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多传感器融合是自动驾驶的未来

2017-07-14 10:02
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百度自动驾驶汽车上的激光雷达

首先,和测绘专用的笨重“大花盆”相比,小型激光雷达和汽车更配,为了兼顾美观和风阻系数,自动驾驶汽车与普通汽车不应该在外观上有任何差别,激光雷达尽量要被做成小体积直接嵌入车身,这就意味着要将机械旋转部件做到最小甚至抛弃。

因此车用激光雷达没有选用大体积旋转结构,而是在制作工艺上,将旋转部件做到了产品内部。例如 Ibeo 的激光雷达产品 LUX,改为固定激光光源,通过内部玻璃片旋 转的方式改变激光光束方向,实现多角度检测的需要。

而Quanergy 旗下产品 S3 是一款全固态产品,使用了相位矩阵新技术,内部不存在任何旋转部件。

不过,好东西都很贵。激光雷达单价以万为单位,高昂的价格让其难以市场化。

最后我们对比一下这三大传感器性能:

一起事故引发的改变

2016 年 5 月,美国佛罗里达州一辆开启了自动驾驶模式(Autopilot) 的特斯拉与白色重型卡车相撞,导致特斯拉车主身亡。

这起被称为“全球首例自动驾驶致死”事故,让不少人开始对自动驾驶的安全性表示担忧,也给特斯拉蒙上一层阴霾。

特斯拉

事故曝光后,特斯拉与其视觉识别系统供应商 Mobileye 终止合作,并于 9 月份通过 OTA 推送了 V8.0 系统, 强化毫米波雷达作用,将其提升成为主控制传感器。

特斯拉 V7.0 时代的自动驾驶主要以图像识别为主,毫米波雷达只是一个辅助传感器,V8.0 系统对整个技术方案做出了很大的调整:以毫米波雷达为主,图像识别为辅,雷达可以监测范围是之前的 6 倍,大幅增强特斯拉的前方障碍识别能力。

而到了2016 年 10 月,特斯拉又发布 Autopilot2.0,宣布未来生产的所有车型都将具备进行完全自动驾驶的硬件系统。同时,特斯拉表示在此硬件基础上的自动驾驶的安全性有了空前提升。

Autopilot 2.0 与 Autopilot 1.0 硬件对比情况

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