隨著科技的不斷進(jìn)步,智能駕駛技術(shù)正在以前所未有的速度發(fā)展。在這個(gè)領(lǐng)域,激光雷達(dá)成為了一種備受矚目的關(guān)鍵技術(shù),它不僅是汽車(chē)的“隱形安全氣囊”,更是實(shí)現(xiàn)高階智能輔助駕駛(城市NOA)的捷徑。技術(shù)分享會(huì)上深入探討激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)和應(yīng)用,揭示它在智能駕駛領(lǐng)域的重要性。
#1激光雷達(dá)的核心優(yōu)勢(shì)
激光雷達(dá)是一種主動(dòng)發(fā)光的傳感器,通過(guò)發(fā)射激光束并接收反射光信號(hào),能夠精準(zhǔn)地獲取周?chē)矬w的三維位置信息。
●與傳統(tǒng)的視覺(jué)感知相比,激光雷達(dá)具有以下三大核心優(yōu)勢(shì):
◎抗干擾:不受環(huán)境光線(xiàn)變化影響,即使在夜間或惡劣天氣下也能準(zhǔn)確感知周?chē)h(huán)境。
◎真三維:直接獲取高精度的距離、方位、高度、速度等三維參數(shù),為精準(zhǔn)定位提供支持。
◎高置信度:能夠直接判斷物體是否存在,減少漏檢、誤檢的可能性,特別適用于檢測(cè)細(xì)小、異形障礙物。
#2激光雷達(dá)在提升安全性和駕乘體驗(yàn)方面的作用
在現(xiàn)代汽車(chē)中,AEB(自動(dòng)緊急制動(dòng))系統(tǒng)是一項(xiàng)關(guān)鍵的安全功能。然而,AEB的誤觸發(fā)問(wèn)題一直是制約其發(fā)展的瓶頸。激光雷達(dá)的引入能夠有效降低AEB的誤觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn),提升駕乘體驗(yàn)和安全性。激光雷達(dá)可以精確識(shí)別障礙物,避免誤觸發(fā),確保駕駛員和乘客的安全。
#3激光雷達(dá)在L3級(jí)別自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用
眾多頭部汽車(chē)制造商,如奔馳、寶馬、沃爾沃,都計(jì)劃在其L3級(jí)別自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中搭載激光雷達(dá)。對(duì)于高階智能駕駛而言,激光雷達(dá)被認(rèn)為是必備的。激光雷達(dá)的精準(zhǔn)感知作用,為L(zhǎng)3級(jí)別以上的高階智能駕駛提供了可靠的支持。
對(duì)于特斯拉的“視覺(jué)路線(xiàn)”,施葉舟指出,特斯拉技術(shù)路線(xiàn)的背后是通過(guò)大量的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)完善模型,試圖打造一套適配各種場(chǎng)景的模型。官方統(tǒng)計(jì),截止2023年10月,Autopilot 累計(jì)行駛里程超 90 億英里,F(xiàn)SD beta 累計(jì)行駛里程超 5 億英里。
為了處理這些海量數(shù)據(jù),特斯拉儲(chǔ)備了 14000 塊總價(jià)值高達(dá)數(shù)百億美元的AI芯片,可同時(shí)處理1600億幀圖像。與此同時(shí),特斯拉從 2014 年開(kāi)始自研芯片,21 年發(fā)布了 7 nm AI 訓(xùn)練芯片以更好地適配算法模型。“算法+算力+數(shù)據(jù)”,構(gòu)成了難以追趕的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
施葉舟還指出,從“全成本”看,不用激光雷達(dá)看似節(jié)省了一些硬件顯性成本,但需要投入更多的資源進(jìn)行開(kāi)發(fā),抬高了隱性成本,在車(chē)輛銷(xiāo)量規(guī)模有限的情況下,這些隱性成本均攤下來(lái)實(shí)際上遠(yuǎn)高于硬件成本。
#4激光雷達(dá)與視覺(jué)方案的比較
純視覺(jué)方案雖然在某些場(chǎng)景下表現(xiàn)不錯(cuò),但其局限性也相當(dāng)明顯。與之相比,激光雷達(dá)可以更加精確地判斷障礙物是否存在,并且提供厘米級(jí)的精度,有效探測(cè)地面上的低矮物體。此外,激光雷達(dá)還能夠提供更及時(shí)的速度信息,優(yōu)化對(duì)復(fù)雜城區(qū)場(chǎng)景的處理能力,提高駕駛員和乘客的舒適性體驗(yàn)。
#小結(jié)
激光雷達(dá)作為一種高精度、高可靠性的傳感器,在智能駕駛技術(shù)中扮演著不可或缺的角色。它的引入不僅提升了智能汽車(chē)的安全性,還改善了駕乘體驗(yàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,激光雷達(dá)的應(yīng)用前景將更加廣闊,為實(shí)現(xiàn)更安全、更智能的交通系統(tǒng)提供強(qiáng)有力的支持。
審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:激光雷達(dá):是不是智能駕駛剛需?
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