激光雷達(dá)（光探測(cè)和測(cè)距）和攝像頭，哪個(gè)最適合SAE L4級(jí)和L5級(jí)駕駛，這是自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)的專家一直爭(zhēng)論的話題。爭(zhēng)論的焦點(diǎn)在于是否將激光雷達(dá)與攝像頭系統(tǒng)結(jié)合，還是僅僅使用沒有激光雷達(dá)的攝像頭系統(tǒng)。激光雷達(dá)的支持者包括Waymo、Cruise、Uber和Velodyne。特斯拉一直反對(duì)使用激光雷達(dá)，提倡使用攝像頭系統(tǒng)。那么哪個(gè)才是最好的解決方案呢？答案是更善于辨別和識(shí)別物體的那一個(gè)。因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車需要識(shí)別路上的物體。但是激光雷達(dá)和攝像頭系統(tǒng)真的有哪個(gè)更勝一籌嗎？


一輛自動(dòng)駕駛汽車正在使用Cruise自動(dòng)雷達(dá)（圖片來源：維基百科）

特斯拉似乎寡不敵眾，越來越多的公司和開發(fā)商支持激光雷達(dá)。埃隆·馬斯克解釋了他不把激光雷達(dá)納入特斯拉汽車車型的理由。Model 3和Model S上都沒有安裝激光雷達(dá)，但Waymo的機(jī)器人出租車上安裝了。到目前為止，這兩種技術(shù)都沒有成為普遍接受的自動(dòng)駕駛汽車的解決方案，因?yàn)榈缆飞蠜]有達(dá)到L4級(jí)或L5級(jí)狀態(tài)的全自動(dòng)駕駛車輛（截至2020年9月撰寫本文時(shí)）。


一輛裝有攝像頭系統(tǒng)的特斯拉Model S使用Autopilot自動(dòng)駕駛

激光雷達(dá)

激光雷達(dá)的使用并不局限于自動(dòng)駕駛汽車。它在多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，包括氣象學(xué)、地震學(xué)、地質(zhì)學(xué)和大氣物理學(xué)等領(lǐng)域。激光雷達(dá)使用脈沖光來探測(cè)物體，就像雷達(dá)使用無線電波一樣。這些脈沖可以確定物體的距離和范圍，為自動(dòng)駕駛汽車提供急需的數(shù)據(jù)。例如，為了避免碰撞，激光雷達(dá)可以檢測(cè)到物體的距離，并啟動(dòng)剎車來減慢車輛速度。激光雷達(dá)已證實(shí)是一種測(cè)量距離的技術(shù)，正因?yàn)槿绱耍こ處焸円呀?jīng)將其用于不同的應(yīng)用當(dāng)中，包括自動(dòng)駕駛汽車。

激光雷達(dá)可以幫助自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)它從光脈沖接收到的讀數(shù)創(chuàng)建一個(gè)可視地圖。激光雷達(dá)系統(tǒng)每秒發(fā)送數(shù)千個(gè)脈沖，利用車載軟件生成3D地圖，為汽車提供周圍環(huán)境的信息。這為汽車提供了一個(gè)360度的視野，讓汽車能在各種條件下行駛。激光雷達(dá)與自動(dòng)駕駛汽車中的攝像頭配合使用，因此它們本身不是一個(gè)獨(dú)立的解決方案。


雷達(dá)可以生成周圍環(huán)境的視覺地圖（圖片來源：Automotive World）

攝像頭

如果要讓汽車像人一樣駕駛，那么視覺識(shí)別物體是一種方法。這是使用攝像頭系統(tǒng)的主要原因。攝像頭提供圖像，軟件使用人工智能可以分析高精度的圖像。特斯拉車型上的攝像頭通過其自動(dòng)駕駛功能提供360度的周邊視野。它完全是視覺的，不像激光雷達(dá)那樣依賴于測(cè)距和探測(cè)。

攝像頭使用的不是光脈沖，而是從鏡頭中的光學(xué)元件返回到車載軟件進(jìn)行進(jìn)一步分析的視覺數(shù)據(jù)。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)視覺算法的發(fā)展，可以在汽車行駛過程中識(shí)別出目標(biāo)，為汽車提供信息。這有助于汽車避免碰撞，在有車輛時(shí)減速，安全地進(jìn)行車道變換，甚至可以使用OCR（光符識(shí)別）讀取道路或高速公路上的標(biāo)志文字。到目前為止，特斯拉已經(jīng)證明，在不用激光雷達(dá)的情況下，使用攝像頭也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。


特斯拉使用攝像頭的視覺系統(tǒng)

優(yōu)點(diǎn)

