導(dǎo)讀：自動(dòng)駕駛的行業(yè)專家一直在爭論LiDAR或相機(jī)誰更適合SAE 4級和5級駕駛。是否要將LiDAR與相機(jī)一起使用，還是僅使用不帶LiDAR的攝像頭系統(tǒng)。LiDAR的支持者包括Waymo，Cruise，Uber和Velodyne。特斯拉（Tesla）對LiDAR的支持最少，偏向攝像頭系統(tǒng)。哪個(gè)是最佳解決方案？
使用Cruise Automation LiDAR的自動(dòng)駕駛汽車
特斯拉似乎已不勝枚舉，有更多的公司和開發(fā)商支持LiDAR。伊隆·馬斯克（Elon Musk）解釋了他的理由，不將LiDAR包括在他的Tesla汽車模型中。在Model 3或Model S上找不到LiDAR，但在Waymo的自動(dòng)出租車上會看到它。到目前為止，這兩種技術(shù)都沒有被普遍接受為自動(dòng)駕駛汽車的解決方案，因?yàn)榈缆飞蠜]有完全達(dá)到4級或5級標(biāo)準(zhǔn)的全自動(dòng)駕駛汽車（截至2020年9月）。
特斯拉Model S在相機(jī)系統(tǒng)上使用自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛功能（無LiDAR）
一、激光雷達(dá)
LiDAR的使用并非僅限于自動(dòng)駕駛汽車。它具有多種應(yīng)用，包括氣象學(xué)，地震學(xué)，地質(zhì)學(xué)和大氣物理學(xué)等。LiDAR使用光脈沖來檢測物體，就像雷達(dá)使用無線電波的方式一樣。這些脈沖可以確定物體的距離和范圍，為自動(dòng)駕駛汽車提供急需的數(shù)據(jù)。例如，為了避免碰撞，LiDAR可以檢測到物體的距離，并施加制動(dòng)器以使車輛減速。LiDAR已成為測量距離的可靠技術(shù)，因此，工程師已將其用于包括自動(dòng)駕駛汽車在內(nèi)的各種應(yīng)用中。
LiDAR可以幫助自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)其從光脈沖中獲得的讀數(shù)創(chuàng)建視覺地圖。LiDAR系統(tǒng)每秒發(fā)送數(shù)千個(gè)脈沖，以使用車載軟件為汽車提供有關(guān)其周圍環(huán)境的信息來創(chuàng)建3D地圖。這提供了360度的視角，可在任何情況下幫助汽車行駛。LiDAR與自動(dòng)駕駛汽車中的攝像頭配合使用，因此它們本身并不是獨(dú)立的解決方案。
LiDAR可以創(chuàng)建其周圍的視覺地圖（來源：汽車世界）
二、相機(jī)
如果要像人一樣開車，那么對物體的視覺識別就是必須的。那是使用相機(jī)系統(tǒng)的主要論點(diǎn)。相機(jī)提供圖像，使用AI的軟件可以高精度地分析這些圖像。特斯拉模型上的攝像頭通過其自動(dòng)駕駛自動(dòng)駕駛功能來提供其周圍環(huán)境的360度視圖。一切都是可視的，并且不像LiDAR一樣依賴測距和檢測。
相機(jī)代替光脈沖，而是使用從鏡頭中的光學(xué)元件返回到車載軟件的可視數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)視覺算法的發(fā)展，可以在汽車行駛時(shí)識別物體以提供汽車信息。這可以幫助汽車避免碰撞，在交通擁堵時(shí)減速，安全地改變車道，甚至可以使用OCR（光學(xué)字符識別）從道路或高速公路上的標(biāo)志中讀取文字。到目前為止，特斯拉已經(jīng)證明，使用攝像頭，自動(dòng)駕駛汽車無需使用LIDAR即可表現(xiàn)出色。
使用帶有自動(dòng)駕駛儀的攝像頭的Tesla Vision系統(tǒng)（來源：Tesla）
三、優(yōu)點(diǎn)
Elon Musk稱贊相機(jī)是最可靠的視覺系統(tǒng)。它在視覺識別方面具有更好的優(yōu)勢，可與AI一起識別道路上的物體。它還可以從路標(biāo)上讀取文字，這在自動(dòng)駕駛汽車必須注意繞行和前方道路工作的情況下非常重要。特斯拉汽車上的攝像頭結(jié)合了光學(xué)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺功能，可提供計(jì)算成像，從而連續(xù)分析攝像頭上的圖像。
