深度解析自动驾驶的未来：多传感器融合

2017-09-05 11:50

2016年7月，Mobileye宣布和特斯拉终止合作，EyeQ3将会是Mobileye和特斯拉的最后一次合作。几乎同时，Mobileye还宣布英特尔、宝马进行合作。今年3月，英特尔以溢价33%+的价格收购Mobileye。

深度解析自动驾驶的未来：多传感器融合

其实，Mobileye与特斯拉终止合作的深层次原因在于：

1）风格策略不同。Mobileye相对保守，特斯拉相对激进，因此Mobileye更倾向与传统汽车厂商合作。

2）数据归属有争议。Mobileye提出了一个名为REM的概念，数据将由加入的成员共享，而作为积累里程以及数据最多的特斯拉不愿意白白把数据共享给别的车厂。

不过特斯拉只是Mobileye所面对的众多整车客户之一，但是与英特尔的强强联合，Mobileye将受益于英特尔从芯片端提供的资源帮助，构造基于视觉、实现传感器融合的强大算法，推动视觉算法持续向自动驾驶迈进。

趋势——多传感器融合

对比特斯拉跟Mobileye的产品升级我们会发现，“老情人”的肉体虽然分离了，但精神上还是一致的。都是通过增加传感器的数量，并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。

上面提到的特斯拉事故中，主要原因有：

毫米波雷达测距可能误判。毫米波雷达测到前方有巨大障碍物，但可能因为卡车反射面积过大和车身过高，毫米波雷达将拖挂车误判为悬挂在道路上方的交通指示牌；

深度解析自动驾驶的未来：多传感器融合

摄像头强光致盲

前置摄像头 EyeQ3 可能误判。事故拖挂车是横置的，全身白色，没有色彩警告，在阳光强烈的环境下，图像识别系统容易将拖挂车误判为白云。

在极端情况下，特斯拉的毫米波雷达和前置摄像头均发生了误判。可见摄像头+毫米波雷达方案缺乏冗余度，容错性差，难以完成自动驾驶的使命，需要多个传感器信息融合综合判断。

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