车环境的感知等。当然,因为这玩意实在是太便宜了,一般具备自动驾驶能力的车辆都是周圈都装备超声波雷达。

5、高精地图:高精度地图是给车看的地图,相对于供人类使用的普通地图,高精度地图提供更高的精确至厘米级的精度,更丰富的信息(例如道路坡度、曲率、车道具体位置、车道方向、限速信息等等)。

高精地图并不是传感器,只是一种软件信息,有了它,车辆就有了上帝之眼。目前,具备自动驾驶能力的车辆不一定搭载高精地图,但是高精地图对自动驾驶能力的提升有至关重要的作用。

综上所述,激光雷达对于自动驾驶并不是必须,理论上是可以不用的,实际上,因其极高的成本,目前量产的自动驾驶车辆很少会装备激光雷达,而醉心于降成本,造“老百姓”都买得起的电动车的特斯拉,自然不会轻易的选择如此高成本的组件

但是可以预见,如果固态激光雷达的成本能迅速下降,如此诱人的特性,肯定会有很多自动驾驶方案采用激光雷达的。

马斯克所说,明显是站在特斯拉的角度上,有博眼球的成分,但是也符合他造老百姓都买得起的电动车的思路。


user avatar   archerzz 网友的相关建议: 
      

Musk应该是留了一手,就是Tesla车上的毫米波雷达

他虽然经常怼激光雷达,但基本不怎么提毫米波雷达。不过,最近有爱好者在Tesla的最新软件更新里发现了叫“Phoenix”的新型雷达选项,这个是以色列一个叫Arbe Robotics公司的新型4D雷达传感技术的名字。

个人猜测,后面大概率能见到Tesla在FSD里加入雷达成像的信息。

雷达成像是个很成熟的技术了,精度不及激光,但用来避障足够了。下面这幅图像是几百公里卫星上的合成孔径雷达拍的,你不会觉得不够用吧?

(更新):评论区有专业人士指出SAR不适合动对动扫描,在此表示感谢。

不过,高精度成像当然可以用于避障,而避障并不一定需要高精度成像,能够可靠的指示出大致轮廓就够了。

所以,雷达扫描避障也是有几十年历史的东西了,即所谓地形跟踪系统,一般用在低空突防的战斗轰炸机、直升机(台湾摔死一堆军队高层的那架黑鹰,就是没选装这个)。下图就是一个典型的军用低空飞行避障雷达,兼顾地形跟踪/障碍规避、气象探测、地形扫描等等多种功能。

狂风战斗机的IDS型号,就是依靠地形跟踪雷达钻山谷的。

狂风战斗机穿越山谷【1080P】_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili

在飞机上的这种多模雷达,阉割下放到汽车应该没有不可克服的技术难点。而且雷达距离远,全天候(激光雷达这里有点难),多普勒效应测速也是成熟得不能再成熟的东西了,一言以蔽之,用作避障再好不过了。

Tesla自动驾驶的事故,多是视觉识别障碍物失败导致的。如果能加入可行的雷达成像技术,Musk的确可以怼激光雷达。


但为什么毫米波雷达似乎在自动驾驶不热呢?可能是因为雷达多是高端应用,军用居多(比如下图的E-8预警机),民用缺乏一般需求,导致长期没有低成本解决方案,尤其是高性能天线。

但这对Musk可能不是问题。他旗下另外一家公司SpaceX的StarLink项目,地面接收器用了相控阵天线。国外有人拆解了一把,数了一下,大概有1700个TR单元。作为对比,F35的雷达才1200个TR单元(当然发射功率等指标肯定远超)…

车载自动驾驶肯定不需要这么多TR单元,数量上可以狠狠砍好几刀,这样价格就能做到很低。Star Link的地面接收器卖500美元,不过实际网上分析成本很可能在1000到2000美元。就算按2000美元,折算下来车载自动驾驶天线几百美元足够了,整套方案有望压在1000美元之内

更加有利的一点,是相控阵天线也是4G、5G(尤其是5G)的基站刚需。一些Wifi6的商业基站,可能也要使用。这是很大的一块需求,必然会推动相控阵天线成本的下滑。

综上所述,毫米波雷达成像技术成熟(世界上第一颗SAR卫星是1978年发射,E-8预警机是1982年研发的)、探测距离远、全天候能力强,只要打开价格下降通道,的确会让激光雷达显得很鸡肋。


