不使用激光雷达的特斯拉这次会搭载双眼相机吗?

正文来源:智能汽车技术

/导游/

很多人认为特斯拉的传感器融合是最好的,但对激光雷达漠不关心。但是,4月9日,特斯拉CEO埃隆·马斯克在社交媒体上透露,最近自动驾驶Autopilot和全自动驾驶套件FSDBetaV9.0的升级逐渐结束。特斯拉希望最终将其系统称为完全基于照相机的纯视觉方法的系统。这意味着未来特斯拉的全电动汽车将在不使用雷达等部件的情况下自行导航并执行驾驶员辅助功能。

特斯拉的FSD,BetaV9.0一直备受市场关注,预计2020年底发售,但迄今为止该系统仍处于测试阶段。面具的理由是,延期发布FSD是为了完善系统,给用户带来充分的使用信心。

纯视觉,无雷达

面具对特斯拉所有者和FSD上Beta用户@WholeMarsBlog投稿的反应表达了上述意见,后者共享了他的Model3从停车场到目的地的片段,其间没有司机的介入。马斯克在回应中表明,电动汽车行业寄予厚望的FSD、Beta、V9.0基本准备好了。

fsdtabetav9.0即将上市。步进变化的改善是巨大的,尤其是对奇怪的极端状况和恶劣的天气。纯视觉,无雷达。

-埃隆面具(@elonmusk)2021年4月9日

面具进一步说明V9.0的更新在极端情况下提高FSD测试版和恶劣天气条件下的适应性的同时,改善了车辆的转弯能力。他承认,这些仍然是当今先进的驾驶辅助系统挑战。但是,这并不全部。面具指出,更新是纯视觉,没有雷达。谈到进一步的发展,面具承认特斯拉最终计划在未来的车辆中完全摆脱雷达。这不是推测。面具亲口证明特斯拉连毫米波雷达都不用!

出乎意料的是,面具关于特斯拉抛弃雷达的发言也引起了相当多人的谴责,其中很多人认为纯粹的视觉方法是后退。特别值得注意的是,与通用汽车自动驾驶汽车部门Cruise和韦莫(Waymo)、未来、小鹏等竞争对手相比,特斯拉在驾驶辅助系统中使用的传感器很少,这两家公司依赖激光雷达和高清地图进行导航。

面具反应了这些担心,他强调最终的视觉可能远远优于雷达。雷达和视觉不一致的时候,你相信哪个?因为视觉具有更高的精度,所以在视觉上加倍比传感器融合更好。

传感器是比特流,照相机的比特/秒比雷达(或激光雷达)多数级别。

雷达应有目的地增加比特流的信噪比,使其遭遇整合的繁杂性。

随着视觉处理的能力越来越好,正在将雷达远远甩在身后。

-埃隆面具(@elonmusk)2021年4月10日

视觉很可能有用

特斯拉实现全自动驾驶的方法部分基于人类100%的驾驶是视觉完成的自2019年特斯拉AutonomyDay以来,特斯拉高管们强调了这一点,当时该公司推出了定制的FSD计算机。关于照相机能否提供与雷达相同的安全水平来检测前方几辆车的状况,面具指出,视觉也发挥同样的作用的可能性很高。

最好把这些视为概率。有五个前方的照相机。其中至少有一个很可能看到前面有多辆车。

-埃隆·面具(@elonmusk)2021年4月10日

这些事情最好被认为是概率。有五个前方的照相机。他们中至少有一个很可能看到前面有多辆车。面具说。

不是特斯拉唯一

其实特斯拉并不是市面上唯一一家寻求视觉方法的公司。2020年5月,英特尔公司发表了Mobileeye的自动驾驶车在耶路撒冷道路上行驶了约20分钟的录像。与其他自动驾驶车辆不同,MobileEye的车只配备了一套照相机,其他什么都没有。这个短视频给人留下了深刻的印象,显示了MobileEye自动驾驶汽车在没有信号灯的情况下通过了4个十字路口,车辆需要在市内车道上避开行人和其他车辆。

Mobileeye的车只配一套摄像头

自动驾驶安全有什么保障?

上述有可能性概率的说法,关于驾驶安全可以这样赌吗?我想画一个问号。纯粹的视觉方法可能是公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开公开即使人类100%的驾驶是通过视觉完成的,没有使用雷达和激光雷达,也不代表不应该用机器代替人类和人类的能力。

智能驾驶专家郭继舜博士在评论MobileEye纯视觉方案时说:照相机视觉方案可以通过车规,但视觉算法的要求更高,开发困难,故障的可能性高。因此,考虑到可以预先批量生产的好的L4自动驾驶技术感知方案,最好考虑使用车规格级多传感器融合的感知套件(固体或混合固体激光雷达+视觉+毫米波等)。

他认为,在多传感器融合的感知套件的支持下,L4自动驾驶需要更智能的感知认知能力。现在的感知算法实际上实现了目标识别的感知智能,也就是说只能获得感知场景中物体的类别、方向、速度、大小等浅层认知属性。

对于与目标相关的更抽象的语义信息,多个目标相互作用可能引起的场景事件信息,只能实现信号、交通标志、学校标志等有限的认知,更深刻的抽象事件意义的认知无能为力,如交通警察的手势、小学生过马路等。这些需要更多的社会常识和交通规则数据库支持,才能实现真正的认知智能。

既然是纯视觉,为什么不用双眼?

现在,有些豪华车配备了双目照相机,但作为一些人心中豪华车的特斯拉没有批量生产。单目照相机为了获得距离信息,必须首先识别目标的双目照相机不仅可以正确测量距离,还可以识别刹车灯、车道线、路旁的交通标志等。但是,双目照相机立体匹配各像素点,需要超大的计算量。特斯拉有自我研究芯片,在计算能力方面应该不输给别人。

保隆科技视觉产品负责人孙路说:一目了然的问题是,贫穷的行为不能完全复盖所有场景,仍然存在操作失误的风险,双目具有一定的技术门槛,难以实现高性能指标,行业还没有专用芯片,现在采用FPGA另外,结构精度要求高,耐用性、一致性、温度适应性要求也高。自动校准(AA)算法、静态标定算法需要保存内参等,投入大。

毫米波雷达和激光雷达的粉丝认为,目前主流照相机只能提供2D图像信息,缺乏深度。使用相机作为主传感器的主要难点是深度恢复。自动驾驶的路径计划需要3D道路信息和3D障碍物信息。如果摄像头想成为主传感器,就必须能够提供正确的深度感知。

从特斯拉公开的资料来看,其深度恢复相当好,为感知、定位和计划提供了坚实的基础。但是,这样做必须使系统的训练有素,虽然有大量的数据可以用来训练深度模型,但实际上不能保证能够正确处理所有的场景,也就是口罩所说的奇怪的极端情况。因此,如果发生深度预测错误,训练的漏网鱼(例如颜色识别),可能会错误地估计道路环境和障碍物的位置,汽车可能会破坏人而死亡。是否应该期待,不使用激光雷达,也不使用其他雷达的特斯拉,这次是否搭载双目(不期待三目,三目成本高)照相机让驾驶员得到额外的安全保障,安慰投资者的心吗?

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