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自动驾驶摄像头VS激光雷达未来谁主自驾沉浮？

2019-08-07 09:31:51来源：AiChinaTech 关键词：自动驾驶激光雷达摄像头阅读量：24774

导读：随着新能源汽车的崛起,不仅仅是在能源上进行革新,在机器视觉等技术上也有所突破,自动驾驶也是被看作是汽车技术发展的重大方向之一,更多的科技团队也加入了相关研究中。

　　汽车的诞生改变了人们的出行方式和效率，在现代社会中已经有了难以撼动的地位。

　　无论是从长久发展还是人类社会进步的矛盾来考虑，人们必然不会对生活必需品之一的汽车只想向一个方向——速度方向发展,对其他注点的追求也是必然的：美观度、舒适性、操作简易、安全性等。汽车可以说是改变了我们的生活,承载了我们的很多幻想。近几年我们正在努力落实自动驾驶这个“曾经”的幻想,而近一个月，有关自动驾驶的新闻层出不穷，这也是自动驾驶少有的热闹。

　　众所周知,企业对自动驾驶的研究正在逐年深入。随着新能源汽车的崛起,不仅仅是在能源上进行革新,在机器视觉等技术上也有所突破,自动驾驶也是被看作是汽车技术发展的重大方向之一,更多的科技团队也加入了相关研究中。也正是在这样的环境下,国内诞生了诸如旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等计算机视觉初创企业。

　　我们说“提升传感器性能是提升自动驾驶的必经之路”,而近日软件供应商StradVision发布的自动驾驶摄像头技术也引人注目,那么问题来了,究竟是自动驾驶摄像技术更强还是激光雷达更加方便呢?二者之间究竟谁会成为未来自动驾驶的大势?让我们来听听他们的自述。

　　选手一号:激光雷达

　　我是激光雷达,我是一个以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲,与我的兄弟微波雷达并没有根本的区别,也就是我们向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较。进行比较后作适当处理,这样就可获得目标的有关信息。比如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对目标进行探测、跟踪和识别。

　　过程是这样的:通过激光雷达获取到三维点去数据后,进行点云分离,然后进行聚类(一般都是通过计算相邻两个激光点间的距离来决定是否属于同一类)。聚类完之后进行障碍物识别,之后,进行前后两频对比,可以识别是静态障碍物还是动态障碍物。如果是动态障碍物也可以计算出运动速度等。结合无人驾驶汽车当前的位置信息,计算出避障所需的小安全距离,达到避障功能。直接提供物体距离和位置就是我的优势。

　　选手二号:自动驾驶摄像技术

　　我是软件供应商StradVision旗下的新推选,我们公司开发完成了基于摄像头的SVNet软件,这个软件可以运行在自动驾驶汽车的芯片组上,从而使自动驾驶汽车的成本得到显著的降低。我具备实时提示反馈、盲点监测等功能,并且在可能发生事故之前对驾驶员进行提醒,从而避免碰撞事故的发生。此外,还能够实现车道监测、突然的车道变化和车辆速度监测等功能。

　　同时，我还在包装发展自己,正在对传感器融合技术进行优化,利用摄像头和激光雷达传感器生成更丰富的道路数据,从而让车辆更好地识别道路上的物体,而你们也知道路障识别正是实现自动驾驶的关键技术之一。

　　我拥有比人类眼睛更敏锐的“摄像头眼睛”,以保证安全性和智能性,即汽车周围有足够的摄像头,可以从各个方向看到周围整个世界。通过相关的机器学习功能,所拥有我的汽车可比人类驾驶员更快地做出反应。

　　我的优点可以说是非常的多,,摄像头比激光雷达便宜得多,这无疑降低了自动驾驶汽车的成本,让其有望真正被普通消费者所承受。第二就是摄像头不会被雾、雪、雨等天气干扰,适应性更好。我还很好看!摄像头可以轻松融入汽车的设计中并隐藏结构中,不会让汽车外形显得突兀,对消费者更具吸引力。

　　导师评判:各有长短

　　首先,两位都非常的,可以看到有非常明显的发展前景。对于自动驾驶摄像技术,优点是很多的而且显而易见,能使自动驾驶从小众迈向大众化,但是相较于能直接提供物体距离和位置的激光雷达,摄像头仅能将原始图像数据反馈给系统。这就要求汽车系统必须依靠强大的计算机视觉能力,针对图像进行准确处理——就像人类大脑处理来自眼睛的反馈。

　　而此前,计算机视觉系统还不够强大,来自摄像头的大量数据,以便及时处理并做出驾驶决策。只能说二位选手各有所长,也各有所短,需要更加的方案去解决这些不能忽略的问题,才能更好地造福自动驾驶。

　　小结:

　　自动驾驶摄像技术和激光雷达都是令人惊讶的存在,它们各有优势,也各有不尽之处。就目前的发展来看,解决处理大量数据,实时反馈,受适大众等还无法完全解决。二者都能有自我发展的一片天地但还不能完全取代对方,成为真正意义上的赢家。或许在强力的竞争中,二者互相鞭挞共同进步,总有一天有一方会以完全压倒性的优势取代另一方,但我们尚不可知,只能拭目以待。

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