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[導(dǎo)讀]今天,小編將在這篇文章中為大家?guī)砑す饫走_的有關(guān)報道,通過閱讀這篇文章,大家可以對它具備清晰的認識,主要內(nèi)容如下。

今天,小編將在這篇文章中為大家?guī)?a href="/tags/激光雷達" target="_blank">激光雷達的有關(guān)報道,通過閱讀這篇文章,大家可以對它具備清晰的認識,主要內(nèi)容如下。

一、激光雷達

在無人駕駛領(lǐng)域,多線激光雷達主要有以下兩個核心作用:

3D建模及環(huán)境感知:通過多線激光雷達可以掃描到汽車周圍環(huán)境的3D模型,運用相關(guān)算法對比上一幀及下一幀環(huán)境的變化,能較為容易的檢測出周圍的車輛及行人。

SLAM定位加強:同步建圖(SLAM)是其另一大特性,通過實時得到的全局地圖與高精度地圖中的特征物進行比對,能加強車輛的定位精度并實現(xiàn)自主導(dǎo)航。

目前,用于無人駕駛的激光雷達多集中于國外,包括美國的Velodyne、Quanegy以及德國的IBEO品牌等。以Velodyne為首的多線激光雷達價格昂貴,均在萬元(美元)級別以上,一般車企難以承受如此高昂的價格。

相比來說,單線激光雷達成本就低的多,單線激光雷達是指激光源發(fā)出的線束是單線的雷達,目前主要應(yīng)用于機器人領(lǐng)域,以服務(wù)機器人居多,可以幫助機器人規(guī)避障礙物,其掃描速度快、分辨率強、可靠性高,相比多線激光雷達,單線激光雷達在角頻率及靈敏度上反應(yīng)更快捷,所以,在測試周圍障礙物的距離和精度上都更加精準(zhǔn)。但單線雷達只能平面式掃描,不能測量物體高度,當(dāng)前主要應(yīng)用于我們常見的掃地機器人、送餐機器人、及酒店等服務(wù)機器人身上。

有別于無人駕駛領(lǐng)域的多線激光雷達,我國用于機器人領(lǐng)域的單線激光雷達已較為成熟,以深圳不止技術(shù)為代表的單線激光雷達已能達到50米的測量半徑,同時,可以有效避免環(huán)境光與強日光的干擾,在室內(nèi)外均能穩(wěn)定使用,除此之外,其機身超薄,小巧輕便,可適用更多更大場景的應(yīng)用。

總的來說,多線激光雷達的應(yīng)用場景更為復(fù)雜,對性能的要求更高,但其價格昂貴,是大多數(shù)企業(yè)難以承受的。相比來說,單線激光雷達的結(jié)構(gòu)更為簡單,成本也更低,更容易滿足服務(wù)機器人的使用需求,在距離及精度上更加精準(zhǔn)。

二、特斯拉為何不用激光雷達

理論上說,視覺與激光雷達是完美的互補體。

視覺方案中的圖像傳感器能以高幀率、高分辨率獲取周圍復(fù)雜的環(huán)境信息,且價格便宜。但圖像傳感器是一種被動式傳感器,其本身并不發(fā)光,成像質(zhì)量受到環(huán)境亮度影響較大,在惡劣環(huán)境下完成感知任務(wù)的難度會大幅提升。

激光雷達是一種主動式傳感器,通過發(fā)射脈沖激光并探測目標(biāo)的散射光特性獲取目標(biāo)的深度信息,具有精度高、范圍大、抗干擾能力強的特性。但是,激光雷達獲取的數(shù)據(jù)稀疏無序、難以直接利用,且激光單色的特性讓其無法獲取顏色和紋理信息。

所以,基于可靠性的考慮,行業(yè)中多數(shù)人在研究的是如何將視覺與激光雷達所獲得的信息進行融合,實現(xiàn)更加精確的環(huán)境感知。

但在馬斯克看來,無論是汽車還是道路,都是人類為人類設(shè)計的。既然人類可以通過視覺收集信息+大腦處理信息的方式進行安全駕駛,那就意味著自動駕駛也可以通過同樣的方式實現(xiàn)。如果強行加入一個激光雷達作為“超人感官”,就好比人在行走時拿著一根拐杖。

顯然,拐杖不是創(chuàng)新,而是限制創(chuàng)新。

另一方面,激光雷達的高成本,以及因為加入激光雷達后造成電氣系統(tǒng)的復(fù)雜,不符合特斯拉一貫做減法的造車?yán)砟睢?

視覺的瓶頸在算法,激光雷達的瓶頸在原理。顯然,視覺具有更大的開發(fā)潛力,也擁有理論上更高的上限。做對的事情,不做容易的事情,也是一直以來馬斯克的作風(fēng)。

至于在公開場合頻繁唱衰激光雷達,就權(quán)當(dāng)是特斯拉及埃隆·馬斯克出色公關(guān)水平的一種體現(xiàn)。

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