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助力无人驾驶 现阶段激光雷达体系解析

时间:2016-09-06点击:

    突然发现,最近无人车领域新闻不断。似乎无人驾驶的“军备竞赛”又有了新动向。

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先说汽车大王。上周,福特突然宣布了自己的5年自动驾驶计划,打算在2021年组建一个千辆车规模的自动驾驶车队。

 

用福特CEO Mark Fields的承诺似乎更有说服力:“我们看到了接下来的十年将是汽车迈向自动化的十年。”

 

紧接着,福特便投资了美国老牌激光巨头Velodyne。

 

Velodyne是一家在1983年成立的激光雷达公司,其3D激光雷达产品极其丰富,涵盖了16/32/64线束各个种类,谷歌和百度的自动驾驶原型车使用的机械式激光雷达就来自Velodyne。

 

  福特的投资将会让Velodyne以更专注的态度发展无人驾驶用的激光雷达,同时增加的订单也能降低激光雷达的单价。

由此可见,高昂的激光雷达费用是制约无人车领域的一个重要因素,之前百度无人车上的Velodyne激光雷达单价就能达到70万人民币。

 

为了改变这种情形,也是在上周,一家叫做innoviz Technologies 的以色列公司站了出来。

 

他们承诺将在2018年推出一款高清晰的固体激光雷达(HD-SSL)这款激光雷达最大的优势就是外型小巧,长宽高都不会超过5厘米,因此可以很容易隐藏在车内,价格将会被控制在100美元左右。

 

  说道这里,大家有没有发现,我们在谈论无人驾驶时,究竟在聊什么?

  ——激光雷达!!

  为什么激光雷达会在无人驾驶中占据N0.1?

  这要从自动驾驶和无人驾驶的差别性谈起。

  自动驾驶领域目前有两大技术路线:

一是以特斯拉等汽车公司为代表的“高级辅助驾驶”升级路线,其技术核心是ADAS级摄像头(包含基准算法)、各种毫米波/超声雷达。

 

二是以谷歌等互联网巨头公司为代表的“无人驾驶”路线,其技术核心既是激光雷达(LiDar),并融合其他传感器技术。

 

前段时间特斯拉在自动巡航(Autopilot)模式下发生的碰撞事故反映出了“辅助驾驶升级”的一些痛点。

 

    一是可靠性,二是责任。关于法律、责任我相信会有专业人士做出解读,我就不班门弄斧了,我想说的是可靠性。

辅助驾驶能进行主动刹车、遇到障碍减速,甚至并道主要是依靠机器视觉作为概率算法,这既是解决问题的关键也是问题所在,因为算法需要依靠大量测试进行不断完善。

 

  谁来完成?用户。然而这个过程难免会出现问题,而且算法也不能穷尽所有情况。

相比之下,谷歌的无人驾驶似乎可行性更高,其原因在于无人驾驶的核心——激光雷达,它是依靠测量空间的“点云”来绘制3D高精度地图,进行空间建模后完成自动驾驶。

 

  总结以上,我们可以看出无人驾驶与自动驾驶的不同,可以这么说,无人驾驶本质上是一种具有高度人工智能的移动式机器人。

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