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激光雷達(dá)的瑕疵和計(jì)算機(jī)視覺(jué)最大的優(yōu)勢(shì)是什么?

全球汽車快訊 據(jù)外媒報(bào)道,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,特斯拉可謂獨(dú)樹(shù)一幟。該公司致力于研發(fā)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù),旨在解決與自動(dòng)駕駛車輛相關(guān)的挑戰(zhàn)。

盡管豐田、谷歌、優(yōu)步、福特和通用汽車都致力于采用激光雷達(dá)技術(shù),但特斯拉卻總是高調(diào)地宣稱,激光雷達(dá)永遠(yuǎn)也不會(huì)成為解決問(wèn)題的途徑。

特斯拉首席執(zhí)行官——埃隆·馬斯克有句名言:“(采用)激光雷達(dá)是徒勞的,任何依賴激光雷達(dá)的公司都注定要失敗!

那么,準(zhǔn)確地說(shuō),激光雷達(dá)的瑕疵和計(jì)算機(jī)視覺(jué)最大的優(yōu)勢(shì)是什么呢?

阿基琉斯之踵——激光雷達(dá)的致命弱點(diǎn)

即使將測(cè)距精確到毫米級(jí),激光雷達(dá)的表現(xiàn)也極為高效。然而,在面對(duì)移動(dòng)的物體時(shí),該技術(shù)的表現(xiàn)就沒(méi)那么高效了。

據(jù)特斯拉人工智能部門(mén)的資深總監(jiān)——安德烈·卡帕西(AndrejKarpathy)透露,激光雷達(dá)無(wú)法區(qū)分塑料袋和路面上減速帶,這會(huì)造成安全隱患:在駛向減速帶時(shí),車輛需要減速,然后才能輕松通過(guò)該塑料減速帶(避免顛簸)。

此外,直到目前為止,激光雷達(dá)技術(shù)的產(chǎn)品成本依然極為昂貴,這就產(chǎn)生了一個(gè)問(wèn)題:若一款車型同時(shí)搭載多個(gè)激光雷達(dá),那么該車型的成本效益就低了。

盡管存在諸多瑕疵,但激光雷達(dá)相關(guān)的最大挑戰(zhàn)源自于3D高清地圖——后者是一項(xiàng)不可或缺的重要技術(shù),若無(wú)3D高清地圖的配合,自動(dòng)駕駛無(wú)從談起。

這類地圖創(chuàng)建的3D街景視圖(建模)同樣是自動(dòng)駕駛及其安全性所需的技術(shù),且只能與谷歌持續(xù)更新的3D高清地圖協(xié)同使用。

然而,哪怕是繪制一厘米的街景圖,也需要消耗大量資源,且從金錢(qián)角度看,該任務(wù)的花費(fèi)不菲。這表明,搭載激光雷達(dá)的車輛只能在已繪有地圖的限定區(qū)域內(nèi)行駛,這就極大地限制了自動(dòng)駕駛車輛出行的覆蓋范圍。

特斯拉的非傳統(tǒng)技術(shù)路徑

特斯拉是全球最大的電動(dòng)車制造商,其采用的技術(shù)路徑也與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手截然不同。該公司希望賦予車輛“視覺(jué)”能力,使車輛能夠像人類那般完成駕駛操控。

與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手不同,特斯拉并未采用激光雷達(dá)。相反,該公司致力于研發(fā)先進(jìn)駕駛員輔助系統(tǒng)(AdvancedDriver Assistance System,ADAS)或半自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(semi-auto pilot),該系統(tǒng)與攝像頭與雷達(dá)整合系統(tǒng)協(xié)同使用。(最近,特斯拉車輛在升級(jí)系統(tǒng)后可使用純攝像頭系統(tǒng)。)

攝像頭與雷達(dá)的整合能夠?yàn)樗惴ㄌ峁┧璧匿浫霐?shù)據(jù),從而創(chuàng)建車輛周邊的地圖,其采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)及基于人工智能的算法來(lái)做駕駛決策,幾乎像逆向工程設(shè)計(jì)的人類視覺(jué)。

特斯拉采用8個(gè)攝像頭+雷達(dá)的矩陣套件,從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、自動(dòng)泊車、車道居中控制、自適應(yīng)巡航控制及便道等功能。

特斯拉車輛的車載軟件則基于深度學(xué)習(xí)算法,其嘗試在函數(shù)中研發(fā)高等神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),起到與人類視覺(jué)系統(tǒng)相類似的作用,這就需要從車輛的周邊環(huán)境采集純視頻輸入。

然后,這類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)就會(huì)對(duì)道路、路標(biāo)、行人、減速帶、障礙物及其他車輛的視頻輸入加以分析。

純計(jì)算機(jī)視覺(jué)所面臨的主要爭(zhēng)議在于:在沒(méi)有激光雷達(dá)和雷達(dá)設(shè)備的輔助下,我們無(wú)法確定神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)能否精準(zhǔn)地測(cè)距并完成深度預(yù)測(cè)。

為解決該問(wèn)題,特斯拉一直在訓(xùn)練其神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),為其輸入從全球特斯拉車輛所采集來(lái)的視頻數(shù)據(jù)集。在自動(dòng)算法及人工監(jiān)督的輔助下,完成對(duì)上述視頻的標(biāo)識(shí)工作。

安德烈在2021年計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別國(guó)際會(huì)議(ComputerVision and Pattern Recognition Conference 2021)上對(duì)上述內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)闡述。他向觀眾透露,在算法培訓(xùn)所用數(shù)據(jù)集的開(kāi)發(fā)過(guò)程中,其團(tuán)隊(duì)識(shí)別了200余種觸發(fā)器,暗示目標(biāo)物探測(cè)仍需調(diào)整。

這類觸發(fā)器將造成探測(cè)結(jié)果之間出現(xiàn)不一致。為此,特斯拉不得不再花了四個(gè)月時(shí)間,修復(fù)每一個(gè)觸發(fā)器。特斯拉還采用了超級(jí)計(jì)算機(jī)來(lái)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)建模并實(shí)現(xiàn)優(yōu)化調(diào)節(jié)。

特斯拉的首要目的是研發(fā)一款類似于人類視覺(jué)系統(tǒng)的自主計(jì)算機(jī)通用性視覺(jué)系統(tǒng)及一套可全面發(fā)揮Autopilot車載系統(tǒng)性能的算法。

如今,特斯拉只是將此視為監(jiān)督式學(xué)習(xí)的一個(gè)問(wèn)題。公司已經(jīng)提升了卷積神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的性能,期望未來(lái)的車輛能夠基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)完成操控及車輛的運(yùn)行。

從另一方面講,激光雷達(dá)技術(shù)所取得的進(jìn)展也并不令人興奮。除了持續(xù)滑落的售價(jià)外,激光雷達(dá)在地圖繪制方面所取得的進(jìn)展并不大,更遑論還有其他瑕疵。

因此,就讓我們懷著激動(dòng)的心情拭目以待——看看特斯拉的技術(shù)路徑能否在未來(lái)取得出色表現(xiàn)?屆時(shí)再看看激光雷達(dá)能否在通過(guò)自我技術(shù)革新來(lái)消除其短板?(本文為編譯作品,所用英文原文和圖片選自analyticsindiamag)

聲明: 本文由入駐維科號(hào)的作者撰寫(xiě),觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權(quán)或其他問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系舉報(bào)。

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