1

准备“一条道走到黑” 特斯拉和马斯克为何弃用雷达?

 3 years ago
source link: https://www.cnbeta.com/articles/tech/1134641.htm
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.
neoserver,ios ssh client

准备“一条道走到黑” 特斯拉和马斯克为何弃用雷达?

2021年05月31日 11:24 6900 次阅读 稿源:澎湃新闻 14 条评论

汽车行业没有哪家企业能像特斯拉这样“自带流量”,这一方面因为特斯拉CEO埃隆·马斯克经常“语出惊人”,另一方面也是因为特斯拉常有的“反常”决策。就在5月底,特斯拉再次成为了舆论焦点,而这一次并不是因为“刹车”,而是关于一项配置的去留。而这项配置,就是智能汽车最关键的传感器之一——雷达。

近日,特斯拉对外宣布,从5月份开始,北美市场的Model 3和Model Y将不再配备雷达传感器,取消车前方的毫米波雷达,仅使用摄像头作为自动驾驶系统的信息采集,这意味着特斯拉准备“冒天下之大不韪”,成为真正意义上第一个在量产车上实现“纯视觉”自动驾驶方案的车企。

据悉,特斯拉暂时并不会对北美市场的Model S和Model X车型进行同样的改动,也不会对海外市场生产的特斯拉车型进行改动。

不过,仅仅是在北美市场取消毫米波雷达,已经导致特斯拉在美国失去了多家机构的安全背书。包括美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)、《消费者报告》和美国公路安全保险协会(IIHS)在内的多家机构均宣布,将暂停或取消特斯拉Model 3和Model Y车型的部分安全背书。

事实上,特斯拉CEO埃隆·马斯克一直坚定地反对激光雷达,甚至多次在公开场合贬低激光雷达,比如:“激光雷达毫无意义,对于自动驾驶汽车来说没有必要”;“激光雷达昂贵、丑陋、没有必要”;“激光雷达就像人身上长了一堆阑尾,阑尾本身的存在基本是无意义的,如果长了一堆的话,那就太可笑了”;“任何依赖激光雷达的公司都可能无疾而终”等等。

那么,为什么马斯克会如此坚定地“嫌弃”激光雷达乃至所有雷达,如此推崇“全视觉”方案?

要搞清这个问题,我们可能需要先对自动驾驶系统方案有一个基本了解。

视觉派 VS 激光雷达派

要打造一套自动驾驶系统方案,自然离不开自动驾驶算法。而要达成计算,首先需要足够多的信息。

在行驶过程中,车辆收集信息的来源,就是车身上大大小小的传感器。其中,要实现自动驾驶,最为重要的传感器,就是摄像头和激光雷达(当然,还要加上毫米波雷达和超声波传感器等的辅助)。

因此,在自动驾驶领域,一直分为视觉派和激光雷达派。前者主张使用高清摄像头 + 视觉识别算法,后者主张再加入激光雷达以保证系统稳定。

视觉派,或者说纯视觉感知方案,其实就是完全模拟人驾驶汽车时的状态,首先由“眼睛(摄像头)”看到画面,然后传输给“大脑(处理器)”进行处理判断,然后给“腿脚(行驶机构)”下达命令。

除了特斯拉以外,国内包括极氪、百度等企业也都采用了纯视觉感知方案。

745px-Google's_Lexus_RX_450h_Self-Driving_Car.jpg

激光雷达派,或者说激光雷达方案,就是以激光雷达为主导,配合毫米波雷达、超声波传感器、摄像头来完成自动驾驶。包括发现物体、测距等一系列信息的获得,主要靠激光雷达来实现,从而绘制出一张3D环境地图来让系统进行分析和下达指令。

相对来说,这种方案更像是人在行走的同时,手里还拄着一根拐杖。包括小鹏、蔚来、北汽ARCFOX、智己等众多车企亮相的新产品均采用了这一方案。

孰优孰劣?

纯视觉方案的优势在于,摄像头获取的视频数据与人眼感知的真实世界最为相似,也最接近人类驾驶的形态。同时,在现阶段激光雷达价格居高不下的情况下,视觉派仅使用摄像头,更容易控制成本。

另外,摄像头捕捉到的图像很适合用于识别物体、进行分类,在算法出色的情况下,能够有效排除干扰项,并能够在行驶过程中进行自主学习。

特斯拉的纯视觉算法分析能力已经很强但是,作为与人眼相似的视觉算法,很容易受到光照影响,在极端天气或者光线不好的情况下,很容易造成误判。之前特斯拉车型在开启AutoPilot后,经过立交桥或者普通桥梁之下时偶发突然自动刹车的情况,就是因为算法将摄像头里突然出现的阴影当做障碍物导致的。

