三大自动驾驶技术正面厮杀谁将胜出?-开云app官网入口
最近,一大批新创公司蠢蠢欲动,它们打算只靠计算机视觉和雷达就搞定自动驾驶。这些公司还包括AutoX以及Comma.ai。此外,像特斯拉这样的大公司也想要干掉激光雷达的包袱,轻装上阵搞定自动驾驶。当然,特斯拉自由选择回头这条路是因为ElonMusk打了小算盘:激光雷达现在价格较贵,生产能力也过于,但Musk却想要必要让现售车辆未来通过软件升级构建仅有自动驾驶。
这些公司信心十足,是因为在解决问题计算机视觉问题上,机器学习的应用于,特别是在是卷积神经网络最近有了突飞猛进的变革。人工智能,尤其是模式匹配和计算机视觉技术突破大大。此外,对新创公司来说,这是个极大的赌局。类似于谷歌这样的大公司,都在醉心于激光雷达的研究,因此它们放开了其他解决方案,而这给新创公司拔了极大的发展空间。
当然,这些公司有可能最后一无所有,但一旦顺利,就能赚到的盆剩钵剩,而风投公司最爱人投资这类公司。对于这三项关键技术,如今的趋势早已非常明显:1.随着时间的前进,激光雷达的价格不会渐渐走低,性能不会渐渐强化。
最后,高端版本几百美元就能搞定,而低端版则更为低廉;2.计算机视觉技术不会大大演化,最后可靠性超过用于拒绝。同时,与其配上用于的高性能处理器和电源必须都会大大走低;3.雷达的价格不会降到两位数(美元),用作分析雷达数据的软件也不会更加聪慧。
除此之外,一些新技术未来的南北也很差预测,比如远程长波红外激光雷达、新型雷达或能必要把光子当无线电波处置的激光雷达替代品。当然,即使新技术能按照预测的趋势发展,未来的赢家也一定是那些可以把多项技术相结合的公司,现在的问题是这些技术究竟怎样融合才更加有效地。现有的激光雷达有个问题,那就是它分辨率有些较低,观测距离过于近且售价便宜。
当然,计算机视觉问题也不少,当下它还过于可信,必须外部灯光辅助,而且对计算机能力拒绝较高(意味著喜)。雷达的问题也是分辨率较低,甚至还不如激光雷达。下面,我们就来讲解几种有效地的技术融合方案:方案一:高端激光雷达居多,计算机视觉辅不受大多数团队注目的32线或64线激光雷达在观测道路障碍的能力上十分可信,只要在观测范围内,它们完全不有可能错误。
不过,一旦距离不远,它们就很有可能分不清障碍物究竟是什么。如将皮卡拢看作普通汽车,将3位行人看作2位,同时它也无法辨识面部表情和肢体语言。最重要的是,这家伙是“色盲”,它没什么红绿灯信号。
如果有了计算机视觉的辅助,情况就不一样了。激光雷达可以将障碍物的图片从背景中“碰”出来,随后计算机视觉很更容易就能认清它究竟是什么,而且计算机视觉需要100%可信,它只负责管理提高最后效果就讫。
如果自动驾驶汽车只需遵守“不要撞到到路上的东西”这样非常简单的命令,激光雷达就几乎够用,但这样的原作下自动驾驶汽车不会频密刹车,影响搭乘舒适度。
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