Waymo、特斯拉、百度力推的单车智能,为何绕不开激光雷达?
阿里巴巴认为单车智能的成本过高,所以选择了车路协同的自动驾驶技术路线,而单车智能最重要的成本在于激光雷达,为什么绕不开激光雷达呢?这点还得从Waymo说起。
01
Waymo最先采用激光雷达
在Waymo官方网站,首页就写着“我们正在打造世界上最有经验的司机”。这句话显示的就是Waymo在自动驾驶技术的路线——单车智能。这也是目前科技巨头、汽车巨头、创业公司等进军自动驾驶领域选择最多的路线。
在单车智能中,不可缺少的三大块:
1.高精地图:必须构建和维护高精地图;
2.硬件设备:设计并制造无人驾驶的激光雷达、摄像头(超声和视频)、处理器(车载电脑)等;
3.软件系统:自动驾驶的操作系统,包括处理硬件设备数据,并下达指令以及云端通信等。
在上述三大块中,高精地图不同于日常使用的地图,需要精度更高的地图,所以Waymo是不能共享谷歌地图的,还得自己拍出汽车去采集数据,当然了,数据采集只是其中很小的一部分,还需要处理数据并绘制高精地图,并且要更新。
在单车智能中,需要的硬件设备,包括摄像头(超声和视频)、激光雷达和车载电脑等,这里面成本最高的是激光雷达,这个用于感知汽车周边环境的设备价格昂贵,在2009年,Waymo前身GoogleX实验室无人驾驶汽车项目,使用的Velodyne制造的激光雷达产品,售价约为7.5万美元一个,而一台车还不止一个这样的激光雷达。
至于软件系统,其成本和地图成本都可以通过规模化来降低单车的使用成本,而单车智能所需要的硬件设备,则那么容易通过规模化来大幅度降低成本了,毕竟每一个的生产成本是必须的,要降低成本的难度不小。
按照Waymo首席执行官JohnKrafcik的说法,最昂贵的激光雷达设备成本已经下降了90%,目前还在努力削减中。即便是削减90%,单一价格还是高达7500美元,这个价格还是普通的车主难以承受的价格。这也是,为何Waymo要推出自动驾驶出租车服务的原因。
在Waymo的带领下,特斯拉、Uber、百度Apollo、通用Cruise等互联网巨头、打车应用平台以及汽车制造商都纷纷往单车智能上发展。
同时,由于激光雷达的高昂,大公司和创业者想到了两个解决方向:一是通过技术手段降低单一激光雷达的成本;而是研发替代激光雷达的技术方案。这两个方面都不容易。
02
激光雷达成本降低不易
激光雷达属于高精密机械,对制作工艺要求极高,这也导致了其制作成本极高,尤其是对于多线雷达,有数据显示,64线的产品要比32线的贵4万美元左右,更不要提128线的激光雷达 。
自动驾驶汽车对激光雷达的需求量极高,这对降低成本的渴望也是激光,所以,吸引了大批的大公司和创业者投身到激光雷达中去,希望降低其成本。法雷奥、Velodyne、LeddarTech、Innoviz与Quanergy都在设法降低这类传感器的成本。
方向之一是固态激光雷达,在移除光学机理(optical mechanisms)相关的活动部件后,其缩减了该传感器的尺寸。但固态激光雷达的视野通常会受限,只有120度,而早前安装于车顶的激光雷达的视野为360度全景。为产生全方位的视野,通常需要配置6个固态激光雷达传感器。
03
替代方案可靠性存疑
替代激光雷达的方案包括计算机视觉技术方案,或者是毫米波雷达+计算机视觉的技术方案。在选择方案的时候,最著名的事件,莫过于特斯拉和供应商Mobileye分手。
激光雷达的优势在于能够实现精确测距和障碍物检测,并进行空间定位,无论是毫米波雷达和计算机视觉方案,都无法做到足够的精确度。这就让这两个替代方案显得没太大意义。
但是,人工智能继续深入发展,使得计算机视觉技术足够强大,也是可能完全取代激光雷达的,但是需要时间。不过,未来要实现真正的自动驾驶,多传感器融合的方案才是最终的解决方案。
甚至,单车智能有可能会与车路协同共同发展,车路协同的基础设施完善后,能降低单车智能的成本,这也是阿里巴巴做车路协同的初衷。
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