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【虹科】揭開(kāi)關(guān)于激光雷達(dá)傳感器的常見(jiàn)誤區(qū)(1)


  來(lái)源: 虹科智能感知團(tuán)隊(duì) 時(shí)間:2021-05-27 編輯:清風(fēng)
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隨著世界科技向智能化、高效率發(fā)展,激光雷達(dá)及其應(yīng)用也受到越來(lái)越多的關(guān)注。但是,人們對(duì)激光雷達(dá)技術(shù)及性能等方面也存在一些誤解。本文將為大家揭開(kāi)關(guān)于激光雷達(dá)的六個(gè)常見(jiàn)誤區(qū)。



1、激光雷達(dá)應(yīng)用的技術(shù)復(fù)雜


雖然激光雷達(dá)是由不同硬件組成的復(fù)雜傳感器,但實(shí)際上其基本工作原理相當(dāng)簡(jiǎn)單。傳感器使用飛行時(shí)間法,該探測(cè)原理類(lèi)似于蝙蝠使用聲波或雷達(dá)使用微波。


如果我們把傳感器分解成幾個(gè)部分,即激光器、探測(cè)器和光束偏轉(zhuǎn)單元,激光雷達(dá)就不再是一項(xiàng)令人望而生畏的技術(shù)了。激光源首先發(fā)出激光脈沖,這些脈沖通過(guò)微振鏡偏轉(zhuǎn)到場(chǎng)景中,探測(cè)器檢測(cè)反射光,根據(jù)激光脈沖發(fā)射時(shí)間和返回時(shí)間精確計(jì)算出距離。


每秒鐘重復(fù)數(shù)千次甚至數(shù)百萬(wàn)次以上這個(gè)過(guò)程,實(shí)時(shí)生成精確的3D環(huán)境點(diǎn)云。這些3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)易于分析和利用,例如,用于自動(dòng)駕駛決策。


這項(xiàng)技術(shù)是在20世紀(jì)60年代早期發(fā)明脈沖激光器之后發(fā)展起來(lái)的,脈沖激光器重復(fù)發(fā)射光脈沖,而不是采用連續(xù)波。



2、在自動(dòng)駕駛汽車(chē)應(yīng)用中,激光雷達(dá)是多余的


埃隆·馬斯克(Elon  Musk)在2019年的一次會(huì)議上忽視了激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的用途,這一事件迄今為止滋生了許多關(guān)于激光雷達(dá)的謬論。他聲稱(chēng),在相機(jī)和智能算法的輔助下,激光雷達(dá)是多余的,并將一直堅(jiān)持自己的立場(chǎng)。


攝像機(jī)應(yīng)用不同的圖像識(shí)別技術(shù),可以采集彩色視覺(jué)圖像,但僅僅采用一個(gè)攝像機(jī),只能捕捉到2D數(shù)據(jù),很容易導(dǎo)致視覺(jué)錯(cuò)覺(jué)和距離誤判。有不少的悲慘例子表明,這些缺陷是危險(xiǎn)的,有時(shí)甚至是致命的。


相比之下,激光雷達(dá)可以可靠地捕捉3D數(shù)據(jù),并精確識(shí)別出距離和物體尺寸。


融合精確的3D激光雷達(dá)數(shù)據(jù)有助于在攝像機(jī)“失明”的情況下依然能夠感知周?chē)h(huán)境,比如在走出隧道后攝像機(jī)需要一定時(shí)間適應(yīng)光線(xiàn)變化等場(chǎng)景。


此外,攝像頭生成的2D圖像,表面上看起來(lái)可能足夠精確,足以訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車(chē)的算法。但它們?nèi)匀挥泻芏嗖痪_的地方,會(huì)降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性,從而降低車(chē)輛感知、預(yù)測(cè)和決策的能力。促進(jìn)自動(dòng)駕駛的機(jī)器學(xué)習(xí)能力需要具有可擴(kuò)展性,并解決“長(zhǎng)尾巴”問(wèn)題。這意味著僅滿(mǎn)足道路上車(chē)輛所面臨的95%的場(chǎng)景是不夠的,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛功能還要針對(duì)5%的棘手情況進(jìn)行訓(xùn)練,同時(shí)不斷提高其性能,這需要大量純相機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。


相比之下,激光雷達(dá)可以提供更多的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型,同時(shí)生成更高精度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此,激光雷達(dá)是更可靠、更健壯的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所必需的傳感器。


3、激光雷達(dá)可以完全被其他傳感器取代


關(guān)于激光雷達(dá)最常見(jiàn)的一個(gè)誤解是,它可以被相機(jī)或雷達(dá)傳感器替代,這種誤解源于人們對(duì)這些傳感器技術(shù)如何以不同方式對(duì)物體進(jìn)行分類(lèi)缺乏了解。在理解了這些傳感器的不同能力和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類(lèi)型之后,我們會(huì)了解到它們?cè)诠δ苌系幕パa(bǔ)。相機(jī)采集到的是2D圖像,提供灰度或顏色信息、紋理和對(duì)比度。為了進(jìn)一步分析這些數(shù)據(jù),需要使用圖像識(shí)別軟件。因?yàn)橄鄼C(jī)應(yīng)用的是被動(dòng)測(cè)量原理,物體需要被照亮來(lái)檢測(cè)。此外,需要兩個(gè)或更多的相機(jī)來(lái)創(chuàng)建3D圖像,以及高計(jì)算能力。


雷達(dá)測(cè)量三維信息,在確定物體距離和速度方面具有極高的精度。然而,分辨率較低,他們無(wú)法精確探測(cè)(以厘米為尺度)或?qū)ξ矬w進(jìn)行分類(lèi)。


激光雷達(dá)將采集得到的三維數(shù)據(jù)創(chuàng)建形成點(diǎn)云,根據(jù)點(diǎn)云形狀和大小,可以精確地檢測(cè)物體,將物體分為不同的類(lèi)別,如人、汽車(chē)、建筑物等。


關(guān)鍵詞:虹科 激光雷達(dá) 傳感器    瀏覽量:6579

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