视觉系统取代激光导航理想丰满现实骨感？

2017-09-20 09:36

当前，提到自动驾驶汽车环境感知技术，很多人会首先想到激光雷达。的确，相较于摄像头、毫米波雷达等车载传感器，激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，并已在很多自动驾驶试验车上广泛搭载。但这种技术也有其无法忽略的缺点——成本高，譬如Ibeo的LUX 4线激光雷达，售价就高达1.5万美元，而谷歌虽然在年初宣称其自主开发的激光雷达可以降低90%的成本，每台依然要7500美元。如此高昂的价格，对于最终要走向商业化的自动驾驶汽车来说，明显不现实。

因此，在已有激光雷达方案之余，如何找到一种成本更低的环境感知解决办法成了很多企业关心的问题。针对这个难题，在日前召开的第四届APEC车联网研讨会上，来自中国工程院的高文院士给出了自己的答案——视觉导航。

在他看来，不管企业如何优化激光雷达成本，要想把其价格降至譬如1000美元甚至更低——毕竟这一价位对于量产车来说才是合理的，都面临较大的挑战。比较而言，以“摄像头+软件”的视觉导航技术，更容易达到。

激光雷达价格高视觉导航赋能自动驾驶

视觉导航，顾名思义即通过视觉摄像头捕捉图像信息，以获取移动物体在空间中所处的位置、方向和其他环境信息，并用一定的算法对所获信息进行处理，建立环境模型，进而寻找一条最优或近似最优的无碰路径，实现安全移动，到达目的地。

在此技术方案中，有两大关键点——视觉摄像头和人工智能算法，其中前者主要用于获取环境信息，后者则用来分析数据，提取特征量，从而为下一步的行动提供决策依据。相较于激光雷达，以视觉技术为主导的环境感知解决方案，技术更成熟，门槛和研发成本更低，因此在近两年随着计算机视觉技术的日趋成熟，以及互联网、人工智能、云计算等新兴技术的快速发展，获得了越来越多自动驾驶相关企业的关注，其中最具代表性的企业便是特斯拉。

作为特斯拉的CEO，马斯克曾公开表示特斯拉不会使用激光雷达，因为后者的成本过高。之后，在特斯拉的Model S、Model X、Model 3上，果然没有看到激光雷达的身影，这些车上仅安装了一定数量的摄像头、毫米波雷达和超声波传感器，来驱动自动驾驶仪Autopilot。即使在2016年特斯拉汽车凭借摄像头等传感器没能正确辨别驾驶环境而引发交通事故，饱受争议后，这家公司依然没有对激光雷达“松口”的意思，这一点从特斯拉今年屡次升级其驾驶辅助系统就可以看出。