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準備“一條道走到黑” 特斯拉和馬斯克為何棄用雷達?

準備“一條道走到黑” 特斯拉和馬斯克為何棄用雷達?

2021-05-31 Comments 0 Comment

汽車行業沒有哪家企業能像特斯拉這樣“自帶流量”,這一方面因為特斯拉CEO埃隆·馬斯克經常“語出驚人”,另一方面也是因為特斯拉常有的“反常”決策。就在5月底,特斯拉再次成為了輿論焦點,而這一次並不是因為“剎車”,而是關於一項配置的去留。而這項配置,就是智能汽車最關鍵的傳感器之一——雷達。

近日,特斯拉對外宣布,從5月份開始,北美市場的Model 3和Model Y將不再配備雷達傳感器,取消車前方的毫米波雷達,僅使用攝像頭作為自動駕駛系統的信息採集,這意味著特斯拉準備“冒天下之大不韙”,成為真正意義上第一個在量產車上實現“純視覺”自動駕駛方案的車企。

據悉,特斯拉暫時並不會對北美市場的Model S和Model X車型進行同樣的改動,也不會對海外市場生產的特斯拉車型進行改動。

不過,僅僅是在北美市場取消毫米波雷達,已經導致特斯拉在美國失去了多家機構的安全背書。包括美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)、《消費者報告》和美國公路安全保險協會(IIHS)在內的多家機構均宣布,將暫停或取消特斯拉Model 3和Model Y車型的部分安全背書。

事實上,特斯拉CEO埃隆·馬斯克一直堅定地反對激光雷達,甚至多次在公開場合貶低激光雷達,比如:“激光雷達毫無意義,對於自動駕駛汽車來說沒有必要”;“激光雷達昂貴、醜陋、沒有必要”;“激光雷達就像人身上長了一堆闌尾,闌尾本身的存在基本是無意義的,如果長了一堆的話,那就太可笑了”;“任何依賴激光雷達的公司都可能無疾而終”等等。

那麼,為什麼馬斯克會如此堅定地“嫌棄”激光雷達乃至所有雷達,如此推崇“全視覺”方案?

要搞清這個問題,我們可能需要先對自動駕駛系統方案有一個基本了解。

視覺派VS 激光雷達派

要打造一套自動駕駛系統方案,自然離不開自動駕駛算法。而要達成計算,首先需要足夠多的信息。

在行駛過程中,車輛收集信息的來源,就是車身上大大小小的傳感器。其中,要實現自動駕駛,最為重要的傳感器,就是攝像頭和激光雷達(當然,還要加上毫米波雷達和超聲波傳感器等的輔助)。

因此,在自動駕駛領域,一直分為視覺派和激光雷達派。前者主張使用高清攝像頭+ 視覺識別算法,後者主張再加入激光雷達以保證系統穩定。

視覺派,或者說純視覺感知方案,其實就是完全模擬人駕駛汽車時的狀態,首先由“眼睛(攝像頭)”看到畫面,然後傳輸給“大腦(處理器)”進行處理判斷,然後給“腿腳(行駛機構)”下達命令。

除了特斯拉以外,國內包括極氪、百度等企業也都採用了純視覺感知方案。

745px-Google's_Lexus_RX_450h_Self-Driving_Car.jpg

激光雷達派,或者說激光雷達方案,就是以激光雷達為主導,配合毫米波雷達、超聲波傳感器、攝像頭來完成自動駕駛。包括發現物體、測距等一系列信息的獲得,主要靠激光雷達來實現,從而繪製出一張3D環境地圖來讓系統進行分析和下達指令。

相對來說,這種方案更像是人在行走的同時,手裡還拄著一根拐杖。包括小鵬、蔚來、北汽ARCFOX、智己等眾多車企亮相的新產品均採用了這一方案。

孰優孰劣?

純視覺方案的優勢在於,攝像頭獲取的視頻數據與人眼感知的真實世界最為相似,也最接近人類駕駛的形態。同時,在現階段激光雷達價格居高不下的情況下,視覺派僅使用攝像頭,更容易控製成本。

另外,攝像頭捕捉到的圖像很適合用於識別物體、進行分類,在算法出色的情況下,能夠有效排除乾擾項,並能夠在行駛過程中進行自主學習。

特斯拉的純視覺算法分析能力已經很強但是,作為與人眼相似的視覺算法,很容易受到光照影響,在極端天氣或者光線不好的情況下,很容易造成誤判。之前特斯拉車型在開啟AutoPilot後,經過立交橋或者普通橋樑之下時偶發突然自動剎車的情況,就是因為算法將攝像頭里突然出現的陰影當做障礙物導致的。

