誰將為未來自動(dòng)駕駛的核心傳感器代言？

自動(dòng)駕駛現(xiàn)已成為人工智能技術(shù)應(yīng)用落地的熱門領(lǐng)域，但隨著無人車邁出的步伐越大，面臨的安全性方面的挑戰(zhàn)也越大。而近期不斷發(fā)生的自動(dòng)駕駛車輛事故也將自動(dòng)駕駛安全性的問題再次推向風(fēng)口浪尖。自動(dòng)駕駛車輛的安全性問題成為當(dāng)前社會(huì)各界，包括研究領(lǐng)域最關(guān)心的課題之一。其中，作為自動(dòng)駕駛車輛的眼睛——傳感器就很重要了。

如今，車載傳感器的種類五花八門，無論是攝像頭、雷達(dá)、還是利用光脈沖測距的光達(dá)(Lidar)組件，均是各有所長。其中，以車載攝像頭與激光雷達(dá)為代表的傳感器“一哥之爭”最為引人注目。

一個(gè)是傳感器“新晉小生”激光雷達(dá)，時(shí)刻發(fā)揚(yáng)著高效、精準(zhǔn)的探測精神；另一個(gè)是入行多年、以成本低廉、技術(shù)成熟著稱的“老大哥”攝像頭，誰將為未來自動(dòng)駕駛的核心傳感器代言？

通過為期一個(gè)月的觀點(diǎn)PK活動(dòng)【激光雷達(dá)與攝像頭，未來哪種會(huì)成為自動(dòng)駕駛的核心傳感器】，我們收集了兩種陣營的不同觀點(diǎn)看法，究竟是用攝像頭還是激光雷達(dá)？大家一起來看看。

為攝像頭“老大哥”站站隊(duì)觀點(diǎn) 1效果不錯(cuò)，但太貴怎么辦？

“從仿生學(xué)角度來看，人類只依靠眼睛和耳朵就能夠準(zhǔn)確判斷交通中出現(xiàn)的各種問題。在實(shí)際商業(yè)化過程中，激光雷達(dá)雖然效果不錯(cuò)，但過于昂貴，不適合落地。”

這是攝像頭陣營中發(fā)出的第一種聲音：太貴，用不起！

據(jù)了解，目前美國Velodyne64線激光雷達(dá)在10萬美金左右，即使是16線雷達(dá)的售價(jià)也在8000美金左右。

試想一下，如果換成最新出爐的128線激光雷達(dá)，也夠商用車廠“捏一把冷汗”的。相比之下攝像頭的成本就低了不止一點(diǎn)點(diǎn)，足夠讓自動(dòng)駕駛研發(fā)領(lǐng)域“心動(dòng)許久”。

觀點(diǎn) 2沒有用到極致，就是浪費(fèi)，太不光榮！

“都知道攝像頭便宜，如果再加上毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等，完全可以將效果提升到很好的狀態(tài)?，F(xiàn)在很多廠商太過于看重激光雷達(dá)的“潮流性”，而并沒有好好想辦法將廉價(jià)的傳感器性能發(fā)揮到極致，這就是一種跟風(fēng)形勢下的浪費(fèi)！”

其實(shí)業(yè)界關(guān)于將攝像頭技術(shù)發(fā)揮到極致的探索，一直在持續(xù)。

很長一段時(shí)間里，關(guān)于自動(dòng)駕駛的路況判斷，多數(shù)以單目攝像頭的方案為主，但在測距范圍與距離上，就會(huì)不可避免出現(xiàn)一個(gè)難以平衡的問題。

因?yàn)閿z像頭的技術(shù)原理類似于人類的眼睛，視覺越寬，探測到的精準(zhǔn)距離的長度越短；當(dāng)距離變長時(shí)，視角就相應(yīng)地變窄了，很大程度上為路況判斷帶來障礙。

如何解決？業(yè)內(nèi)很快出現(xiàn)了雙目甚至多目攝像頭。

雙目攝像頭所涉及的雙目視覺測距原理，不同于單目，要先將目標(biāo)障礙物與數(shù)據(jù)庫樣本建立起對應(yīng)關(guān)系、然后才能進(jìn)行距離估算。