埃隆·馬斯克稱贊攝像頭是最可靠的視覺系統(tǒng)。攝像頭可以與人工智能結(jié)合，識(shí)別道路上的物體，因此它在視覺識(shí)別方面有更大的優(yōu)勢(shì)。它還可以讀取路標(biāo)上的文字，這在自動(dòng)駕駛汽車必須注意繞行和前方道路作業(yè)的情況下非常重要。特斯拉汽車上的攝像頭采用光學(xué)與計(jì)算機(jī)視覺相結(jié)合的方式，提供持續(xù)分析攝像頭圖像的計(jì)算成像。

激光雷達(dá)系統(tǒng)利用光脈沖在虛擬地圖上實(shí)時(shí)繪制出點(diǎn)。自動(dòng)駕駛汽車可以使用這些數(shù)據(jù)來安全導(dǎo)航并避免撞到物體。能夠確定物體及其距離是使用激光雷達(dá)的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)。激光雷達(dá)系統(tǒng)具有高精度和高可靠性，可以提高汽車的安全性，這是人們支持激光雷達(dá)的一個(gè)主要原因。

缺點(diǎn)

激光雷達(dá)即使在危險(xiǎn)的天氣條件下也能看到物體，但它并不總是可靠的。激光雷達(dá)受波長(zhǎng)穩(wěn)定性和探測(cè)器靈敏度的影響。激光的波長(zhǎng)會(huì)受到溫度變化的影響，而低信噪比會(huì)影響激光雷達(dá)探測(cè)器中的傳感器。激光雷達(dá)也更昂貴，安裝需占用更大的汽車空間，因此它往往讓自動(dòng)駕駛汽車看起來更笨重。激光雷達(dá)的另一個(gè)問題是視覺識(shí)別，這方面，攝像頭表現(xiàn)得更好。激光雷達(dá)需要在軟件中進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)處理來創(chuàng)建圖像和識(shí)別物體。

攝像頭作為視覺系統(tǒng)更可靠，但沒有激光雷達(dá)的距離探測(cè)功能。雖然攝像頭在成像方面表現(xiàn)很好，但這還不足以支撐它成為一個(gè)獨(dú)立的系統(tǒng)。這就是為什么特斯拉還使用其他傳感器，包括雷達(dá)來探測(cè)距離和距離。批評(píng)人士說，攝像頭仍然看不清楚，無法避免危險(xiǎn)，尤其是在天氣狀況不好的情況下。但攝像頭需要在任何情況下都能看清周圍環(huán)境，就像人類司機(jī)一樣。

如果自動(dòng)駕駛汽車合法上路，那么安全性將是首要考慮的問題。使用激光雷達(dá)和攝像頭的自動(dòng)駕駛汽車已經(jīng)發(fā)生造成了死亡事故。特斯拉司機(jī)使用自動(dòng)駕駛功能時(shí)發(fā)生過事故，包括美國高速公路上的死亡事故。也有因?yàn)榉中鸟{駛而造成的事故，因?yàn)檫@些車并不是全自動(dòng)駕駛，行駛過程中，仍然需要駕駛員的關(guān)注。2018年，Uber的一輛自動(dòng)駕駛汽車撞上一名行人，致其當(dāng)場(chǎng)死亡，這是當(dāng)年的大新聞。目前的自動(dòng)駕駛汽車還未實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，所以駕駛員的大意也可能會(huì)造成事故。這些都是自動(dòng)駕駛汽車發(fā)展中的挑戰(zhàn)。



結(jié)論

如果安全是我們的首要考慮，那么融合激光雷達(dá)和攝像頭系統(tǒng)的最佳元件的傳感器融合將是必要的。激光雷達(dá)和其他傳感器（包括攝像頭）的組合可以為公共安全提供很多幫助。如果視覺系統(tǒng)（如軟件、傳感器）變得更加精確和可靠，則可能不需要激光雷達(dá)。畢竟，發(fā)明自動(dòng)駕駛汽車的初衷之一就是盡量減少人為失誤造成的事故。

在自動(dòng)駕駛汽車中，激光雷達(dá)和攝像頭之間的共同點(diǎn)是軟件。兩個(gè)系統(tǒng)都使用人工智能技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析數(shù)據(jù)。隨著算法的改進(jìn)，結(jié)果也會(huì)使識(shí)別目標(biāo)的準(zhǔn)確性更高，并讓自動(dòng)駕駛汽車做出更好的決策。這可能是事故和安全駕駛之間的區(qū)別。

激光雷達(dá)和攝像頭系統(tǒng)，哪個(gè)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車來說更好，這個(gè)問題很難回答。當(dāng)涉及到關(guān)鍵決策時(shí)，機(jī)器的思維方式與人類不同。這就需要更多的數(shù)據(jù)和培訓(xùn)來提高軟件開發(fā)人員的水平。目前的基礎(chǔ)設(shè)施可能也需要修改，以適應(yīng)自動(dòng)駕駛汽車（如V2X）。在自動(dòng)駕駛汽車顯示出一致的數(shù)據(jù)表明使用一種技術(shù)勝過另一種技術(shù)之前，這場(chǎng)爭(zhēng)論將會(huì)一直持續(xù)下去。