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[導(dǎo)讀]巨頭新動(dòng)作來(lái)了,行業(yè)風(fēng)向可能要變。百度Apollo,中國(guó)自動(dòng)駕駛的最大玩家,剛剛在AI視覺(jué)頂會(huì)CVPR上,披露了一套純視覺(jué)城市道路閉環(huán)解決方案—;百度Apollo Lite.百度將此方案與英特爾旗下M

巨頭新動(dòng)作來(lái)了,行業(yè)風(fēng)向可能要變。

百度Apollo,中國(guó)自動(dòng)駕駛的最大玩家,剛剛在AI視覺(jué)頂會(huì)CVPR上,披露了一套純視覺(jué)城市道路閉環(huán)解決方案—;百度Apollo Lite.

百度將此方案與英特爾旗下Mobileye相類比,認(rèn)為在前期技術(shù)積淀和半年路測(cè)迭代后,Apollo Lite的性能表現(xiàn)與Mobileye在同一維度。

按照業(yè)內(nèi)對(duì)Mobileye純視覺(jué)高級(jí)輔助駕駛的王者地位評(píng)價(jià),百度言外之意,再明確不過(guò)。

Apollo Lite

此次亮相CVPR 2019,由百度Apollo技術(shù)委員會(huì)主席王亮進(jìn)行新進(jìn)展披露。

Apollo Lite,一套城市道路L4級(jí)視覺(jué)感知解決方案,能夠支持對(duì)10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理,單視覺(jué)鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下,實(shí)現(xiàn)全方位360°實(shí)時(shí)環(huán)境感知,前向障礙物的穩(wěn)定檢測(cè)視距達(dá)到240米。

王亮還說(shuō),經(jīng)過(guò)前期的技術(shù)研發(fā)投入和半年的路測(cè)迭代,依靠這套10相機(jī)的感知系統(tǒng),百度無(wú)人車已經(jīng)可以在城市道路上實(shí)現(xiàn)不依賴高線數(shù)旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)的端到端閉環(huán)自動(dòng)駕駛。

2019年上半年,Apollo Lite已經(jīng)在北京稻香湖等多地多路段落地測(cè)試。在路測(cè)過(guò)程中,測(cè)試車輛數(shù)目、累計(jì)測(cè)試?yán)锍毯蛙囕v在城市道路上的閉環(huán)自動(dòng)駕駛表現(xiàn)優(yōu)異。

Apollo方面“優(yōu)異”的對(duì)標(biāo)參照是Mobileye,全球最大的ADAS(高級(jí)輔助駕駛技術(shù))供應(yīng)商,2016年被英特爾以153億美元收入麾下,并整合成為英特爾自動(dòng)駕駛部門。

Mobileye此前最知名的方案是特斯拉,后來(lái)特斯拉自研AutoPilot,依然沿襲了純視覺(jué)方案。

Mobileye最新的純視覺(jué)自動(dòng)駕駛方案,除了自研芯片EyeQ4處理器外,主要依靠12路攝像頭。

Apollo首次純視覺(jué)

值得注意的是,這也是百度Apollo在L4自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的首次純視覺(jué)方案披露。

百度Apollo方面也談到了原因:

相比旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)感知方案,視覺(jué)感知方案價(jià)格低且便于獲得。

這套低成本近車規(guī)級(jí)環(huán)視感知方案也能夠降級(jí)支持ADAS輔助駕駛應(yīng)用,創(chuàng)造更多有價(jià)值的應(yīng)用場(chǎng)景,將ADAS產(chǎn)品的能力提升到一個(gè)新的高度,為企業(yè)、開發(fā)者們提供了一個(gè)低價(jià)、優(yōu)質(zhì)的自動(dòng)駕駛解決方案。

不過(guò),百度Apollo也強(qiáng)調(diào)了純視覺(jué)方案的挑戰(zhàn)所在:

攝像頭是相對(duì)成熟的傳感器,除具備輕巧低成本和符合車規(guī)的優(yōu)勢(shì)外,高分辨率高幀率(成像頻率)的成像技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)意味著圖像內(nèi)蘊(yùn)含的環(huán)境信息更豐富,同時(shí)視頻數(shù)據(jù)也和人眼感知的真實(shí)世界最為相似,但和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)相比,二維圖像中的信息更難挖掘,需要設(shè)計(jì)更強(qiáng)大的算法、大量數(shù)據(jù)的積累和更長(zhǎng)期的研發(fā)投入。

百度Apollo技術(shù)委員會(huì)主席說(shuō),現(xiàn)今很多傳感器融合的方案設(shè)計(jì)較為復(fù)雜,技術(shù)人員往往從快速解決問(wèn)題的角度出發(fā)設(shè)計(jì)算法,這個(gè)過(guò)程中難免避重就輕的利用異構(gòu)數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行缺陷互補(bǔ)從而繞過(guò)困難的問(wèn)題。

基于這種思路設(shè)計(jì)的多傳感器融合方案雖然能夠在短期規(guī)避單傳感器方案難以解決的問(wèn)題。

長(zhǎng)遠(yuǎn)看,數(shù)據(jù)和策略間深度耦合的設(shè)計(jì)不利于為環(huán)境感知系統(tǒng)提供真正意義上的冗余(true redundancy)。

傳感器融合意味著多套能夠獨(dú)立支撐全自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手,獨(dú)立工作相互校驗(yàn),最大概率的保證感知結(jié)果的準(zhǔn)確性和完備性。

王亮強(qiáng)調(diào),百度下決心投入資源研發(fā)純視覺(jué)感知解決方案并不意味著放棄現(xiàn)有基于激光雷達(dá)的技術(shù)路線,而是在技術(shù)實(shí)踐過(guò)程中充分意識(shí)到無(wú)人駕駛系統(tǒng)true redundancy的必要性,決定通過(guò)壓強(qiáng)環(huán)視視覺(jué)技術(shù)來(lái)夯實(shí)多傳感器融合感知框架。

在傳統(tǒng)激光雷達(dá)為主,視覺(jué)為輔的傳統(tǒng)融合策略中,視覺(jué)感知自身的問(wèn)題和缺陷在雷達(dá)感知的掩蓋下暴露不夠充分。

所以現(xiàn)在通過(guò)Apollo Lite打磨迭代的純視覺(jué)技術(shù),正在持續(xù)反哺百度堅(jiān)持的多傳感器融合解決方案,提升無(wú)人駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性。

百度Apollo方面也表態(tài):

始終堅(jiān)持多傳感器融合的技術(shù)路線。在L4級(jí)自動(dòng)駕駛傳感器選型上,激光雷達(dá)和攝像頭不是排它的的也不是單純的從屬和互補(bǔ)關(guān)系。從安全性考慮,二者具備相同的重要性和不可替代性,缺一不可。

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