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    2. 攝像頭才是自動駕駛感知yyds

      2021-09-30 19:41:04 作者:郭睿

        【太平洋汽車網 技術頻道】我們理解世界,是以人類的感知為基礎的。我們建立的交通系統,自然也是以人的感知方式為基礎的。人開車最主要依賴的感知途徑是眼睛,所以想要在人類建立的交通系統中開車,“看見”就成為了重中之重。而自動駕駛系統感知系統中,能模擬人類眼睛的硬件,自然就是攝像頭。

      攝像頭才是自動駕駛感知yyds

        攝像頭在我們的生活中太過常見,再聊它的成像原理和發展史就顯得有點多余了。但很多朋友可能沒有注意,我們習以為常的攝像頭,這兩年經歷了怎樣的飛速發展。當然,我說的不是攝像頭硬件層面,或者它借助手機實現大規模普及之類的,而是攝像頭與人工智能的結合。

        人工智能的概念誕生于上世紀五十年代,雖然有一些爭議,不過總體意思就是賦予人造機器以類似人類的智能。在六十余年的發展中,人工智能經歷了兩輪低谷和三輪高潮。不管技術方向如何改變,“聽懂”和“看懂”都是人工智能應用中最基礎的兩個方向。聽、說、讀、寫是人類交流的主要途徑,想要模仿人類智能,人工智能首先需要學會的就是聽懂和看懂,對應的基礎硬件也就是音響和攝像頭。

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        近幾年隨著多層神經網絡和深度學習的發展,以及對互聯網、大數據等的合理應用,人工智能技術有了長足的進步。從2016年左右開始,語音識別和圖像識別的準確率,都取得了質的飛躍。于是,智能音箱、手機語音助手、人臉識別等等應用,飛速的走入了我們的生活。

        而在人工智能更深層次的應用中,自動駕駛是發展最快,也是最被看好的領域之一。可以說,人工智能的發展一直伴隨著攝像頭的應用。而攝像頭與人工智能的結合,推動了自動駕駛的發展。因此長期以來,攝像頭都占據著自動駕駛感知硬件C位也就不足為奇了。

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        1961年 也就是人工智能技術剛剛興起之時,斯坦福大學研究院試制的一臺無人駕駛小車——Stanford Cart。這臺車也是被普遍認可的,世界上第一輛“自動駕駛”汽車。Stanford Cart依賴車頂的一個攝像頭和早期的人工智能算法,實現了感知、決策、規劃、控制的一系列流程。

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        不過Stanford Cart的發展也經歷了漫長的過程,從1961年試制成功,到1967年才學會識別地面的白線,并沿著白線向前行駛。到1979年 Stanford Cart終于實現了立體視覺感知,成功地通過了一個沒有人為干擾,但充滿椅子等障礙物的房間。

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        但它的問題也很嚴重,由于當時算法尚不成熟,芯片算力也還很有限,Stanford Cart移動的非常緩慢,最終Stanford Cart項目因為進展緩慢被迫中止。但Stanford Cart開創了自動駕駛的先河,也樹立了攝像頭在自動駕駛中無法撼動的地位。此后不斷有新的自動駕駛項目上馬,攝像頭幾乎從未缺席,包括如今經常被提及的純視覺和雷達路線之爭,所謂的雷達路線也是包括攝像頭在內的多傳感器融合方案。

        畢竟在當下以及可預見的很長一段時間內,不論自動駕駛還是高階輔助駕駛,都需要在專為人類設計的交通體系中運行。能夠模擬人眼的攝像頭是不可或缺的感知硬件,也只有像ACC自適應巡航這種低階的輔助駕駛功能。因為將更多的操作交給了人類駕駛員,才可以僅依賴毫米波雷達實現。

      以「智」服人 測試小鵬P5

        前不久,號稱“首款搭載激光雷達的量產智能汽車“的小鵬P5正式上市。有趣的是,何小鵬在發布會上不僅沒有大肆鼓吹激光雷達的神奇,反而一再強調小鵬在發展高階輔助駕駛及自動駕駛時,視覺感知依然是系統的核心。在關于自動駕駛的路線之爭中,爭論的并不是攝像頭要不要,而是只有攝像頭夠不夠。

        “人憑借眼睛就能開好車”,這是人的生理結構決定的,畢竟人不可能生出復雜的雷達系統等。可即便是擁有真正的人類智能,也并非所有人都能憑借眼睛就開好車,何況是還在“蹣跚學步”的人工智能?

        據世界衛生組織發布的數據,全世界每年有125萬人死于交通事故,這是人類并不能開好車的血淋淋的證據,也是人們力圖發展自動駕駛的重要原因之一。機器可以減少人犯錯誤的風險,理論上自動駕駛可以做的比人更安全。

        在安全方面,包括激光雷達、毫米波雷達、C-V2X等技術,可以做到更精確的探測,詳細對比我們在之前激光雷達的節目中有過介紹,有興趣的朋友可以回看之前的節目。從準確度上這些技術就優于攝像頭,理論上也能帶來更高的安全冗余。

        不過 這并不是自動駕駛路線之爭的結論,我們經常開玩笑說:“小孩子才做選擇題”,可大人也不能真的全都能要。一臺配置多個激光雷達、毫米波雷達、攝像頭,同時具有高精度地圖、C-V2X等的自動駕駛汽車,成本往往需要達到數百萬之巨。高昂的成本注定會限制他的發展空間,大人也得做選擇題。

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        成本問題或許還可以通過業模式的創新進行一定的抵消,但復雜系統可能存在的錯誤疊加是很難徹底根除的。究竟是特斯拉推崇的單純依賴攝像頭的純視覺路線,還是在復雜的多傳感器融合取一個折中,誰能在商業上取得成功還沒有定數,自動駕駛路線之爭還會延續。

        可是不管哪個方案在市場上取得成功,攝像頭都是難以動搖的C位,不管增加雷達還是別的感知硬件,視覺算法都還是不可怠慢的自動駕駛關鍵技術。

        我們或許可以暢想,未來的自動駕駛時代,在專為自動駕駛打造的交通體系中,自動駕駛汽車或許可以依賴更高效的基建,拋棄攝像頭順暢的運轉。但在可預見的很長時期內,模擬人眼的攝像頭才能夠幫助自動駕駛汽車,在有人類駕駛員參與的交通體系中,與人和諧的共處。(文:太平洋汽車網 郭睿)

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