自動駕駛技術：視覺路線與激光雷達路線的深度解析 | 水木資本原創

在自動駕駛技術的探索與發展中，環境感知技術扮演着至關重要的角色。它賦予自動駕駛汽車「觀察」世界的能力，使計算機系統能夠做出準確的決策，確保車輛的安全與高效運行。目前，自動駕駛的感知方案主要分為兩大流派：視覺方案和激光雷達方案。

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視覺方案：以攝像頭為核心

實現方式

視覺方案主要依賴攝像頭捕捉道路和環境的圖像信息。這些攝像頭可以安裝在車輛的前部、后部、側面及頂部，形成360度的視野覆蓋。通過深度學習算法，如卷積神經網絡（CNN），系統能夠識別道路標誌、車道線、行人、車輛、交通燈等關鍵信息。

優勢

·成本低廉：攝像頭技術成熟，價格相對較低，有助於降低整車的製造成本。

·高分辨率：攝像頭能夠捕捉高分辨率的圖像，對於識別複雜的環境信息至關重要。

·信息豐富：除了物體的位置，視覺方案還能識別物體的種類、顏色、形狀等特徵，為自動駕駛系統提供更全面的信息支持。

侷限性

·光線依賴：攝像頭對環境光線敏感，在夜間、逆光、強光或惡劣天氣下性能可能大幅下降。

·深度感知有限：單目攝像頭無法直接獲取物體的距離信息，需要依賴複雜的算法進行推測；雙目攝像頭雖然能在一定範圍內有效，但仍有侷限性。

·計算複雜：圖像處理需要較高的計算能力，對硬件性能要求較高，增加了系統的功耗和成本。

典型代表：特斯拉（Tesla）

特斯拉的自動駕駛系統Full Self-Driving（FSD）主要依賴攝像頭和計算機視覺技術。通過八個攝像頭提供的360度環境視野，特斯拉能夠探測到遠至250米的物體。特斯拉認為，基於攝像頭的視覺系統可以更好地模擬人類駕駛員的感知方式，並通過不斷的算法迭代提升性能。

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激光雷達方案：以激光束為「觸角」

實現方式

激光雷達通過發射激光束並接收反射信號來測量與物體之間的距離。通過旋轉或多線束技術，激光雷達能夠在3D空間中構建高精度的點雲地圖。這些地圖為自動駕駛系統提供了詳盡的環境信息。

優勢

·高精度：激光雷達在各種光線條件下都能提供釐米級的高精度距離信息，這是視覺方案難以達到的。

·三維感知能力強：激光雷達能夠直接構建出環境的三維模型，準確識別物體的大小、形狀和位置。

·不依賴外部條件：激光雷達不依賴於光線、顏色或紋理，只需物體存在即可檢測到，提升了系統的整體可靠性。

侷限性

·成本高：激光雷達的價格較高，導致整車成本上升，限制了其在入門級車型中的應用。

·體積大：激光雷達通常比攝像頭大且重，需要複雜的安裝和維護。

·環境敏感性：激光雷達在某些環境因素（如塵土、雨滴或雪花）下可能會產生誤檢，影響探測精度。

典型代表：小鵬汽車（XP）

小鵬汽車是全球領先的激光雷達應用者之一。其代表車型小鵬P5和小鵬G9均搭載了激光雷達傳感器。通過激光雷達提供的高精度環境感知能力，小鵬汽車在自動泊車、高速公路自動駕駛和城市複雜道路場景中均表現出色。同時，小鵬汽車還結合了視覺、毫米波雷達等多種傳感器，形成多傳感器融合的感知系統，進一步提升了自動駕駛的穩定性和可靠性。

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應用場景與未來趨勢

視覺方案更適合成本敏感且要求不高的場景，如城市內的低速行駛或作為駕駛輔助系統（ADAS）的主感知系統。而激光雷達方案則多應用於高級自動駕駛系統（如L4、L5級別），特別是在對精度要求較高、且外部環境複雜的場景中。

隨着技術的發展和成本的降低，視覺方案和激光雷達方案的融合成為未來趨勢。通過多傳感器融合技術，視覺與激光雷達可以互相彌補各自的不足。例如，視覺方案可以幫助識別障礙物的類型；而激光雷達則能提供精確的距離信息。兩者結合后，可以構建更穩定、可靠的自動駕駛系統，為人們的出行提供更加便捷和安全的保障。

（轉自：TsingVentures水木資本）