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「純視覺」擁護(hù)者特斯拉:毫米波我都不用

2021-07-29 08:58 TechWeb
關(guān)鍵詞:特斯拉毫米波傳感器

導(dǎo)讀:特斯拉無疑是業(yè)內(nèi)最大的「純視覺」擁護(hù)者。

在「自動(dòng)駕駛汽車究竟應(yīng)該用不用激光雷達(dá)」的問題上,車企已進(jìn)行了長時(shí)間辯證,甚至衍生出了「激光雷達(dá)派」與「純計(jì)算機(jī)視覺派」。

而特斯拉無疑是業(yè)內(nèi)最大的「純視覺」擁護(hù)者了。

馬斯克對(duì)此的解釋有兩點(diǎn):

1、激光雷達(dá)成本過高。

2、人類也是靠純視覺開車的。(2019年)

2021年7月,特斯拉給美國2000余名車主FSDBetaV9.0的體驗(yàn)券,更新之后車子就可以在任意道路使用自動(dòng)駕駛-——V9.0采用純純純視覺方案、甚至連毫米波雷達(dá)都不用。

若該版本FSD得以推行,或者將相關(guān)技術(shù)推及EAP(3.2w元的增強(qiáng)輔助駕駛),之后的Model 3、Y將省去毫米波硬件,進(jìn)一步降本增利。據(jù)查詢,大陸(Continental)77GHz毫米波單機(jī)采購價(jià)在3000~4500元左右。

另外,盡管我們看到越來越多的激光雷達(dá)公司發(fā)布了千元車規(guī)級(jí)產(chǎn)品,但自動(dòng)駕駛目前無一例外難逃成本問題。此前據(jù)媒體統(tǒng)計(jì),例如谷歌、百度等自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)使用的64線激光雷達(dá)產(chǎn)品價(jià)格約為70萬人民幣,16線激光雷達(dá)約為5萬元。

在Model 3、Y系列量產(chǎn)車上,激光雷達(dá)更難以被采用,上千美元成本幾乎和當(dāng)前的電池包價(jià)格相當(dāng)。

馬斯克選擇的純視覺方案略微偏激,但成本控制上無人能及,眼下ModelY零售價(jià)27.6萬元,Model 3進(jìn)一步降價(jià)似乎也不再遙遠(yuǎn)。

當(dāng)然,成本是說給資本家聽的,車主只關(guān)心到底安全不安全。

特斯拉的干爹——NHTSA(美國國家公路交通安全管理局)數(shù)據(jù)顯示,在美國,開674萬公里就會(huì)發(fā)生8.66次事故,而使用AutoPilot的特斯拉車主僅為1次,沒錢買Autopilot的發(fā)生事故2次,依然遠(yuǎn)低于平均水平。

盡管中國道路遠(yuǎn)遠(yuǎn)復(fù)雜于美國,這個(gè)數(shù)據(jù)看起來對(duì)中國用戶參考意義不大,但足以說明特斯拉當(dāng)前技術(shù)水平的地位。

那么,去除毫米波雷達(dá)的FSDBetaV9.0(下稱FSD 9)為何如此令人期待?

在一段FSD測試視頻中,特斯拉會(huì)暫時(shí)移除儀表兩側(cè)的應(yīng)用,可視化界面將擴(kuò)大以顯示周邊額外的信息,而駕駛速度、自動(dòng)駕駛可用性、自動(dòng)駕駛速度設(shè)置等信息被移到了儀表板的底部,這與當(dāng)前只顯示三條車道的版本融入了更多視覺識(shí)別運(yùn)算。

FSD 9之所以能夠取代毫米波的作用,原因有二:1、硬件升級(jí),2、算法迭代。

首先,特斯拉自研FSD芯片終于發(fā)揮出了視覺算法的極限,相較于HW2.5,F(xiàn)SD電腦將算力提升至了144TOPS,每秒處理的圖片速度提升至2300幀。

按照官方說法,從2019年3月、4月起,特斯拉新下線的車型全部配備FSD芯片,所以國內(nèi)車型均有升級(jí)為「純視覺」的潛力。

算上此前版本,特斯拉芯片已經(jīng)經(jīng)過3次迭代,目前最新的FSD上搭載了特斯拉自主研發(fā)的兩枚芯片,也就是Autopilot3.0硬件,性能比2.5版本芯片強(qiáng)大21倍。

同時(shí),截止2020年4月,特斯拉啟用Autopilot的行駛里程就已經(jīng)突破48億公里,如果用戶平均每天駕駛約一個(gè)小時(shí)(每輛車8個(gè)攝像頭),車隊(duì)每月大約會(huì)產(chǎn)生1.968 億個(gè)小時(shí)的視頻。

盡管所有數(shù)據(jù)中,只有1%“值得被標(biāo)注”、有價(jià)值,但如此鮮活、真實(shí)規(guī)模國內(nèi)其他車企仍難以比擬。

為了處理巨量駕駛數(shù)據(jù),特斯拉將把針對(duì)自監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)的研發(fā)提高到絕對(duì)優(yōu)先級(jí)。特斯拉啟動(dòng)了一個(gè)代號(hào)為Dojo 的重大項(xiàng)目,它是一臺(tái)超強(qiáng)的訓(xùn)練計(jì)算機(jī),處理的數(shù)據(jù)不再停留在圖片層面,而是針對(duì)視頻類的數(shù)據(jù),能夠以較低的成本實(shí)現(xiàn)算法性能的指數(shù)級(jí)提升。

筆者相信,F(xiàn)SD 9完成階段測試后,Dojo也將正式露面。

二、純視覺當(dāng)前對(duì)手:傳感融合

在激光雷達(dá)普及前,純視覺需要贏掉「傳感融合」方案——攝像頭+毫米波雷達(dá)。

馬斯克曾在Twitter問:

當(dāng)雷達(dá)和攝像頭有沖突,你相信誰?攝像頭更精準(zhǔn),所以你最好雙倍押注攝像頭而不是二者組合。

為了自我佐證,特斯拉搬出了多個(gè)極端案例:

1、避免「幽靈剎車」:在前車緊急制動(dòng)的場景下,純視覺方案沒有出現(xiàn)Radar那種信息中斷和誤判的情況,非常線性,從而能夠提供線性的制動(dòng)決策,帶來更佳的使用體驗(yàn)。

2、避免「指橋?yàn)閴Α?/strong>:通過立交橋下的場景中,由于Radar的垂直分辨率很低,所以容易導(dǎo)致系統(tǒng)誤判空中的物體為障礙物;而純視覺方案則完全不會(huì)出現(xiàn)該問題。

3、做到「提前感知」:對(duì)于毫米波雷達(dá)來說,前方車輛??吭诼愤叄瑢?dǎo)致識(shí)別較晚,在距離車輛110米時(shí)才感知到前方停有卡車。而純視覺方案在距離車輛180米的時(shí)候就已經(jīng)識(shí)別了該車輛。

總之,這很符合馬斯克最初的理念:人類在開車的時(shí)候,也都是靠眼睛、查普通地圖,更不會(huì)依靠高精度地圖。