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原創(chuàng):激光導(dǎo)航與視覺導(dǎo)航之爭

來源:物流產(chǎn)品網(wǎng) | 2021-08-31 11:03 | 作者:科技物語

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  作者 | 科技物語

  

  目前,智慧物流市場上主要應(yīng)用的導(dǎo)航系統(tǒng)是激光導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航,特別是在無人駕駛上,兩種截然不同的導(dǎo)航方式爭論激烈,兩者誰更勝一籌呢?本文將從應(yīng)用范圍、應(yīng)用成本、應(yīng)用效果等方面進(jìn)行分析,個人意見,謹(jǐn)供參考。

  一、特斯拉博弈

  新能源汽車行業(yè)的智能化競爭愈演演烈,而自動駕駛更是成為各大車企科技比拼的焦點。自動駕駛核心技術(shù)體系可簡單概括為“感知、決策、執(zhí)行”。而在其最重要的第一步——感知層面,目前則分為“兩大門派”:純視覺派和雷達(dá)派。

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  兩者主要區(qū)別是導(dǎo)航系統(tǒng)的不同,更具體地說,是收集路況數(shù)據(jù)的傳感器不一樣,前者唯一“眼睛”是攝像頭,后者則以激光雷達(dá)為主。

  特斯拉堅定履行純視覺路線,對激光雷達(dá)說不,是視覺派的代表,而中國車企集體站在了特斯拉的對立面,堅持走以激光雷達(dá)為主,融合視覺的導(dǎo)航路線。兩派都各自取得了一寫的成績,實現(xiàn)了一定程度的自動駕駛水平,那么,究竟誰能勝出?

  特斯拉掌門人馬斯克堅信:既然人類可以通過視覺收集信息+大腦處理信息的方式進(jìn)行駕駛,自動駕駛技術(shù)也可以。明眼人可以看出,馬斯克的滿滿信心,來源于特斯拉強大的軟件算法,憑借特斯拉龐大的數(shù)據(jù)庫、精確的算法、算力強大的芯片,其純視覺+算法的路數(shù)擁有很強的能力。

  由于軟件算法,特斯拉一直采用真實路況數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,沒有什么比在真是環(huán)境中練習(xí)更有效的了,得到的經(jīng)驗和處理能力自然比別的方式強,更重要的一點是,純視覺方案硬件的成本可以控制得更低,也就是說,有成本優(yōu)勢。

  然而,視覺深度學(xué)習(xí)算法的認(rèn)知范圍來源于數(shù)據(jù)集的廣度和豐富性,而數(shù)據(jù)集永遠(yuǎn)是有限的,因此深度學(xué)習(xí)算法肯定會出現(xiàn)漏檢,特斯拉多次事故大多都是這個原因,另外,攝像頭感知有局限性,如測距不準(zhǔn)、逆光時會嚴(yán)重失真等,這些技術(shù)障礙需要盡快去克服。

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  所謂雷達(dá)派,就是選擇把激光雷達(dá)當(dāng)作主要“眼睛”之一,再配合攝像頭,綜合判斷障礙物的距離和視覺細(xì)節(jié)。由于是雙層,三重,甚至四重感知——智能攝像頭+毫米波雷達(dá)+高精地圖+激光雷達(dá)——其性能得到了進(jìn)步,安全性得到提升。但一個最大的缺陷是成本高,而成本是量產(chǎn)首要考慮的因素。

  在這場“路線之爭”中,誰的贏率更大呢?決定誰贏誰負(fù)的,不是汽車制造商,而是廣大消費者。讓消費者覺得安全、便宜、又功能完善,才是王者。

  二、誰更勝一籌

  除了新能源汽車行業(yè)對導(dǎo)航方式的博弈,在物流其它領(lǐng)域,以及工業(yè)、服務(wù)等行業(yè)同樣存在著激光導(dǎo)航與視覺導(dǎo)航之爭。因為,無人化是近年來的趨勢,而無人化離不開智慧的眼睛——導(dǎo)航系統(tǒng)。

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  其實導(dǎo)航技術(shù),不僅是眼睛,更是大腦,它們通過算法,指揮著機器的行動,機器是智能,還是智障,導(dǎo)航技術(shù)性起決定作用。

