视觉系统取代激光导航理想丰满现实骨感？

本文摘要：当前，提及自动驾驶汽车环境感官技术，很多人会首先想起激光雷达。的确，相比于摄像头、毫米波雷达等车载传感器，激光雷达具备高精度、高分辨率的优势，并已在很多自动驾驶试验车上普遍配备。 但这种技术也有其无法忽视的缺点——成本高，譬如Ibeo的LUX4线激光雷达，售价就低约1.5万美元，而谷歌虽然在年初声称其自律研发的激光雷达可以减少90%的成本，每台仍然要7500美元。如此高昂的价格，对于最后要南北商业化的自动驾驶汽车来说，显著不现实。

当前，提及自动驾驶汽车环境感官技术，很多人会首先想起激光雷达。的确，相比于摄像头、毫米波雷达等车载传感器，激光雷达具备高精度、高分辨率的优势，并已在很多自动驾驶试验车上普遍配备。

但这种技术也有其无法忽视的缺点——成本高，譬如Ibeo的LUX4线激光雷达，售价就低约1.5万美元，而谷歌虽然在年初声称其自律研发的激光雷达可以减少90%的成本，每台仍然要7500美元。如此高昂的价格，对于最后要南北商业化的自动驾驶汽车来说，显著不现实。因此，在有数激光雷达方案之余，如何寻找一种成本更加较低的环境感官解决办法出了很多企业关心的问题。

针对这个难题，在日前开会的第四届APEC车联网研讨会上，来自中国工程院的高文院士得出了自己的答案——视觉导航系统。在他显然，不管企业如何优化激光雷达成本，要想要把其价格降到譬如1000美元甚至更加较低——却是这一价位对于量产车来说才是合理的，都面对较小的挑战。比较而言，以“摄像头+软件”的视觉导航系统技术，更容易超过。

激光雷达价格低视觉导航系统赋能自动驾驶视觉导航系统，顾名思义即通过视觉摄像头捕猎图像信息，以提供移动物体在空间中所处的方位、方向和其他环境信息，后用一定的算法对所获得信息展开处置，创建环境模型，进而找寻一条拟合或近似于拟合的无碰路径，构建安全性移动，抵达目的地。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，其中前者主要用作提供环境信息，后者则用来分析数据，萃取特征量，从而为下一步的行动获取决策依据。相比于激光雷达，以视觉技术为主导的环境感官解决方案，技术更加成熟期，门槛和研发成本更加较低，因此在近两年随着计算机视觉技术的日益成熟期，以及互联网、人工智能、云计算等新兴技术的较慢发展，取得了更加多自动驾驶涉及企业的注目，其中最不具代表性的企业乃是特斯拉。作为特斯拉的CEO，马斯克曾公开发表回应特斯拉会用于激光雷达，因为后者的成本过低。

之后，在特斯拉的ModelS、ModelX、Model3上，果然没看见激光雷达的身影，这些车上仅有加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有能准确分辨驾驶员环境而引起交通事故，备受争议后，这家公司仍然没对激光雷达“松口”的意思，这一点从特斯拉今年屡屡升级其驾驶员辅助系统就可以显现出。而如特斯拉一样“器重”计算机视觉技术来构建自动驾驶的企业还有图森未来。这家正式成立于2015年的自动驾驶初创公司，在其自动驾驶解决方案中，也是以低成本的计算机视觉为核心，并相结合人工智能算法。

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