人类是视觉动物,凭借双眼获取视觉信息、辨别方向和距离。而当你的汽车帮助你驾驶的时候,什么又是它的“眼睛”呢?
答案是车载传感器。它们持续不断地采集环境信息,然后回传给智能汽车的大脑——计算平台。通过感知算法精准地复现出周围环境,再由决策算法基于对周围环境的认知来进行车辆的路径规划。
目前市场上的4D 毫米波雷达每帧约输出 1000 多点,而一个 128 线激光雷达每帧输出可达十几万点,二者输出的数据量相差了 2 个数量级之多。
激光雷达
激光雷达也是一种主动传感器,最常见的ToF (Time of Flight) 测距法,就是通过主动发射激光光束,并测量他们与周围物体反射往返的时间来确定距离和位置。激光雷达通过向外界发出每秒数百万个激光点,可以获取到这些点的三维定位信息,清晰呈现出行人、斑马线、车辆、树木等物体细节,达到图像级分辨率。而且,激光点越密集,分辨率就越高,越能完整且清晰地重构真实世界。
由于其“主动发光”的特性,激光雷达受周围环境光线变化的影响非常小,在一片漆黑的夜间环境也能够“精准洞察”。此外,激光雷达能够直接获取到物体的体积和距离,不像摄像头要靠“猜”,因此针对小型、异形障碍物的检测,应对近距离加塞、隧道、车库等复杂场景,都会有更好的发挥。不过,激光雷达的性能在大雨、雪、雾等极端天气下也会受到一定程度的影响。
综上所述,其实摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种智能汽车上最常见的传感器,各有优缺点。但三个传感器叠加在一起,就能发挥更大的作用。
摄像头是被动传感器,能识别丰富的色彩信息,但受光线影响显著,在一些光线不好的环境下置信度相对较低。毫米波雷达的置信度高,但因分辨率较低,能够识别出的物体类型较少,无法有效感知行人、自行车或更小的物体。激光雷达不论是从测距能力、置信度、可感知物体细节,综合实力都很出色,可能最大的缺点,就是有点“贵”。
但毫无疑问的是,激光雷达的成本正在迅速降低,越来越多的汽车厂商已经将激光雷达集成至了量产车型中,提升智能驾驶系统的安全性与舒适性。随着芯片化技术在不断进化,激光雷达的元器件数量已大幅减少,而且自动化产线的效率上升,也有助于生产成本的下降。激光雷达已经从几年前的百万元级别,降至了目前的几千元级别,成为普通消费者也能用上的“汽车黑科技”。
最后回归到用户需求,一个智能驾驶系统是不是“好用”,还是用户说了算。在感知层面,传感器各有长短版,如何让它们更好地“各司其职”,发挥各自最大的优势才是关键。随着智能驾驶软件能力的不断迭代,相信未来也会逐渐“解锁”更多的硬件潜力,进而赋予消费者更丝滑、更舒适的智驾体验。
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