# 本期導(dǎo)讀

雷達(dá)技術(shù)一直在汽車的感知系統(tǒng)中扮演著不可替代的角色，然而電動汽車領(lǐng)域焦點(diǎn)之一的特斯拉卻打算另辟蹊徑，他會帶來怎樣的新方案？目前主流的感知技術(shù)又各具怎樣的特點(diǎn)？

據(jù)報道，特斯拉從2021年5月份開始，為北美市場制造的Model 3和Model Y將不配備毫米波雷達(dá)，其自動駕駛輔助系統(tǒng)Autopilot將由攝像頭系統(tǒng)提供運(yùn)算支持。Model S或Model X雖未調(diào)整，但最終也會移除，取而代之的則是基于攝像頭的感知系統(tǒng)。

作為自動駕駛行業(yè)的領(lǐng)頭羊，特斯拉這一決定引起了行業(yè)的關(guān)注。對于自動駕駛來說，到底哪一種探測手段更加適用于這個行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用呢？

毫米波雷達(dá)

毫米波雷達(dá)是被汽車行業(yè)好看的發(fā)展方向之一，其最初被引入汽車是為了實現(xiàn)盲點(diǎn)監(jiān)測和定距巡航，隨著技術(shù)的發(fā)展這兩個特性也漸漸從高端車專用普及到了幾乎所有車型。

從原理上看，車載毫米波雷達(dá)通過天線向外發(fā)射毫米波，接收目標(biāo)反射信號，經(jīng)后方處理后快速準(zhǔn)確地獲取汽車車身周圍的物理環(huán)境信息（如汽車與其他物體之間的相對距離、相對速度、角度、運(yùn)動方向等），然后根據(jù)所探知的物體信息進(jìn)行目標(biāo)追蹤和識別分類，進(jìn)而結(jié)合車身動態(tài)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，最終通過中央處理單元（ECU）進(jìn)行智能處理。

經(jīng)合理決策后，以聲、光及觸覺等多種方式告知或警告駕駛員或及時對汽車做出主動干預(yù)，從而保證駕駛過程的安全性和舒適性，以減少事故發(fā)生幾率。

經(jīng)過這幾年的發(fā)展，毫米波雷達(dá)開始從24GHz邁向了77GHz頻段。與24GHz毫米波雷達(dá)相比，77GHz毫米波雷達(dá)由于體積更小、檢測精度更好等優(yōu)勢，而受到了市場的青睞。

在自動駕駛技術(shù)推動下，用于車載領(lǐng)域的毫米波雷達(dá)也迎來了高速發(fā)展，市場規(guī)模逐年增加。根據(jù)Yole預(yù)測，2022年全球車載毫米波雷達(dá)市場空間將達(dá)到75億美元。

激光雷達(dá)

隨著自動駕駛逐步落地，激光雷達(dá)也迎來了發(fā)揮的舞臺。激光雷達(dá)通過測量光傳播到物體并反射所需要的時間，來提供汽車周圍環(huán)境的3D點(diǎn)云圖。

由于激光雷達(dá)可以生成道路的三維視圖，在自動駕駛方面能夠幫助汽車很好地識別周圍環(huán)境。盡管自動駕駛業(yè)界對激光雷達(dá)仍然存在不同的聲音，但由于其具備創(chuàng)建周圍環(huán)境高清3D點(diǎn)云圖的能力，通常被認(rèn)為是自動駕駛汽車的核心傳感技術(shù)之一。

然而激光雷達(dá)一直沒有得到大規(guī)模的普及，很大一部分原因是由于成本過高。而這種情況隨著技術(shù)的成熟也得到了緩解。

據(jù)日經(jīng)報道，自動駕駛汽車中使用的一種關(guān)鍵類型傳感器的價格正在迅速下跌，例如激光雷達(dá)傳感器制造商Velodyne Lidar近期開發(fā)了一款產(chǎn)品，其價格僅為同類產(chǎn)品的百分之一，諸如此類的用于自動駕駛設(shè)計的核心的傳感器的成本大幅下降也將加快自動駕駛汽車的發(fā)展速度。

從國內(nèi)方面來看，華為也在致力于降低車規(guī)級激光雷達(dá)的成本。在今年4月，華為在上海車展展示了一項接近L4級別的無人駕駛技術(shù)，它是通過自研的激光雷達(dá)算法實現(xiàn)了接近L4級別的自動駕駛。同時華為也宣稱要將96線激光雷達(dá)的成本降低到200美金以內(nèi)。

視覺系統(tǒng)

與激光雷達(dá)同時發(fā)展起來的還有文章開篇所提到的視覺系統(tǒng)。而關(guān)于視覺系統(tǒng)用于自動駕駛的討論，則源自于馬斯克多次提及的特斯拉向純視覺系統(tǒng)的轉(zhuǎn)變。馬斯克認(rèn)為，視覺比雷達(dá)“精確得多”。隨著視覺處理技術(shù)的提高，攝像頭可能會把雷達(dá)甩在后面。

從優(yōu)勢方面來看，由于攝像頭是唯一能夠檢測顏色的傳感器，因此它們是實現(xiàn)交通信號燈檢測、道路標(biāo)志讀取等功能的基本要素。它們可以輔助自適應(yīng)巡航控制和緊急制動功能，也可以作為自動化解決方案中的主傳感器。

目前，特斯拉是將視覺系統(tǒng)用于自動駕駛的忠實擁護(hù)者。在CVPR 2021線上自動駕駛研討會（WAD）上，特斯拉人工智能高級總監(jiān) Andrej Karpathy發(fā)表了主題演講，揭秘了特斯拉是如何訓(xùn)練100%純視覺自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自動駕駛技術(shù)堆棧的主要組成部分之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可基于車載攝像頭采集到的圖像分析道路、標(biāo)志、汽車、障礙物和人等信息。特斯拉就是依靠攝像頭視覺系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理來實現(xiàn)Autopilot、全自動駕駛（FSD）和某些主動安全功能。

但從特斯拉的布局上看，即使是添加了其他的超聲傳感器，這類器件也是僅僅用于輔助作用。純視覺的AutoPilot系統(tǒng)主要依賴于每輛車內(nèi)嵌入的8個攝像頭和12個超聲傳感器，以及這些傳感器生成的實時數(shù)據(jù)所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。

特斯拉表示，過渡到以攝像頭為主的輔助駕駛系統(tǒng)可能會導(dǎo)致某些功能受到限制，例如車道居中和停車輔助，但這些功能將在未來通過軟件更新來恢復(fù)。

與激光雷達(dá)相比，雖然視覺系統(tǒng)能夠為自動駕駛帶來成本上的優(yōu)勢，但其發(fā)展仍要面臨著算法上的挑戰(zhàn)。但從另一方面來看，激光雷達(dá)成本的下降也離不開軟件的支持，而這也將與視覺系統(tǒng)殊途同歸。

激光雷達(dá)和視覺算法之間的市場競爭依舊會存在，同時成本收益問題仍舊是需要考慮的一個重要方面。不同應(yīng)用場景下對感知系統(tǒng)的要求不同，技術(shù)的選擇也會存在差別，市場和用戶的反饋也會持續(xù)促進(jìn)感知系統(tǒng)的進(jìn)化與迭代。

責(zé)任編輯：haq