其采用的是基于視差的三角測距原理，僅通過計(jì)算左右“兩眼”獲取的兩幅圖像對應(yīng)點(diǎn)間的位置偏差，就可以實(shí)時(shí)還原視覺場景中每一點(diǎn)的真實(shí)三維幾何信息，有點(diǎn)類似于3D 電影的感覺。

除了雙目攝像頭，更為先進(jìn)的多目攝像頭可以通過不同角度的攝像頭來捕捉不同范圍的場景，同時(shí)解決無法來回切換焦距以及不同距離情況下提升識別清晰度的問題。

但基于現(xiàn)實(shí)來看，盡管多目攝像頭解決了一些問題，但同時(shí)也帶來了例如成本和安裝位置等新難題，當(dāng)然我們相信，攝像頭的技術(shù)改進(jìn)會(huì)持續(xù)不斷。

觀點(diǎn) 3確定“狂用”激光雷達(dá)，不是噱頭+炒作嗎？

“未來，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的處理速度和分辨率都不應(yīng)該成為問題。攝像頭的價(jià)格便宜且圖像內(nèi)容豐富，而激光雷達(dá)獲得的是稀疏圖像。”

在自動(dòng)駕駛的輔助駕駛系統(tǒng)中，視覺影像處理系統(tǒng)最基礎(chǔ)，對于駕駛者的呈現(xiàn)也更直觀，而攝像頭在視覺影像處理系統(tǒng)中又是“基礎(chǔ)中的基礎(chǔ)”，因此車載攝像頭對于自動(dòng)駕駛必不可少。

此外，計(jì)算機(jī)視覺在自動(dòng)駕駛車輛上的使用確實(shí)出現(xiàn)了一些比較直觀的例子。例如交通標(biāo)志和信號燈的識別、高速公路車道的檢測定位。如今基于Lidar信息實(shí)現(xiàn)的部分功能，也可以用基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的攝像頭來實(shí)現(xiàn)。

計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)在自動(dòng)駕駛場景中主要解決的問題可以歸結(jié)為：物體的識別與跟蹤以及車輛本身的定位等。通過深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，攝像頭可以識別在行駛途中遇到的物體，例如行人、地上的標(biāo)志、紅綠燈以及旁邊的車輛等。

業(yè)界普遍相信隨著技術(shù)的發(fā)展，更多基于攝像頭的算法會(huì)讓自動(dòng)駕駛的感知能力越發(fā)穩(wěn)、準(zhǔn)、快。

為“小鮮肉”激光雷達(dá)加加油觀點(diǎn) 1攝像頭技術(shù)瓶頸較多，能好用？

“通過解析圖像數(shù)據(jù)來獲取行駛狀態(tài)的方式還是太被動(dòng)，而且速度慢，抗干擾性也差。如果攝像范圍內(nèi)飛過一只鳥都要解析一下，遇上雨雪冰雹的話，難保車載計(jì)算機(jī)不會(huì)死機(jī)?！?/p>

觀點(diǎn) 2激光雷達(dá)還是利大于弊，很快會(huì)走上“物美價(jià)廉”的道路！

“激光雷達(dá)所具有的高精度、高可靠性以及三維特性使其將作為并有可能一直作為自動(dòng)駕駛技術(shù)核心傳感器發(fā)揮作用?！?/p>

三維激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)可以精確描繪周圍環(huán)境及目標(biāo)的三維輪廓及方位深度信息，對于目標(biāo)檢測、識別、跟蹤的實(shí)現(xiàn)至關(guān)重要。

雖然基于雙目視覺技術(shù)，攝像頭確實(shí)可以實(shí)現(xiàn)深度信息的獲取，但其精確度、環(huán)境耐性還是會(huì)帶來應(yīng)用的局限性。

目前，Velodyne的64線激光雷達(dá)確實(shí)要60-70萬人民幣，但隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及，激光雷達(dá)技術(shù)的成熟，生產(chǎn)廠商的增加，產(chǎn)量的提升以及低線數(shù)和固態(tài)激光雷達(dá)的發(fā)展，廉價(jià)的激光雷達(dá)在不遠(yuǎn)的將來一定會(huì)出現(xiàn)。