LiDAR系統(tǒng)使用光脈沖在虛擬地圖上實(shí)時(shí)繪制點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車或自動(dòng)駕駛汽車可以使用此數(shù)據(jù)安全地導(dǎo)航并避免撞到物體。能夠確定對象及其距離是使用LiDAR的重點(diǎn)。具有高度準(zhǔn)確性和可靠性的LiDAR系統(tǒng)可以提高安全性，這是有關(guān)自動(dòng)駕駛汽車的主要話題之一。
四、缺點(diǎn)
LIDAR甚至在危險(xiǎn)的天氣條件下也能夠看到物體而受到贊譽(yù)，但它并不總是可靠的。LiDAR受波長穩(wěn)定性和探測器靈敏度的影響。激光的波長會受到溫度變化的影響，而差的SNR（信噪比）會影響LiDAR檢測器中的傳感器。LiDAR也更昂貴，并且需要更多的空間在汽車上安裝，因此傾向于使自動(dòng)駕駛汽車看起來更笨重。LiDAR的另一個(gè)問題是視覺識別，這是相機(jī)所擅長的。LiDAR需要更多的軟件數(shù)據(jù)處理來創(chuàng)建圖像和識別對象。
攝像頭雖然作為視覺系統(tǒng)更可靠，但沒有LiDAR的范圍檢測功能。盡管相機(jī)具有出色的成像能力，但作為一個(gè)獨(dú)立系統(tǒng)，可能還不夠。這就是特斯拉還使用其他傳感器（包括雷達(dá)）檢測距離和距離的原因。批評人士說，相機(jī)仍然不能很好地避免危險(xiǎn)，特別是在涉及天氣條件時(shí)。他們需要能夠在任何類型的條件下（例如人類駕駛員）準(zhǔn)確看到。
如果自動(dòng)駕駛汽車合法上路，安全將是首要考慮的問題。使用這兩種系統(tǒng)的自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)發(fā)生致命事故。使用自動(dòng)駕駛儀的特斯拉駕駛員曾卷入事故，包括在美國高速公路上的死亡事故。在其他時(shí)候，這是由于分心駕駛造成的，因?yàn)檫@些汽車無法完全自動(dòng)駕駛，仍需要駕駛員的注意。優(yōu)步在2018年時(shí)，它的一輛自動(dòng)駕駛汽車撞上了一名行人。這些汽車尚未完全自動(dòng)駕駛，因此駕駛員方面也可能被忽略。這些是自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展的陷阱。
五、結(jié)論
如果安全是我們的首要考慮，那么融合LiDAR和攝像頭系統(tǒng)最佳元素的傳感器融合將是必要的。LiDAR和其他傳感器（包括攝像頭）的組合可以在公共安全方面提供很多優(yōu)勢。如果視覺系統(tǒng)（例如軟件，傳感器）對公共安全變得更加準(zhǔn)確和可靠，則LiDAR可能變得不必要。畢竟，自動(dòng)駕駛汽車的主要原因之一是要最大程度地減少人為錯(cuò)誤造成的事故。
在自動(dòng)駕駛汽車中，LiDAR和攝像頭之間的共同因素是軟件。兩種系統(tǒng)均使用機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)來分析數(shù)據(jù)。隨著算法的改進(jìn)，結(jié)果還將導(dǎo)致識別物體的準(zhǔn)確性更高，并使自動(dòng)駕駛汽車做出更好的決策。這可能意味著事故與安全駕駛之間的區(qū)別。
這不是一個(gè)簡單答案的簡單問題。在做出關(guān)鍵決策時(shí)，機(jī)器與人的思維方式不同。這就需要更多的數(shù)據(jù)和培訓(xùn)，以使軟件得以改進(jìn)。當(dāng)前的基礎(chǔ)設(shè)施可能也需要修改，以適應(yīng)自動(dòng)駕駛汽車（例如V2X）。在無人駕駛汽車顯示出一致的數(shù)據(jù)表明使用一種技術(shù)而不是另一種技術(shù)之前，爭論仍在進(jìn)行。
來源：小白學(xué)視覺 ，作者努比
