近年來，自動駕駛無疑成為了技術(shù)界和汽車界的熱門話題，谷歌、百度、蘋果和尤伯杯科技公司、特斯拉、奧迪、奔馳、寶馬等主要汽車制造商紛紛投入自動駕駛領(lǐng)域。然而，在自動駕駛路線的爭論一直沒有停止過。據(jù)了解，在不同的技術(shù)路線中，所使用的傳感器主要有激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和照相機(jī)三大類，各有優(yōu)缺點(diǎn)。這里是汽車電子蕭邊一起了解相關(guān)內(nèi)容。
一、主流傳感器的比較
Lidar：
激光雷達(dá)具有高精度、高分辨率的優(yōu)點(diǎn)，并建立外周三維模型的前景。但其缺點(diǎn)是對隔離帶等靜止目標(biāo)的檢測較弱，著陸技術(shù)成本高。由于激光雷達(dá)可廣泛用于ADAS系統(tǒng)，如自適應(yīng)巡航控制（ACC）、車輛碰撞預(yù)警（FCW）和自動急救制動（AEB），因此吸引了很多先進(jìn)的技術(shù)初創(chuàng)企業(yè)競爭，而傳統(tǒng)的供應(yīng)商也積極布局投資達(dá)到快速獲取先進(jìn)技術(shù)戰(zhàn)略伙伴關(guān)系。
毫米波雷達(dá)：
與激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)具有探測距離遠(yuǎn)等優(yōu)點(diǎn)，受天氣條件和低成本。由于毫米波雷達(dá)使用硅基芯片，它們不是特別昂貴，也不涉及復(fù)雜的過程，預(yù)計在技術(shù)改造的第二階段仍有下降的空間。
與激光雷達(dá)相比，臨時性成本過高，技術(shù)壁壘較低，其全天候工作優(yōu)勢，可以說是毫米波雷達(dá)進(jìn)入自動駕駛門檻的市場低點(diǎn)。
相機(jī)：
攝像機(jī)是最基本的通用傳感器，價格低廉，應(yīng)用廣泛，同時雷達(dá)的圖像識別功能無法完成，不僅能識別路標(biāo)，而且在自動駕駛系統(tǒng)的圖像處理方案中不可缺少的一部分。
在激光雷達(dá)的高成本，高精度地圖相機(jī)是另一個低成本的技術(shù)路線圖。除了具有自動駕駛的高精度地圖提供定位服務(wù)外，攝像機(jī)還可以作為低成本和少量的數(shù)據(jù)傳輸在地圖采集過程中（2D屏幕捕捉相機(jī)是小尺寸的數(shù)據(jù)采集器）。
二，視覺引導(dǎo)或激光雷達(dá)引導(dǎo)？
據(jù)清華大學(xué)鄧志東教授介紹，有自動駕駛環(huán)境感知的兩種主要技術(shù)路線：一種多傳感器視覺融合方案導(dǎo)致特斯拉為代表，與低成本的激光雷達(dá)的其他優(yōu)勢，如谷歌waymo。
1、視覺導(dǎo)致特斯拉為代表：相機(jī)+毫米波雷達(dá)+超聲波雷達(dá)+低成本的激光雷達(dá)。
攝像機(jī)視覺屬于被動視覺，這是由環(huán)境光照影響較大。目標(biāo)檢測和大滿貫是不可靠的，但成本低。目前，特斯拉已經(jīng)在生產(chǎn)車上安裝了自動駕駛儀2固件，但成本非常低，僅7000美元左右，8架攝像機(jī)單眼環(huán)視，有1毫米雷達(dá)和12臺超聲波雷達(dá)，希望從L2跳到L4。
經(jīng)過六個月的努力，特斯拉最近完成了從Mobileye單目視覺技術(shù)過渡到特斯拉公司NVIDIA驅(qū)動計算硬件平臺的軟件系統(tǒng)基于PX2道路試驗(yàn)數(shù)據(jù)和軟件8.1版本在今年3月底發(fā)布，通過深度學(xué)習(xí)手段方面已基本達(dá)到Mobileye的技術(shù)水平在短期內(nèi)這是之前，很難想象。特斯拉自動駕駛儀技術(shù)如何，一個重要的觀察點(diǎn)是看它是否在2017年底，從洛杉磯到紐約，完全自主駕駛，實(shí)現(xiàn)全程4500公里，無需人工干預(yù)。
2、激光導(dǎo)致谷歌waymo為代表：低成本的激光雷達(dá)和毫米波雷達(dá)+攝像頭+超聲波傳感器。
激光雷達(dá)是主動視覺，其目標(biāo)檢測比SLAM更可靠，但顏色和紋理損失大，成本高。目前，谷歌waymo成立自己的R&；D組激光雷達(dá)硬件，超過90%的成本降低，基本上是7000美元，同時，他們已經(jīng)開始在美國菲尼克斯地區(qū)的500級汽車社會β，大大促進(jìn)落地技術(shù)路線的實(shí)踐。
激光雷達(dá)LED解決方案可以繼續(xù)朝著以下兩個方向前進(jìn)：
一種是將激光雷達(dá)和彩色攝像機(jī)結(jié)合起來，直接獲取彩色激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的攝像機(jī)和激光雷達(dá)硬件模塊的研制。
二是進(jìn)一步降低激光雷達(dá)的硬件成本，如固態(tài)激光雷達(dá)的研制和實(shí)施，成本將降到數(shù)百美元。
無論如何，現(xiàn)在的自動駕駛領(lǐng)域的三個核心問題，重點(diǎn)突破：利用人工智能，尤其是目標(biāo)識別的研究中，自主導(dǎo)航和信息融合的深度，這三方面的技術(shù)成就的真正的商業(yè)價值。