觀點(diǎn) 3實(shí)踐出真知，激光雷達(dá)確實(shí)好用的沒話說！

“因?yàn)榍猩韺?shí)踐過，對遠(yuǎn)距離攝像頭的局限性深有感觸?！?/p>

目前， 激光雷達(dá)的激光掃描方法不僅可以作為軍事用途，而且獲取的數(shù)據(jù)成果也被廣泛應(yīng)用于城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測及國家重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目等方面，經(jīng)濟(jì)效益顯著，應(yīng)用前景比較好。

如果盤點(diǎn)目前所有的傳感器技術(shù)，激光雷達(dá)依舊最熱門！

此外還有一個(gè)重要原因，激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛中確實(shí)表現(xiàn)了相當(dāng)多的用途。事實(shí)證明，高度自動(dòng)化的車輛如果需要一個(gè)具有定位功能的基本地圖，關(guān)于此沒有任何一項(xiàng)技術(shù)能夠取代激光雷達(dá)，這就是高端產(chǎn)品得以競爭的地方。

以Velodyne 的16線激光雷達(dá)為例。視覺測距點(diǎn)云非常稠密，可以達(dá)到每秒鐘輸出2700萬點(diǎn)云，而16線激光雷達(dá)的點(diǎn)云只有30萬點(diǎn)云，點(diǎn)密度會(huì)高出90倍；但在測量范圍呈現(xiàn)的誤差上，立體視覺與激光雷達(dá)相比，遠(yuǎn)距離方面會(huì)落后很多。

具體來說，雙目視覺在近處的誤差較小，可以達(dá)到厘米級別，而在遠(yuǎn)端的誤差會(huì)較大，會(huì)在幾米的級別甚至達(dá)到十米的誤差，這與成像精度、成像條件以及測量目標(biāo)等相關(guān)。

而激光雷達(dá)從近到遠(yuǎn)都能保持很好的測距精度。從視場角分析，視覺系統(tǒng)不可避免地受到一些光學(xué)成像的限制，視場角不如360°旋轉(zhuǎn)的機(jī)械激光雷達(dá)。

過去，激光雷達(dá)的高價(jià)一直被人們“吐槽”，而供貨商也通過各種技術(shù)升級開發(fā)多種光束控制技術(shù)，不斷改善光達(dá)的耐用性、尺寸以及成本，其中固態(tài)光達(dá)就是探索成果之一。

固態(tài)激光雷達(dá)，就是不使用機(jī)械式激光雷達(dá)中的機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件，采用電子方案來達(dá)到全范圍的探測，將體積縮小。

另外一種，混合固態(tài)激光雷達(dá)，是介于固態(tài)激光雷達(dá)和機(jī)械式激光雷達(dá)兩者中間。從外觀上，混合固態(tài)激光雷達(dá)幾乎看不到傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)部件，但其實(shí)內(nèi)部的機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件做的十分小巧并藏于機(jī)身內(nèi)部。

技術(shù)上來講，目前固態(tài)激光雷達(dá)和混合固態(tài)激光雷達(dá)尚處于起步階段，不過很重要的一點(diǎn)，業(yè)界正在尋求激光雷達(dá)成本與功能的平衡。

同發(fā)聲：綜合利用+相輔相成

其實(shí)無論是攝像頭陣營還是激光雷達(dá)的梯隊(duì)，都有一種共同的聲音，就是綜合利用，互補(bǔ)發(fā)展。

現(xiàn)在都打“組合拳”，離了誰都不行！

“以目前的行業(yè)發(fā)展情況來看，攝像頭+激光雷達(dá)的解決方案是必然的?！?/p>

激光雷達(dá)的優(yōu)點(diǎn)是能精確、迅速地捕捉行駛過程中與障礙物的距離、相對速度等關(guān)鍵信息，但僅靠這些信息還是無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的“自動(dòng)駕駛”。

自動(dòng)駕駛想要真正占領(lǐng)市場，必然要與城市、高速公路交通系統(tǒng)對接，進(jìn)而通過人工智能實(shí)現(xiàn)常規(guī)問題的技術(shù)化。如何識別道路的紅綠燈、道路標(biāo)識，分析行人的動(dòng)向？對于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，單純感知到障礙的存在是沒意義的，必須具備預(yù)測障礙運(yùn)動(dòng)軌跡的能力，而攝像頭確實(shí)能夠采集豐富得多的數(shù)據(jù)，對算法提供的有效信息也要比雷達(dá)多得多。