而相比纯视觉方案,激光雷达方案的优势就是监测的距离更长,精度更高,响应速度更灵敏,并且不受环境光影响。其对三维信息的处理,对物体大小、移动速度的计算都有着非常优异的表现。

激光雷达绘制3D环境地图的效果图不过,激光雷达也并非尽善尽美,它也存在对物体的识别能力偏弱、价格高昂、在雨雪等极端天气测距精度会受影响等问题,因此激光雷达必须要借助其他传感器收集的信息,才能共同作用于算法,保证安全驾驶。

此外,大量的数据收集,对处理器的算力要求也很高,这相当于抬高了整车的成本。

从理论上来说,视觉技术和激光雷达相互结合是目前较为完善的方案,但在综合现有技术、产品成本等多个因素后,想要实现融合两种方案的“第三种方案”难度过大。也正是基于此背景,自动驾驶领域才分为了视觉派和激光雷达派这“立场鲜明”的两派,而马斯克和他的特斯拉则坚定不移地“站队”视觉派。

特斯拉的取舍

其实,弃用激光雷达,乃至如今弃用毫米波雷达,特斯拉做出如此选择的重要原因之一是为了实现更低的成本。

毕竟,激光雷达的成本非常高,早期的机械式激光雷达价格动辄十万美元起,而如今随着电子行业的发展,激光雷达的价格有所降低,但基本还维持在几百到上千美元的级别,但这相比高清摄像头“仅有”几十甚至十几美元的价格还是高了许多。

激光雷达成本高昂不过,成本以外,特斯拉逐步弃用雷达的选择,也有技术层面的取舍。

首先,激光雷达无法判断物体的具体性质,就容易造成误判。比如一个大的塑料袋从前面飘过,摄像头方案能够识别出是塑料袋,然后不理会,但激光雷达会判断为阻碍物,然后把车停下来。

其次,毫米波雷达同样也有诸多限制。毫米波雷达的探测距离受到其频段损耗的直接制约,既无法识别行人,也无法对周边所有障碍物进行精准的建模,同时由于获取的数据量众多,还需要分走处理器宝贵的算力。

最后,对于在视觉方案方面目前走得最远也是做得最好的特斯拉来说,已经在视觉算法方面有了庞大的投入。要放弃之前如此大的积累,转身去做另一条路线,从投入产出比来说可谓“得不偿失”。

当然,也有人结合特斯拉与激光雷达技术公司Luminar签订了一份使用激光雷达进行测试和开发的合同的消息,以及前段时间推特上曝出的特斯拉给Model Y安装激光雷达的照片,猜测马斯克可能会“打脸”,特斯拉可能会在未来转向激光雷达路线。

对此,有业内人士判断,特斯拉在Model Y上安装激光雷达,很有可能是“用激光雷达来训练视觉算法,以便其迅速成长,从而最终彻底抛弃所有雷达”,在特斯拉的量产车上应该看不到激光雷达。

准备“一条道走到黑”的特斯拉

从目前特斯拉北美官网的最新展示页面来看,在全自动驾驶(FSD)的介绍中,毫米波雷达性能展示信息已被撤掉,仅仅保留了视觉和超声波传感器部分。

同时,特斯拉还在5月28日发布了司机监控系统,通过使用驾驶室摄像头的方式,让Model 3和Model Y的车载摄像头在Autopilot系统启用时监控司机行为,检测并提醒司机保持注意力集中。特斯拉声称“摄像头数据会保存在汽车中,系统不会将数据传回公司,除非用户启用数据共享”。

目前的FSD介绍已经没有了毫米波雷达另外,特斯拉的FSD V9.0版本也将在今年正式推送。

根据马斯克此前的说法,FSD算法的架构进行了“重构”,能够通过车身周围的8个摄像头实现纯视觉的感知,并有效解决了之前的“幽灵刹车”问题。马斯克表示:“纯视觉Autopilot现在正在北美地区推广。此生产版本将在2周内更新,然后在一周后发布FSD beta V9.0(也是纯视觉版本)。FSD订阅将在大约同一时间启用。”

当然,车主要升级到最新的FSD还是需要一定的“牺牲”的。特斯拉表示:“在这一过渡期间的短时间内,搭载特斯拉视觉系统的汽车可能会有一些功能暂时受限或不能启用,包括:自动转向将被限制在最高时速75英里(约120km/h)和更长的最低跟随距离。智能召唤(如果装备)和紧急车道偏离避免可能在交付时被禁用。”

未来是激光雷达凭借安全优势赢得市场,还是视觉算法凭借更低的成本优势赢得市场,目前尚难定论。

但从现有的信息来看,特斯拉是要把纯视觉方案“一条道走到黑”了。

r2.gif


About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK