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特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达

编辑名称:xjh2021-04-14

来源:

特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达现阶段配用无人驾驶功能模块的车辆所配用的流行传感器有监控摄像头、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达。

 为何特斯拉汽车不使用激光雷达?

 当今的车辆激光雷达关键分成机械式、MEMS、OPA、Flash四种方法,简单直接点了解便是:

 激光雷达的基本原理类似用激光笔对外开放发送光源,固体激光雷达对外开放发送激光器的方位及视角是固定不动的,因此 覆盖面积很比较有限,基本原理简易,元器件相对稳定,工程造价也低。

 为何特斯拉汽车不使用激光雷达?机械式激光雷达则是搞一面镜子绕着激光器源转啊转,做到更多方面的遮盖,大伙儿见到一些车辆上边有仪器设备在转啊转的,就是这个基本原理。由于对安装规定高,机械式激光雷达难以保证批量生产,比如,Velodyne的32线激光雷达HDL-32E就必须32组发送灯源与32组接受灯源开展一一对应调节,还非常容易出常见故障。

特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达

 混和固体激光雷达则是用MEMS扫描振镜转动来进行激光器扫描仪,必须运动的元器件低于机械式激光雷达,因此 在确保特性的状况下,更平稳,更非常容易达到车辆批量生产规定。

 而特斯拉汽车往往不应用激光雷达,是由于激光雷达现阶段成本费较高,而且能做到车规级的还很少,可靠性不高。为何特斯拉汽车不使用激光雷达?

 现阶段好几家汽车企业,如晓亮、蔚来汽车都称为会在新款车型中配用激光雷达。而在L四级别无人驾驶行业,应用激光雷达的公司是以GoogleWaymo为意味着的,是多传感器结合的线路,另外用到了监控摄像头和激光雷达。

 多传感器结合是Waymo选用的关键途径,在无人驾驶运用中饰演至关重要的人物角色。

 不一样的传感器都是有其本身的优点和缺点,比如监控摄像头在暗光及负色光源标准情景下难以捕获充足的视觉效果信息;激光雷达在雾水/小雨滴/小雪花/尾气排放/反射面等情景下非常容易产生虚报点;毫米波雷达在根据隧道施工、立交桥等情景下雷达探测效率性减少。

 无人驾驶因其难题复杂性高、安全第一等特点,必须借助多种多样传感器数据信息的互相结合来提升 认知实际效果。将多传感器信息结合在一起的方法有多种多样,比如前结合和后结合。

特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达

 前结合是将传感器初始信息立即结合到一起开展解决,这类方式促使优化算法在逐渐就能取得最全方位的数据信息。全部的数据信息都是在最初归纳在一起,但假如一个传感器发生难题,便会导致认知控制模块无效。

 后结合是将每个传感器信息独立解决,分别在分别的解决安全通道上取得贴近最后形状的結果,以后再结合在一起。这类方式促使不一样传感器彼此之间更为单独,就算某些传感器无效,或是校准同歩有一丝误差,也对最后的結果危害并不大。但对算率的耗费却较为大。

 Google和特斯拉汽车这俩家企业,有关是不是应用激光雷达的battle从没终止,diss连年不断。这不但是俩家企业中间的争执,还可以说成完成无人驾驶的途径之战。

 特斯拉汽车还无需高精地图?

 什么叫高精度地图

特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达

 上边这幅图是一般的导航地图,但这种地形图在重庆市那样的大城市会常常无效。

 重庆市有很多穿梭在山中的路面,重庆市的高架路一般都设立4层上下。在跟随导航栏走的情况下,很有可能导航栏表明我一个人走的是第三层的线路,但你走的则是第四层。

 下边这幅图是高精度地图:

特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案 为什么特斯拉不使用激光雷达

 这类图中仅有行车道线、指路牌和交通信号灯这种最基本上的信息,这类高精度地图是给车看的,并不是给人看的。由于车辆要即时用,不太可能做得很真正好看,省去了许多关键点。

 假如把车辆比成一个人,那高精度地图便是你脑海中里针对某一道路的记忆力。假如边上的风景跟你记忆里的风景配对到了,就可以对你说你实际是在哪一个部位,防止出现像导航地图那般的难题,分不清楚是在主道或是在辅道,或是分不清楚在立交桥上或是在立交桥下。

 一般的导航地图的功效便是导航栏,但在无人驾驶行业,导航栏仅仅高精度地图的最基本上功效,此外,高精度地图还能充分发挥许多用途,简易举好多个事例:

 解决繁杂气温和路面信息缺少

 假如无人驾驶车开走在路上,发觉本来道上的一条行车道线被磨没有了,那车辆是否会就过线或是立即跑出当今行车道了呢?拥有高精度地图之后,在行车道线残缺不全或沒有行车道线的情景中,高精度地图可出示路面信息,让车辆能够维持在一个行车道里。

 又或是忽然下起大暴雨或暴雪游戏的状况下,有一些行车道线被地面降水返光给危害了,或是被雪给遮住了。那依靠高精度地图,也可以降低危害。

 除此之外,在无人驾驶车历经一些斜坡时,高精度地图里由于有斜坡的信息,也可以让车辆尽快搞好速率整体规划。或是,如果你要历经一个转弯时,高精度地图可提早为无人驾驶车出示转弯的折射率信息,让无人驾驶车能够规划好最合适转弯的转弯速率。

 让无人驾驶汽车安全驾驶管理决策更合乎人们安全驾驶习惯性

 如今的无人驾驶车辆的速率都很低,主要是出自于安全性考虑到。并且无人驾驶车辆对速度限制的认知并不一定精确,例如前一段路的速度限制是40千米每钟头,这一段路变成了60千米每钟头,但却沒有标识牌。

 假如车辆走在路上一直维持40千米每钟头的速率,毫无疑问会被各种各样警笛、高速行驶,更非常容易出安全事故。

 而将来高精度地图还可以根据搜集往日信息,了解每一个时间段在某一道路车辆的均值行车速率,那样无人驾驶车能够挑选一个更合乎人们安全驾驶习惯性的适合速率。就跟目前的一般导航地图能够查看往日一段路途在某一時间的预估行车時间一样。

 在应对繁杂自然环境时,能够更好地掌握别的车的个人行为

 为了更好地让无人驾驶车在行车全过程中可以立即、精确地对他车个人行为采取行动,确保行车的舒适度与安全系数,优化算法必须对他车的个人行为与途径做出相对性精确的预测分析。

 依靠高精度地图出示的信息,能够为预测算法出示较强的輔助信息,举个事例,根据高精度地图查看到正前方右边有辅道通道或是行车道合拼的状况,那麼该点发生的车辆就很有可能会做出往左边变更车道或加快划入等姿势。依据上下行车道线实虚状况,还可以更强的帮无人驾驶车分辨边上车辆变道的概率。

 将来,还能够跟路端传感器信息紧密结合,例如目前大街上的速度限制监控摄像头,假如根据认知优化算法,可以把道上车辆的状况都认知出去,而且同歩在高精度地图里,那也就不必担心车辆周边会出现磁感应不上的盲点了,也可以防止鬼探头等状况的产生。

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 现阶段高精度地图较大 的2个难题

 1.规范不统一

 很有可能每家都是有每家的规范,因此 数据信息没法相通,地形图也没法同用。

 统一高精地图的数据库系统与互换文件格式,将有利于降低汽车企业的开发设计時间和多余的成本费,另外确保将来跨知名品牌车辆应用的高清地图都能够持续共享资源刷新数据。

 2019年6月,全国各地智能化运输设备规范化技术性联合会宣布在官网公布无人驾驶在线地图数据库系统与互换文件格式的有关国家行业标准征求意见,坚信过没多久规范也可以获得统一。

 参加拟定有关的国家行业标准的企业有四维图新、高德软件有限责任公司、北京市百度搜索网讯高新科技有限责任公司、国家交通部道路科学院、武汉市中海国际庭数据信息技术性有限责任公司、天津汽车控股集团有限责任公司、北京建筑高校等。

 2.升级成本增加且慢

 现阶段中国许多无人驾驶计划方案,较多地选用了激光雷达LiDAR的精准定位计划方案,根据LiDAR发送的激光器,认知附近工程建筑及路面自然环境做为管束,完成定位导航。

 这类计划方案能够完成10厘米数量级的精度等级,可是激光雷达成本费较高,难以保证规模性建图和习惯性升级。

 此外也有运用视觉效果计划方案开展精准定位的计划方案,但这类计划方案做出去的地形图可变性很大,终究是靠视觉效果,很有可能会漏验很多物品。

 高精度地图针对无人驾驶车尤为重要,不处理这两个难点,自动驾驶难以有规模性的商业化的落地式。

 特斯拉不用激光雷达坚持使用视觉方案在果断无需激光雷达及其高精度地图的状况下,特斯拉汽车现阶段的无人驾驶功能模块还只有做到L2等级,仅仅无人驾驶功能,不可以摆脱两手或是摆脱两脚,技术性的质量指标还不够。

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