其實(shí)，隨著自動(dòng)駕駛車輛收集的傳感器數(shù)據(jù)越來越多，當(dāng)下最重要的還是傳感器融合的質(zhì)量。畢竟，自動(dòng)駕駛無法使用單獨(dú)一種傳感器來完成駕駛?cè)蝿?wù)以及安全保障，很大程度上傳感器融合的結(jié)果決定了決策與行為的安全性。

當(dāng)然，如果必須同步所有的傳感器信號，這種融合方式還是比較困難的。相比于對象數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)換過程中不會(huì)發(fā)生丟失，所以大數(shù)人支持這種數(shù)據(jù)融合的方式。但是不容忽視的一點(diǎn)，如果做到原始數(shù)據(jù)的融合，就必須要大批量的處理能力以及GB級網(wǎng)絡(luò)，才能準(zhǔn)確無誤將信號傳送到整車中。

相輔相成，相互滲透才是正道！

“目前看，高端的激光雷達(dá)為主，計(jì)算機(jī)視覺(也就是攝像頭)為輔比較合適?！?/p>

同樣，在激光雷達(dá)的支持陣營中，也有聲音明確表示，無論是激光雷達(dá)還是攝像頭，都應(yīng)該“相輔相成”才是最佳！

現(xiàn)在，大多數(shù)團(tuán)隊(duì)青睞的32線或64線激光雷達(dá)在探測道路障礙的能力上非常可靠，只要在探測范圍內(nèi)，它們幾乎不可能出錯(cuò)。不過，一旦距離稍遠(yuǎn)，它們就很有可能分不清障礙物到底是什么，例如將皮卡錯(cuò)看成普通汽車，將三位行人看成兩位，此外也可能無法識別面部表情和肢體語言。最重要的是，這家伙是“色盲”，它看不出紅綠燈信號。

如果有了計(jì)算機(jī)視覺的輔助，情況就不一樣了。激光雷達(dá)可以將障礙物的圖片從背景中“摳”出來，隨后計(jì)算機(jī)視覺很容易就能分清它到底是什么，而且無需100%可靠，只負(fù)責(zé)提高最終效果就行。

如果自動(dòng)駕駛汽車只需遵從“不要撞到路上的東西”這樣簡單的命令，激光雷達(dá)就完全夠用，但這樣的設(shè)定下自動(dòng)駕駛汽車會(huì)頻繁剎車，影響乘坐舒適度。隨著激光雷達(dá)的精度越來越高，環(huán)境建模會(huì)更加細(xì)致，而且一般來說激光視場角大，穩(wěn)定性更高，可靠性更好，不過一些場景的識別還是需要攝像頭，所以更多開發(fā)者贊同以激光雷達(dá)為主、攝像頭為輔的自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)。

傳感器融合之路，企業(yè)需“留心”

其實(shí)不單單是激光雷達(dá)、攝像頭這兩種傳感器，自動(dòng)駕駛一定會(huì)走上各種車載傳感器融合的道路。

從L1到L5所涉及的不同階段的輔助駕駛以及自動(dòng)駕駛的發(fā)展過程中，對傳感器的種類和數(shù)量的需求會(huì)呈現(xiàn)不斷增長的趨勢。

越復(fù)雜的駕駛環(huán)境和自動(dòng)駕駛功能對環(huán)境的感知需求也會(huì)越來越高，所以高敏感度的傳感器融合是自動(dòng)駕駛企業(yè)應(yīng)該特別“留心”的事兒。

比如，在“定位”的場景下，GPS通常會(huì)以較低的更新頻率提供相對準(zhǔn)確的位置信息，而IMU則以較高的更新頻率提供不太具有準(zhǔn)確性的位置信息。在這個(gè)過程中，我們通?？梢允褂每柭鼮V波來整合兩種類型的數(shù)據(jù)，它們各自呈現(xiàn)的優(yōu)勢，合并后提供準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的位置信息更新。

GPS/IMU定位（圖片來源于CSDN資訊）

例如，IMU每5ms更新一次，但期間誤差不斷累積導(dǎo)致了精度不斷降低。但同時(shí)每100ms可以得到一次的GPS數(shù)據(jù)更新，可以有效幫助校正IMU積累的誤差。