  從技術(shù)成熟上來說,二者之中,激光導(dǎo)航相對成熟,早在2005年,其理論就被研究的比較透徹,在技術(shù)和產(chǎn)品落地上都相對成熟,在實際表現(xiàn)中,測距精準(zhǔn),在絕多數(shù)環(huán)境下都能穩(wěn)定運行。激光雷達(dá)不受光照影響,即使在漆黑的夜里也能保持精準(zhǔn)探知,是目前最穩(wěn)定,最主流的定位導(dǎo)航方式。

  缺點是目前激光導(dǎo)航主要屬于二維避障,且激光傳感器大多位于頂端,使機身高度增加,同時對低矮障礙物可能存在探測盲區(qū)。激光雷達(dá)還存在感知信息較為稀疏的問題,需要環(huán)境中存在較為明顯的特征結(jié)構(gòu)。

  視覺導(dǎo)航是后起之秀,目前仍處于進(jìn)一步的研發(fā)和應(yīng)用場景擴展階段。視覺導(dǎo)航通過視覺傳感器可以獲取海量的環(huán)境信息,擁有強大的場景辨識能力,在重定位、場景分類、避障上等有著巨大的優(yōu)勢。

  缺點是,視覺傳感器由于缺少尺度信息及依靠外界光源,需要在低動態(tài)、良好光照環(huán)境下應(yīng)用。且視覺傳感器感知信息存在映射過程,對傳感器模型建立精度要求較高,單純基于視覺的導(dǎo)航誤差較大。

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  更突出的劣勢,出在我們前節(jié)所強調(diào)的算法上,視覺感知數(shù)據(jù)量大,大量的環(huán)境信息會加劇數(shù)據(jù)處理單元的運行壓力,在算法和硬件無法給予足夠支持時,就會導(dǎo)致測距誤差,精準(zhǔn)度下降。

  然而,無論是激光雷達(dá),還是視覺導(dǎo)航,其技術(shù)路線都在不斷完善之中。近日 ,廣汽埃安,將在旗下SUV車型AION LX上安裝第二代智能可變焦激光雷達(dá)。第二代智能可變焦激光雷達(dá),可以構(gòu)造出三維立體圖像,完美解決視線逆光、不規(guī)則物體的識別難等極端場景。而視覺導(dǎo)航,也推出了雙目,多目導(dǎo)航模組,實現(xiàn)三維避障。

  總之,從技術(shù)上說,激光導(dǎo)航原理簡單,技術(shù)成熟,但已經(jīng)面臨技術(shù)天花板,而視覺導(dǎo)航智能性較高,發(fā)展?jié)摿Ω螅侨斯ぶ悄艿募蟪烧?。不少頭部廠商都在嘗試視覺導(dǎo)航,隨著視覺技術(shù)的不斷迭代,視覺導(dǎo)航將會有更加廣闊的前景。

  除了導(dǎo)航技術(shù)性能,成本是客戶不能不考慮的另一個重要因素,相比之下,激光導(dǎo)航的成本要高,視覺導(dǎo)航在成本方面占據(jù)優(yōu)勢。

  特斯拉直言不諱地批評激光雷達(dá)成本高昂,強調(diào)純視覺方案的攝像頭非常便宜。視覺導(dǎo)航的其成本優(yōu)勢明顯,而激光雷達(dá),成本昂貴一直是其揮之不去的陰影,特別是更高級的激光雷達(dá)方案,最大的受制因素主要還是成本;激光雷達(dá)被業(yè)界認(rèn)為是一種昂貴的技術(shù),只有特殊業(yè)務(wù)才能負(fù)擔(dān)得起。

  雷達(dá)制造企業(yè)一直在尋求降低成本,隨著技術(shù)的發(fā)展,它們的理想逐漸成為現(xiàn)實。據(jù)介紹,第二代智能可變焦激光雷達(dá),不僅性能優(yōu)越,成本相對于第一代也下降了三分之二,而且體積較小。據(jù)業(yè)界預(yù)測,到 2025 年,國外先進(jìn)激光雷達(dá)系統(tǒng)的平均價格可能會達(dá)到每個大約 700 美元。

