哪些硬件在限制無人駕駛的發(fā)展?

時(shí)間:2019-06-21

來源:長城網(wǎng)

0

導(dǎo)語:無人駕駛裹足不前并不是單方面的原因,其中牽涉到數(shù)目眾多、類目龐雜的供應(yīng)鏈體系,這其中既有之前提及的智能機(jī)械軟件方面的突破,也有眾多基礎(chǔ)硬件的發(fā)展。那么,無人駕駛最為倚賴的有哪些硬件呢?

   無人駕駛裹足不前并不是單方面的原因,其中牽涉到數(shù)目眾多、類目龐雜的供應(yīng)鏈體系,這其中既有之前提及的智能機(jī)械軟件方面的突破,也有眾多基礎(chǔ)硬件的發(fā)展。那么,無人駕駛最為倚賴的有哪些硬件呢?
5A899F2A3108C9BE06AE143392433C0EF65ABD8B_size100_w1024_h576

  高精度地圖

  可以說高精度地圖是無人駕駛發(fā)展過程中最不可或缺的一環(huán),其中因果關(guān)系恰如人類一般,一個(gè)陌生的環(huán)境和一個(gè)熟悉的環(huán)境,對于人類這種高級生物的判斷時(shí)間有著顯而易見的影響。

  當(dāng)然,無人駕駛汽車依然可以通過“眼睛”“鼻子”“聽覺”在陌生的環(huán)境中行走,但如果腦海中有一個(gè)內(nèi)容詳盡豐富、持續(xù)更新的高清數(shù)字地圖,在效率上則要更有優(yōu)勢,也更安全。

  過去,無人駕駛通過GPS確定位置,但GPS卻始終無法消除坐標(biāo)與真實(shí)距離之間的誤差,這種誤差直接導(dǎo)致無人駕駛汽車在處理一些細(xì)節(jié)時(shí)缺乏數(shù)據(jù)支撐,因此工程師開始通過其他方式彌補(bǔ)GPS數(shù)據(jù)的低精度問題。

  不過早期的無人駕駛比較注重?cái)?shù)字地圖的數(shù)據(jù)存儲,其次才是實(shí)時(shí)GPS定位及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù),但隨著技術(shù)的提高,汽車操作系統(tǒng)已經(jīng)可以越來越精確的計(jì)算當(dāng)前位置,因?yàn)閭鞲衅髂軌蚓_捕捉周圍環(huán)境的特征,并通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流形成可靠的視覺提示。

  高精度地圖不同于傳統(tǒng)地圖,高精度地圖不光可以反映大型地理特征,比如高山湖泊,也能反映樹木、人行橫道等微觀地形細(xì)節(jié)。應(yīng)用于無人駕駛領(lǐng)域的高精度地圖更是可以標(biāo)注出車道線、道路施工標(biāo)志、路口交叉點(diǎn)等靜態(tài)數(shù)據(jù)。

  數(shù)碼相機(jī)

  雖然腦海中已經(jīng)有了三維地圖等數(shù)據(jù),但依然需要數(shù)碼相機(jī)像人眼一樣在數(shù)據(jù)流中捕捉車外環(huán)境。通過數(shù)碼相機(jī)的成像,工程師迫切希望將這些越來越高清的圖片應(yīng)用到汽車操作系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)中。

  不同于常規(guī)的數(shù)碼相機(jī),應(yīng)用于無人駕駛的數(shù)碼相機(jī)并不會原封不動的將所有數(shù)據(jù)都傳輸至中樞,而是將圖像進(jìn)行分析后,排除掉不相關(guān)信息,然后傳輸。至于高級無人駕駛攝像機(jī)的處理方式就更到位了,它先處理圖像的數(shù)據(jù),把檢測到的物體列成清單,并把結(jié)果制成表格,再傳輸給中樞控制系統(tǒng)。

  不過,數(shù)碼相機(jī)還是有缺陷。正如人類一樣,人類的兩只眼可以非常輕松的判斷物體的深度感知,從而產(chǎn)生“立體視覺”。數(shù)碼相機(jī)是沒有“立體視覺”的,這是限制數(shù)碼相機(jī)更廣泛應(yīng)用的最大問題之一:數(shù)碼相機(jī)會把三維信息處理成二維,也因此遺漏了十分重要的信息:物體與相機(jī)之間的距離。

  當(dāng)然,工程師考慮過很多方法,比如在車內(nèi)設(shè)置多個(gè)相機(jī),幫助車輛建立3D視覺系統(tǒng),但相比較結(jié)構(gòu)光相機(jī)來說,多臺相機(jī)的方案有些奢侈。

