一場技術(shù)的軍備競賽:自動(dòng)駕駛的LiDAR
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,一場關(guān)于激光雷達(dá)在未來自動(dòng)駕駛汽車中所扮演角色的爭辯正越演越烈.激光雷達(dá)是一種3D環(huán)境制圖器,對于支持者來說,它對L5自動(dòng)駕駛至關(guān)重要;而對于特斯拉的埃隆·馬斯克等反對者來說,它是通往“死胡同”捷徑。但是,關(guān)于激光雷達(dá)的實(shí)際情況是怎么樣的呢?
在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,一場關(guān)于激光雷達(dá)在未來自動(dòng)駕駛汽車中所扮演角色的爭辯正越演越烈.激光雷達(dá)是一種3D環(huán)境制圖器,對于支持者來說,它對L5自動(dòng)駕駛至關(guān)重要;而對于特斯拉的埃隆·馬斯克等反對者來說,它是通往“死胡同”捷徑。但是,關(guān)于激光雷達(dá)的實(shí)際情況是怎么樣的呢?
什么是激光雷達(dá)?
激光雷達(dá),是光探測和測距的首字母縮寫,本質(zhì)上是一種聲納,利用脈沖激光波繪制到周圍物體的距離。它被大量應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車輛實(shí)時(shí)導(dǎo)航中。它的優(yōu)勢包括精確深度感知,這使得激光雷達(dá)的測距范圍十分廣闊,短幾厘米,多則60米。它還非常適合3D制圖,這意味著返回的車輛可以在可預(yù)測的環(huán)境中導(dǎo)航,這對于大多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)來說是非常有利的技術(shù)條件。雖然激光雷達(dá)有它獨(dú)特的優(yōu)勢,但是仍然受到一個(gè)關(guān)鍵因素的阻礙——其高昂的成本。
2019年,Velodyne的Alpha Puck(360度水平視場激光雷達(dá))拍攝的繁忙街道場圖片來源:路透社
激光雷達(dá)不是唯一的自動(dòng)駕駛檢測技術(shù),攝像頭也是,且是激光雷達(dá)的主要競爭對手,被特斯拉視為最好的技術(shù)手段。埃隆·馬斯克(Elon Musk)曾表示,激光雷達(dá)是最沒用的傳感器。該觀點(diǎn)認(rèn)為,人類只能在周圍有可見光的基礎(chǔ)上開車,所以機(jī)器人也應(yīng)該能夠做到這一點(diǎn)。攝像頭要比激光雷達(dá)小得多,也便宜得多(盡管需要更多),而且具有更好的分辨率和顏色的優(yōu)勢,這意味著它可以讀取交通燈和標(biāo)志。然而,攝像頭在普通駕駛條件下也有很多缺點(diǎn)。比如,激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光,產(chǎn)生自己的光脈沖,而對于突然的光線變化、陽光直射甚至雨的情況下,攝像頭更容易受到干擾。此外,激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光,產(chǎn)生自己的光脈沖,而攝像頭對突然的光線變化、陽光直射甚至雨水更敏感。 激光雷達(dá)的優(yōu)勢遠(yuǎn)不止此。激光雷達(dá)能比攝像頭更好的判斷遠(yuǎn)近距離。而攝像頭需要大量的計(jì)算,比如復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),來測量物體之間的距離,通過聚合不同的攝像頭信號(hào)或一段時(shí)間內(nèi)的單個(gè)信號(hào)來測量。2D圖像便可以欺騙攝像頭,使其更容易受到惡意攻擊。在顏色檢測方面,激光雷達(dá)的支持者認(rèn)為,在一個(gè)互聯(lián)和無人駕駛的世界里,交通信息可以通過來自交通燈和其他標(biāo)記的機(jī)器對機(jī)器信號(hào)來分配,解決了激光雷達(dá)的一個(gè)關(guān)鍵缺陷。 此外,激光雷達(dá)的成本也呈下降趨勢。谷歌的第一輛無人駕駛汽車原型在2012年使用了價(jià)值7萬美元的激光雷達(dá)。2017年,Waymo的工程師宣稱他們已經(jīng)將成本降低了90%。今天,一些頂級的激光雷達(dá)制造商,如盧米納爾提供自動(dòng)駕駛等級激光雷達(dá)低于1000美元。 為什么支持?jǐn)z像頭? 除了價(jià)格和顏色和標(biāo)志識(shí)別之外,攝像頭的優(yōu)勢更為微妙。激光雷達(dá)如何識(shí)別行人正低頭看手機(jī),可能在街上閑逛?激光雷達(dá)能區(qū)分塑料袋和障礙物嗎?激光雷達(dá)能識(shí)別一個(gè)騎自行車的人正要進(jìn)入一個(gè)新的車道嗎?這些問題的答案是否定的。所以一些激光雷達(dá)的反對者認(rèn)為,一旦攝像頭傳感器變得完美,激光雷達(dá)就會(huì)過時(shí)。
2020年特斯拉汽車正面中程攝像頭拍攝的照片圖片由特斯拉提供
攝像頭占據(jù)主導(dǎo)地位的關(guān)鍵障礙是人工智能,它能夠讀取和解釋大量的數(shù)據(jù),而且必須在幾毫秒內(nèi)識(shí)別出各種情況。這有助于解釋當(dāng)前流行的觀點(diǎn),即最好的選擇是混合使用激光雷達(dá)優(yōu)越的視覺和攝像頭的顏色、物體和文本識(shí)別,以獲得周圍環(huán)境的清晰圖像。值得注意的是,這種解決方案的計(jì)算量也很大,當(dāng)然依賴于人類編寫的算法。
在這場爭論中,本質(zhì)上是激光雷達(dá)的成本曲線和AI程序員的成本曲線的一場競賽。如果激光雷達(dá)達(dá)更快的達(dá)到了一個(gè)接受的價(jià)格,那么它可以成為真正地可用的可靠的普遍的廉價(jià)的且非常準(zhǔn)確的距離傳感器。至少與攝像頭結(jié)合起來的方案是可行的。雖然在未來激光雷達(dá)可能不是絕對必要的,它的可靠性,簡單性和普遍性可以使它成為一個(gè)達(dá)到L5非常有吸引力的跳板。然而,也不排除特斯拉或其他人成功地在不久的將來創(chuàng)造一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速、可靠地處理攝像頭的成像信息。 所以,激光雷達(dá)和攝像頭,軍備競賽開始了。
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