但這樣的搭配帶來的數(shù)據(jù)組合并不足以完成精確的定位工作。主要由于這樣的定位精度僅在一米之內(nèi)，涉及范圍太狹窄；GPS信號所帶有的天然多路徑問題將引入噪聲干擾；如果在開放的環(huán)境中，GPS也不適用，例如隧道等。

因此作為補(bǔ)充方案，攝像頭也加入了“定位”的行列。

簡單來說，基于視覺的定位，首先需要通過對立體圖像的三角剖分，得到視差圖來計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的深度信息。

然后可以通過匹配連續(xù)立體圖像幀之間的顯著特征，通過相關(guān)性估計(jì)兩幀之間的運(yùn)動(dòng)情況。

立體視覺測距問題（圖片來源于CSDN資訊）

最后通過比較顯著特征和已知地圖上的定位點(diǎn)來計(jì)算車輛的當(dāng)前位置。

但這種以視覺為基礎(chǔ)的定位方法比較敏感，適用性并不樂觀，在此基礎(chǔ)上，借助大量粒子濾波的激光雷達(dá)就登場了！

由激光雷達(dá)產(chǎn)生的點(diǎn)云對環(huán)境進(jìn)行了“形狀化描述”，盡管精準(zhǔn)度還做不到極致，但是通過粒子濾波，系統(tǒng)可以做到將已知地圖與觀測到的具體形狀進(jìn)行比較，然后降低位置的不確定性。

車輛在運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下，又該怎么辦？這種情況，可以使用粒子濾波的方法來關(guān)聯(lián)已知地圖和激光雷達(dá)測量過程。

據(jù)了解，粒子濾波可以在10厘米的精度內(nèi)達(dá)到實(shí)時(shí)定位的效果，這個(gè)指標(biāo)在城市道路的復(fù)雜環(huán)境中比較有效。

但不容忽視的一點(diǎn)，激光雷達(dá)在一些特殊的氣候條件下也存在問題。例如，空氣中有懸浮的顆粒，通常的雨滴或者灰塵就會(huì)對測量結(jié)果產(chǎn)生很大的波動(dòng)！

這樣梳理下來，一個(gè)簡單的“精準(zhǔn)定位”操作妥妥需要傳感器相互融合，各自發(fā)揮自帶的優(yōu)點(diǎn)！

定位中的傳感器融合（圖片來自CSDN資訊）

百度作為自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“先行者”，始終堅(jiān)持傳感器融合的態(tài)度。關(guān)于激光雷達(dá)以及攝像頭，Apollo在感知方案對以上兩種方案均有考慮。從1.5開始，加入64線激光雷達(dá)，主要用于3D障礙物的感知。到2.0加入毫米波雷達(dá)，增強(qiáng)了遠(yuǎn)距離的能力，而且增加了與激光雷達(dá)的融合感知。另外還新增了不同焦距的兩個(gè)攝像頭，主要用于紅綠燈的識別。最后在2.0版本中對于這兩種傳感器的使用，是一種相互結(jié)合的情況。目前使用的參考硬件有：

車載計(jì)算單元 ─ Neousys Nuvo-6108GC

CAN 卡 ─ ESD CAN-PCIe/402-B4

GPS與慣導(dǎo)（IMU） ─ 支持兩種選型：

NovAtel SPAN-IGM-A1

NovAtel SPAN? ProPak6? and NovAtel IMU-IGM-A1

Light Detection and Ranging System (LiDAR)激光雷達(dá) ─ Velodyne HDL-64E S3

攝像頭 — Leopard Imaging LI-USB30-AR023ZWDR with USB 3.0 case

毫米波雷達(dá) — Continental大陸 ARS408-21

Apollo各傳感器、計(jì)算單元和控制器的接線與數(shù)據(jù)流通原理圖：

備注：

黑色線：基于協(xié)議格式的數(shù)據(jù)流

紅色線：電源的連接線

具體的安裝過程參照：《Apollo 2.0 Hardware and System Installation Guide》

總體上說，傳感器與配套的算法及芯片相輔相成，未來更希望提供一套完整的解決方案，而不是單個(gè)硬件。另外不同類型的傳感器的功能各有優(yōu)勢，融合使用并通過量產(chǎn)及新技術(shù)推動(dòng)才有望達(dá)到成本的下降。