更新:国内也有人在做,不出意外,需要相控阵天线。

m.leiphone.com/news/202


user avatar   zhangshujia 网友的相关建议: 
      

# Lidar-or-Camera 先上一个很有偏见的图。

TSLA从前分析师会上专门谈过这个问题;数学上多一维Lidar数据确实更容易到Local optimal,但未必是Global optimal;看似模型更简化,其实也会限制算法的空间 —— 以冯结构为例,受限于硬件2维结构及其访存时序复杂化等瓶颈,如3维模型中的twist操作,算法公式看似减少了计算步骤,看似训练量少很多,实则却是加重了化简/降维过程,硬件可能跑出极大的运算量;此外,线性权重变矢量,也是要加维度的,直接就把内存带宽顶上去了,在PIM出现以前,HBM成为唯一选择了;可以参考Capsule模型的2D+1矢量化之后依然面临的计算瓶颈,这也是Hinton批判CNN的出发点。当然整个AI的L4 potential基于deep learning的瓶颈在哪里还不详,也可能突破不了critical level…

但针对这两种方案本身的讨论还是充满很多猜忌和误读的,虽然对于NN+2D图像集而言推理人眼双目如何建立轮廓深度的过程复杂、虽然因此批评神经网络做分类识别可以,但识别路边的狗和海报上的狗误差率大;但实际情况是一方面双目2D完全可以推理3D(脑科学所谓的reconstruct into 3D in the brain),二是仅仅讨论NN的潜力是以偏概全,因为无论人眼还是车载探头及其CMOS+结构光传感的输入,轮廓/距离/透视关系都可以在视觉景深中获得拟真实反馈。当下用Lidar/Radar的理由是简化算法和算力复杂度,以及便宜(Luminar $500/unit,华为$200/unit…);

但是不作二义性判断是前提;雷达当然不能否定,也不能忽视Lidar/Radar的未来技术演进,毕竟夜晚/强弱光/迷雾/雨雪等苛刻环境下雷达的探测原理更可靠(这是人眼双目+脑科学也解决不了的)。还有就是前面高赞提到的,Mask坚持Camera方案值得敬意,但对立批评Lidar方案都是傻瓜就没有必要当真了。

再谈回车机的算力发展;如今AI成为整个智驾计算的中心,过去的车机AI主要用于感知和建模,如今应用渐深,包括预测、规划和决策也需要神经网络去跑,势必加重中央计算平台里面的AI算力。当下Lidar的点源密度越来越高,发射距离也越来越远,采集数据规模越来越大,就需要更多的算力支撑。从自动驾驶感知需求扩大,数据规模增长,驱动对算力的新增,基本L2等级典型线束数可能是几兆,到了L2+可能是几十兆,再往上就是百兆级别,就逐渐形成当下的算力分布。这些算力扩张的同时还需要做到-40到85/95的温度,而这些算力的工况也愈加复杂,还包括安全性(数据安全/功能安全)、实时性,以及人机交互等。而从半导体行业来看,虽然车机半导体总数不是产业最大的,但相信车机半导体的晶圆面积在未来会演变成全球最大领域。如今很多半导体Fab逐渐把工艺、产能往车规需求方向转移或扩产,这也是一个趋势。

BTW:Smart-EV是技术壁垒+柔性产能驱动的,倘若只比拼造车水平,当下EV可以全部跌2/3,TSLA顶峰也就是2000亿-3000亿水平了;

BTW:自动驾驶的终局竞争不在算法,而在于数据规模以及数据驱动平台,算法是核心,但最终都会趋同,但护城河需要靠工程能力搭建。近段时间各大车厂和算法公司公布的路测结果尚不成熟,包括华为+北汽的路测视频,显然已经过拟合,地图/感知/决策都有针对性调优过,这个效果符合平均线,多数无人驾驶公司都可做到(算法缝合+海量人力做规则,短期测试效果优良但不能持久),关键是“泛化性”有待长期验证,经验上持悲观态度(徐直军应是被下属忽悠了)。