  但對國產(chǎn)替代來說,由于激光雷達(dá)芯片,特別是信號處理所需的元器件主要依賴進(jìn)口,這在一定程度上抬高了國內(nèi)激光雷達(dá)的生產(chǎn)成本,不過,大家都知道,芯片是我國的卡脖子工程,正在全力以赴攻關(guān)中。

  目前,人們普遍認(rèn)為激光導(dǎo)航要優(yōu)于視覺導(dǎo)航,事實上真是如此嗎?如果客觀地說,那就是各有所長,各有所短,而應(yīng)用,則應(yīng)是用其所長,避其所短。可以肯定地說,兩者都是未來導(dǎo)航技術(shù)的主角,激光雷代導(dǎo)航與視覺導(dǎo)航之爭,客觀地加快了我國導(dǎo)航技術(shù)的進(jìn)步。

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  我們不需要二者的PK,需要的是各盡所能,各得其所,或者二者的融合,克服各自的缺陷,發(fā)揮1+1大于2的作用。

  三、落地大比拼

  無人化,已深入到建筑、采礦、排險、服務(wù)、農(nóng)業(yè)、太空探測以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域,視覺和激光雷達(dá)已成為該環(huán)境下常用的自主感知與導(dǎo)航手段。

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  無論是激光雷達(dá)還是視覺導(dǎo)航,主營業(yè)務(wù)主要來自四大市場,分別是工業(yè)自動化、智能基礎(chǔ)設(shè)施、機器人和汽車。

  從應(yīng)用上來看,激光雷達(dá)起步較早,在激光問世后的第二年,即1961年,科學(xué)家就提出了激光雷達(dá)的設(shè)想。自20世紀(jì)70年代末以來,激光雷達(dá)就開始用于坦克、火炮、艦艇和飛機的火控系統(tǒng),其精確測距、精確測速、精確跟蹤的優(yōu)點,在軍事領(lǐng)域廣受青睞。

  當(dāng)時,因其成本昂貴,在民用上應(yīng)用不多。今天,隨著成本的下降,激光雷達(dá)應(yīng)用逐步廣泛,無人駕駛行業(yè)、服務(wù)機器人行業(yè)、車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、智能交通、智慧城市領(lǐng)域都有其應(yīng)用,激光雷達(dá)與無人機配合,還可繪制海洋、冰蓋和森林的地圖。

  視覺傳感器作為后來者,以其視覺感知及導(dǎo)航算法、體積較小等優(yōu)勢,在小型無人車、小型無人機等無人系統(tǒng)上進(jìn)行了驗證,效果良好,在小型化無人系統(tǒng)上得到了廣泛應(yīng)用。

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  量產(chǎn),是應(yīng)用的一個重要指標(biāo),出色的性能+較小的體積+成本優(yōu)勢,是大規(guī)模量產(chǎn)應(yīng)用必然條件,只在車間里的測試,不叫應(yīng)用。由于視覺導(dǎo)航的技術(shù)實現(xiàn)難度要高于激光導(dǎo)航,因此當(dāng)前在智慧物流,工業(yè)自動化、服務(wù)機器人上,激光方案的應(yīng)用居多。

  然而,視覺導(dǎo)航更適用于識別較為復(fù)雜的環(huán)境,通過攝像頭獲取并分析障礙物數(shù)據(jù),準(zhǔn)確判斷障礙物的尺寸品類,從而規(guī)劃出更適合的路線,且成本低廉,應(yīng)用范圍會逐步擴大。

  兩種導(dǎo)航系統(tǒng)各有利弊,最優(yōu)的選擇是激光導(dǎo)航與視覺傳感器融合的方案應(yīng)用,在識別、避障方面都有顯著提升。掃地機器人的明星產(chǎn)品石頭T7pro、科沃斯T8AIVI都是二者導(dǎo)航技術(shù)的融合。

  百度Apollo無人車使用的Pandora[7]感知系統(tǒng),由1臺Pandar40激光雷達(dá)和5個環(huán)視攝像頭(4個黑白,1個彩色)組成的視覺感知模組組成。多傳感器的聯(lián)合感知是未來落地的一個重要方向。

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  無論是視覺導(dǎo)航還是激光導(dǎo)航,目前真正成熟的可用資源仍然較為稀缺,未來2-3年內(nèi)成熟落地還會面對很多挑戰(zhàn)。


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