摄像头技术替代激光雷达 有望降低无人驾驶成本

来源:华强电子网 作者:刘丹 时间:2016-12-01 11:27

汽车 雷达 摄像头 自动驾驶

  汽车行业视觉识别与传统视觉识别有着种种区别,作为一个新兴起的应用领域,汽车视觉识别包含了哪些内容?从现目前以谷歌无人驾驶为首的激光雷达为主方案以及以特斯拉为首的摄像头方案厂商看,摄像头与激光雷达方案这两种无人驾驶视觉识别在实现无人驾驶并降低成本的同时是否能形成统一?

Minieye创始人王启程

  对此,Minieye创始人王启程告诉记者:“因为之前视觉识别算法不管是精确度还是对于各种工况的鲁棒性都不足以将其应用在车载上,因此现在只能算是视觉技术用在车辆上的一个起步阶段。汽车视觉识别的鼻祖是1999年开始着手无人驾驶的以色列厂商mobileye,然后还有一些车厂,但是开始大规模做无人驾驶还是在2005年以后。mobileye开始做的五六年内其实是没有办法用在实际应用场景的,于是它做了很多的研发工作。因此车厂进入实用可能也会延后一点。”

图森互联COO郝佳男

  图森互联COO郝佳男告诉记者,在传统自动驾驶中,由于可靠性的要求,激光雷达技术一直占据主导地位,而视觉感知技术只起辅助作用。然而,随着近几年深度学习技术的快速发展,这种情况得以改观,视觉感知技术在无人驾驶领域也取得了广泛应用,与雷达,IMU,GPS等其他传感器一起融合构成了无人车的感知模块。

  但是激光雷达造价高昂,谷歌无人汽车中的激光雷达单个定制的成本就高达8 万美元,而成本的降低意味着波束的减少,随之而来的是精度的下降。这与汽车领域低成本高性能要求明显不符。因此有方案以其他波长的雷达(比如毫米波雷达)辅助摄像头技术甚至直接利用摄像头技术取代激光雷达。

  郝佳男很坚定的告诉本刊记者,摄像头技术是肯定能替换激光雷达的!他分析道:“首先为什么现在有好多方案都用激光雷达?其实并不是说激光雷达好做或者怎么样,更重要的原因是,很多做无人车的是从做机器人的厂商转过来的,因此很喜欢用激光。因为对于他们来说,反正激光雷达成本是OK的,所以他们很自然的把以前的这些已经做过跟激光相关的所有技术拿来去做无人汽车,有继承性在里面。”

  其次从摄像头和激光雷达的协同作用来看,郝佳男强调:“协同更多的不是在产品里面,而是在做数据采集或者实验之中。假设用两个结果去做一个较验,因为激光雷达用它的优势告诉我这个点,离我有多远,那就是那么远。如果我拿激光雷达去训练我的摄像头的距离信息,那么训练完了,我就不再需要它了。因此在成品上,完全可以不需要激光雷达。”

  最后,从本质上来看,激光雷达跟摄像头相比只是波长的区别。郝佳男表示,图森互联之所以认为可见光比激光有优势,其原因在于世界是建立在可见光条件下的。无人驾驶之前开车是用人眼,因此我们做所有物体,都是按照人的可见光的这部分去做的,是为了人而设计的,所以现有的设备,都是可见光这个区域的。

  “因此通过摄像头得到的视觉图像一定包含最丰富的信息。一张图就能拍到外面的车辆、有人、有自行车,上面有红绿灯,这边有限速牌,前面有垃圾桶,一张图片能做所有的事情,而人类开车也是这样开的。”郝佳男说道。

  对于激光雷达来说有一个优势,就在于点的距离信息是比较准确的。但是这个抽象的点,其实含的信息量非常少,比如说无法知道颜色。因此对于红绿等的识别,激光雷达可能就没有那么容易了。

  “最后还有一点,我觉得最需要强调的,无人驾驶不是一天内所有车变成无人驾驶。”郝佳男补充到:“在行驶的路上,一定有其他的人开着车。而且就算所有车都是无人驾驶,还有行人。所有驾驶的人和你同时在路上的人,都是通过眼睛来理解当前的环境。那如果拿激光雷达去理解,激光雷达拿回来的数据已经丢掉了很多信息。就算是64光束激光雷达,在比较远的距离,它还是比较稀疏的,因此还是很难去理解当前的环境信息。”

  与激光雷达不同,摄像头获得的信息,可以去进行多种算法处理。比如说哪儿有车,哪儿有障碍物,哪儿是可行驶路面。因此,郝佳男总结道,相对来说,视觉算法在可靠性上,可能不如激光雷达准,但是可以通过多种算法并融合这些算法的结果,从而达到相同效果的无人驾驶功能。

立汽车咨询顾问张翔

  而从理论上来说,独立汽车咨询顾问张翔也表示摄像头是可以取代雷达的,目前无人驾驶有两种路径,其中一种是以mobileye为代表,mobileye认为无人驾驶技术只需要通过摄像头技术便可以实现,而不需要使用雷达。单目摄像头测距是通过被测物体几何变化速度与车速之间的关系从而计算出物体的实际距离,而双目摄像头测距则是模拟人眼功能通过三角测距原理进行被测物体距离测量。

  对此王启程同样肯定了摄像头技术的重要性,但他却认为激光无法取代摄像头,摄像头技术也无法完全替代激光雷达。他指出摄像头一方面是对雷达的结果进行冗余,防止雷达出现问题。另一方面由于摄像头采集的信息更加的丰富,所以它能够提供激光雷达没有办法提供的信息,比如说车道线、交通标志牌。另外,像一些特殊的天气情况,摄像头也能够检测到但激光雷达却检测不到,比如说路面上有积水。但这一场景对于无人驾驶来说又非常重要。

  在摄像头取代激光雷达方面,王启程称,在实际应用中受限于摄像头技术测距范围及精度,目前很多车厂并不放心单靠摄像头技术就能实现无人驾驶因此会采用毫米波雷达等进行辅助测距。

  王启程还表示,激光雷达测距非常的精确,它的距离最远可以达到两三百米,而且误差在10厘米级别;而像摄像头的话,通过minieye做的单路摄像头,测量距离现在最多是110米,误差在1到2米;其他厂商在做的双目方案的最远距离就只能达到50米,要投入到实际中使用50米还是可控情况,因此要是在实际的交通场景中使用连30米都非常困难,其精确度也不会达到10厘米那么高。

  由此可以看出,不管是采用激光雷达方案还是摄像头方案,摄像头技术在视觉识别中都至关重要。从理论上说摄像头技术取代激光雷达从而降低汽车无人驾驶成本并不是不可能,但在实际应用当中,要实现摄像头对激光雷达的完全替代则需要进一步改善测量距离以及测量精度。除此之外,摄像头视觉识别要真正完成无人驾驶功能,更重要的还是在硬件方面。

  

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