BTW:上图的排序没有意义;一些美国咨询公司,通常按照加州L4路测数据做的ranking,都是一些未量产的研发阶段的数据,Tesla并未参加过这种L4 ranking,也就没有数据,只能出示L2量产车数据,因此只能排在末位。另外,有私信问为何电动三傻没有被列入这个象限图,其实短期内踏实的做EV+座舱 打个消费新鲜感+补贴就好。



user avatar   shi-gao-ba 网友的相关建议: 
      

斯柯达电视广告,脑洞太大了!

https://www.zhihu.com/video/1125331084824764416

再来一个合集,终于知道汽车每年的广告费为什么这么高了!

https://www.zhihu.com/video/1125335340155924480

看完别忘记点赞哦,呼呼


user avatar   joey-pang 网友的相关建议: 
      

看的多了,自然就没啥感觉了,只是有时候会像幻灯片突然在你眼前闪一下滋味很难受。我2014年进医院到现在送走的人得几百人了,很多癌症晚期患者化疗后都来中医科住院辅助治疗,肝癌、肺癌死亡率太高了,去年有一个大学生,刚本科毕业准备考研,成绩优异,查出来白血病,家庭困难,在水滴筹筹钱,2个月人就走了,他母亲现在在工地打工还借款。43岁男,肝癌晚期术后复发上海医院拒收,17年底在我们科住院治疗,撑到了19年底。45岁,女,肺腺癌晚期,在上海瑞金做化疗,然后回老家在我们科用中药,现在人状态还可以,没有疼痛等症状。我亲舅鳞癌晚期,只撑了一年。

目前只有癌症早期的治愈率才高,中期极低,晚期没救。胰腺癌、肺癌、肝癌、淋巴癌死亡率极高。胃癌、直肠癌、乳腺癌、前列腺癌、膀胱癌、甲状腺癌死亡率相对低一点只要有钱就能多活一段时间或者治愈。


user avatar   zhangkangkang 网友的相关建议: 
      

看的多了,自然就没啥感觉了,只是有时候会像幻灯片突然在你眼前闪一下滋味很难受。我2014年进医院到现在送走的人得几百人了,很多癌症晚期患者化疗后都来中医科住院辅助治疗,肝癌、肺癌死亡率太高了,去年有一个大学生,刚本科毕业准备考研,成绩优异,查出来白血病,家庭困难,在水滴筹筹钱,2个月人就走了,他母亲现在在工地打工还借款。43岁男,肝癌晚期术后复发上海医院拒收,17年底在我们科住院治疗,撑到了19年底。45岁,女,肺腺癌晚期,在上海瑞金做化疗,然后回老家在我们科用中药,现在人状态还可以,没有疼痛等症状。我亲舅鳞癌晚期,只撑了一年。

目前只有癌症早期的治愈率才高,中期极低,晚期没救。胰腺癌、肺癌、肝癌、淋巴癌死亡率极高。胃癌、直肠癌、乳腺癌、前列腺癌、膀胱癌、甲状腺癌死亡率相对低一点只要有钱就能多活一段时间或者治愈。




  

相关话题

  下雪天开车应该注意什么? 
  汽车工程师或者设计师听到互联网行业的人要颠覆自己时,是一种怎样的感受? 
  限制引擎最高转数的根本原因是什么?或者其他原因? 
  如何看待湖北一女子开车拒听丈夫唠叨用胶带将其封嘴绑手?你开车的时候希望旁边的人提醒吗? 
  如何看待那些借钱也要买豪车的人,这是一种怎样的心态?他们的结局是怎样的? 
  CPU缺失针脚能否运行? 
  怎么看待很多懂车的和车评人都说韩系车和法系车不要买? 
  请问40万预算,四驱轿车如何选择? 
  如何评价王垠新博文《我看自动驾驶技术》? 
  女生买雷克萨斯有什么推荐吗? 

前一个讨论
如何看待刘强东对快递员“交底”?
下一个讨论
有哪些很燃的文言文?





© 2024-11-08 - tinynew.org. All Rights Reserved.
© 2024-11-08 - tinynew.org. 保留所有权利