不久前,在美国的佛罗里达州,一辆Model Y工程测试车,头顶Luminar激光雷达测试,被路人拍到,一时间,这一举动引起了不小的争议。
原因很简单,就是在此之前,特斯拉的CEO马斯克曾公开表示“激光雷达白送都不要”。众所周知,特斯拉的智能驾驶辅助系统一直坚持走纯视觉路线,而这次坚持不要激光雷达的特斯拉,也开始测试激光雷达,则充分的显示出一个事实:自动驾驶的感知路线正在迎来激光雷达时代。
毫无疑问,率先开辟激光雷达道路的车企,会走在这一波竞争的前列。
2021年,仅仅过去了一半,蔚来、奔驰、极狐、小鹏、长城等车企纷纷宣布搭载激光雷达的车型,其中小鹏P5、WEY摩卡、极狐阿尔法SHI版,这三款搭载激光雷达的车型在今年就可以实现交付。
除了主机厂之外,像是大疆、华为等也将推出车载激光雷达产品,而Luminar、Velodyne、速腾聚创等激光雷达企业被人熟知,激光雷达成为消费者关注度最高的智能硬件之一。
说了这么多,关注度如此之高的激光雷达到底是什么呢?
从名字来看,激光雷达本身就具有“科幻”色彩。实际上,激光不是物理世界本就存在的光,而是一种人造的新工具,它从出生到被应用到自动驾驶汽车也才短短几十年时间。
激光雷达又叫LiDAR,用途为精准测距和测速,在未来的高阶自动驾驶中,激光雷达会和摄像头传感普通雷达一起组合成感知面更广的自动驾驶系统。
具体来说,激光雷达的探测精度是目前已知最高的一种方式,而且它不会受到光影的影响,可以在摄像头完全失效时,起到辅助作用,特别是摄像头面向逆光、短时遮挡等情况。并且,激光雷达可以24小时不间断的工作,能够以最快的速度呈现出3D模型来帮助车子自动驾驶。
在目前主流的摄像头+毫米波雷达+高精度算法(L2级辅助驾驶)的方案下,智能辅助驾驶的上限并不高,其主要原因就是在感知力层面的缺失。
打个比方,传统的毫米波雷达可以感知到路面的情况,但却很难识别哪些是需要躲避的,哪些是不影响驾驶的,这就导致了以毫米波雷达做决策依据时,会有大量不需要规避的“噪音”信号,从而影响决策导致各种“误操作”。
所以,包括特斯拉在内的主流自动驾驶算法,在融合摄像头和毫米波雷达的信息做决策时,往往在优先级上选择相信摄像头的判断,优先根据摄像头的结果做决策,采取行动。在这样的算法方案下,毫米波雷达的感知效应其实基本没有发挥出来。
而对于激光雷达来说,由于波长远小于毫米波,不但可以轻松实现远高于毫米波雷达的分别率,而且可以三维成像。简单来说,毫米波雷达的分辨率,只能识别出障碍物的存在,基本分辨不出障碍物是什么,以及在三维空间的位置。在成像显示上,只是蔓延在平面上的一个个点。而激光雷达完全不同,不但能够识别物体,还能在三维空间显现出物体的轮廓,在感知这个层面可以更加“具体形象”。
所以,当具有高识别率的激光雷达与摄像头的视觉识别进行融合,自动驾驶汽车感知能力无疑将大幅提升。
在 2019 年之前,激光雷达受限于成本,几乎没有在量产车上出现,而发展至今,尽管成本有所降低,但激光雷达仍然没有达到大规模普及的程度。从目前最新的发布来说,激光雷达的成本目标是百元美元,而目前只达到了大概几百元美元。
不过,对于20多万级别的车型来说,这个成本是完全可以平摊成很低的成本,而且对于绝大部分20多万预算的购车用户来说,这个差价感知不明显。所以,现在不少20万元级别的家用车都开始主推激光雷达,一些带有激光雷达的家用车也能在今年实现落地。
智能汽车的发展还在持续进步,现在很难说哪种模式才是最后的赢家,或许它们都将找到自己的优势和路线不断发扬光大。不过对于消费而言,现阶段使用辅助驾驶时,还是要多加小心,毕竟现在的各种配套还不是很完善,还是更多的作为一个辅助就好。
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