而相比純視覺方案,激光雷達方案的優勢就是監測的距離更長,精度更高,響應速度更靈敏,並且不受環境光影響。其對三維信息的處理,對物體大小、移動速度的計算都有著非常優異的表現。

激光雷達繪製3D環境地圖的效果圖不過,激光雷達也並非盡善盡美,它也存在對物體的識別能力偏弱、價格高昂、在雨雪等極端天氣測距精度會受影響等問題,因此激光雷達必須要藉助其他傳感器收集的信息,才能共同作用於算法,保證安全駕駛。

此外,大量的數據收集,對處理器的算力要求也很高,這相當於抬高了整車的成本。

從理論上來說,視覺技術和激光雷達相互結合是目前較為完善的方案,但在綜合現有技術、產品成本等多個因素後,想要實現融合兩種方案的“第三種方案”難度過大。也正是基於此背景,自動駕駛領域才分為了視覺派和激光雷達派這“立場鮮明”的兩派,而馬斯克和他的特斯拉則堅定不移地“站隊”視覺派。

特斯拉的取捨

其實,棄用激光雷達,乃至如今棄用毫米波雷達,特斯拉做出如此選擇的重要原因之一是為了實現更低的成本。

畢竟,激光雷達的成本非常高,早期的機械式激光雷達價格動輒十萬美元起,而如今隨著電子行業的發展,激光雷達的價格有所降低,但基本還維持在幾百到上千美元的級別,但這相比高清攝像頭“僅有”幾十甚至十幾美元的價格還是高了許多。

激光雷達成本高昂不過,成本以外,特斯拉逐步棄用雷達的選擇,也有技術層面的取捨。

首先,激光雷達無法判斷物體的具體性質,就容易造成誤判。比如一個大的塑料袋從前面飄過,攝像頭方案能夠識別出是塑料袋,然後不理會,但激光雷達會判斷為阻礙物,然後把車停下來。

其次,毫米波雷達同樣也有諸多限制。毫米波雷達的探測距離受到其頻段損耗的直接製約,既無法識別行人,也無法對周邊所有障礙物進行精準的建模,同時由於獲取的數據量眾多,還需要分走處理器寶貴的算力。

最後,對於在視覺方案方面目前走得最遠也是做得最好的特斯拉來說,已經在視覺算法方面有了龐大的投入。要放棄之前如此大的積累,轉身去做另一條路線,從投入產出比來說可謂“得不償失”。

當然,也有人結合特斯拉與激光雷達技術公司Luminar簽訂了一份使用激光雷達進行測試和開發的合同的消息,以及前段時間推特上曝出的特斯拉給Model Y安裝激光雷達的照片,猜測馬斯克可能會“打臉”,特斯拉可能會在未來轉向激光雷達路線。

對此,有業內人士判斷,特斯拉在Model Y上安裝激光雷達,很有可能是“用激光雷達來訓練視覺算法,以便其迅速成長,從而最終徹底拋棄所有雷達”,在特斯拉的量產車上應該看不到激光雷達。

準備“一條道走到黑”的特斯拉

從目前特斯拉北美官網的最新展示頁面來看,在全自動駕駛(FSD)的介紹中,毫米波雷達性能展示信息已被撤掉,僅僅保留了視覺和超聲波傳感器部分。

同時,特斯拉還在5月28日發布了司機監控系統,通過使用駕駛室攝像頭的方式,讓Model 3和Model Y的車載攝像頭在Autopilot系統啟用時監控司機行為,檢測並提醒司機保持注意力集中。特斯拉聲稱“攝像頭數據會保存在汽車中,系統不會將數據傳回公司,除非用戶啟用數據共享”。

目前的FSD介紹已經沒有了毫米波雷達另外,特斯拉的FSD V9.0版本也將在今年正式推送。

根據馬斯克此前的說法,FSD算法的架構進行了“重構”,能夠通過車身周圍的8個攝像頭實現純視覺的感知,並有效解決了之前的“幽靈剎車”問題。馬斯克表示:“純視覺Autopilot現在正在北美地區推廣。此生產版本將在2週內更新,然後在一周後發布FSD beta V9.0(也是純視覺版本)。FSD訂閱將在大約同一時間啟用。 ”

當然,車主要升級到最新的FSD還是需要一定的“犧牲”的。特斯拉表示:“在這一過渡期間的短時間內,搭載特斯拉視覺系統的汽車可能會有一些功能暫時受限或不能啟用,包括:自動轉向將被限制在最高時速75英里(約120km/h)和更長的最低跟隨距離。智能召喚(如果裝備)和緊急車道偏離避免可能在交付時被禁用。”

未來是激光雷達憑藉安全優勢贏得市場,還是視覺算法憑藉更低的成本優勢贏得市場,目前尚難定論。

但從現有的信息來看,特斯拉是要把純視覺方案“一條道走到黑”了。

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