  結(jié)構(gòu)光相機(jī)如今已經(jīng)在手機(jī)上應(yīng)用了,它通過相機(jī)和物體之間的距離繪制精確的三維圖形,使圖片有了深度信息。不過,結(jié)構(gòu)光相機(jī)依然有缺陷,其最大的弱點(diǎn)是投射的光線在日光充足的白天時(shí)段容易運(yùn)行不暢,而且投出的光線容易受到自然光的干擾,一旦物體距離超過10米,結(jié)構(gòu)光會喪失感知能力。因此,工程師認(rèn)為結(jié)構(gòu)光的方案比較適合光線穩(wěn)定的室內(nèi),比如停車場和車庫。

  所有的數(shù)碼相機(jī)都有一個(gè)缺陷:污垢。這種精密的儀器一旦沾上污垢,就不能正常工作,所以路邊的揚(yáng)塵、沙土、鳥糞這些汽車經(jīng)常遇到的狀況讓無人駕駛應(yīng)用數(shù)碼相機(jī)十分擔(dān)憂。為此,許多方案提出可以像雨刮一樣,為數(shù)碼相機(jī)安裝一個(gè)特定的清潔器。

  不過,數(shù)碼相機(jī)隨著技術(shù)的發(fā)展,未來有望在濃霧、暴雨、炫目的環(huán)境中依然有辦法識別路況,只是目前來說缺點(diǎn)比較明顯。

  激光雷達(dá)

  數(shù)碼相機(jī)不能感知距離,激光雷達(dá)可以,甚至可以說激光雷達(dá)是最理想的測量工具。原因是激光是平行光,它不會發(fā)散,衰弱較小,因此無論物體是一步之遙還是百米之遠(yuǎn),光都可以始終保持準(zhǔn)直,而根據(jù)反射則可以有效判斷物體距離。

  如果將激光雷達(dá)成球形分布,通過對周邊環(huán)境的掃描,激光雷達(dá)同樣可以擁有部分?jǐn)?shù)碼相機(jī)的功能,通過一個(gè)個(gè)距離可知的點(diǎn),激光雷達(dá)可以將周邊大概環(huán)境繪制出來,這個(gè)環(huán)境里,汽車可以識別每一個(gè)物體的距離,唯一可惜的是激光雷達(dá)是色盲。

  激光雷達(dá)與數(shù)碼相機(jī)的另外一點(diǎn)不同就是成像時(shí)間,激光雷達(dá)不停旋轉(zhuǎn),持續(xù)更新所產(chǎn)生的數(shù)值模型和數(shù)碼相機(jī)“咔擦”一下的成像速度還有些距離,這種距離就導(dǎo)致它可能可以應(yīng)付擁堵路況下的數(shù)據(jù)收集,但不能應(yīng)用于緊急交通狀況下,汽車需要的瞬時(shí)影像數(shù)據(jù)。

  不過也有無人駕駛企業(yè)不看好激光雷達(dá)的發(fā)展,其中特斯拉CEO埃隆·馬斯克就曾經(jīng)表示:

  “我認(rèn)為人們無須使用激光雷達(dá),無源光外加前置雷達(dá)就能做到這一切。事實(shí)上,即使沒有激光雷達(dá)也能徹底解決問題,我不看好激光雷達(dá),它在這種情況下不起作用。”

  雷達(dá)

  這里的雷達(dá)是無線電雷達(dá),是利用無線波感知周邊信息的硬件設(shè)備。雷達(dá)最初應(yīng)用于軍事領(lǐng)域,建立高高的鐵塔用來感知敵軍的飛機(jī)、導(dǎo)彈和船只的蹤跡。同樣,雷達(dá)也可以在高速公路上測量往來車輛的時(shí)速。

  雷達(dá)比較小巧、穩(wěn)定,所以目前大多應(yīng)用于感知車輛周圍其他車輛的速度和位置,比如定速巡航技術(shù),根據(jù)雷達(dá)的判斷調(diào)控油門和剎車,另外一點(diǎn)是駕駛輔助,當(dāng)有車輛靠近司機(jī)視線盲區(qū)時(shí),系統(tǒng)發(fā)出警示。

  常規(guī)的雷達(dá)由發(fā)射器和接收器組成,發(fā)射器負(fù)責(zé)發(fā)射電磁波,接收器隨時(shí)準(zhǔn)備接收回波,雷達(dá)傳感器利用電磁波的反射檢測周圍環(huán)境中物體的出現(xiàn)。這樣的工作原理決定了雷達(dá)可以穿透數(shù)碼相機(jī)和激光雷達(dá)無法穿透的濃霧、暴雨、炫目等惡劣環(huán)境。

  另外一點(diǎn)值得肯定的是雷達(dá)能輕易穿透非導(dǎo)電性物體和薄型材料,所以即便高速公路上有飛舞的塑料袋也不會影響工作效果。

  至于利用電波判斷物體距離有些類似于人類的耳朵,當(dāng)汽車向你飛馳而來的時(shí)候,聲音越來越大,越來越急促,而擦過身邊時(shí),聲音逐漸變小,越來越平緩。所以,雷達(dá)不光可以檢測物體距離,也可以感知物體移動速度。

  雷達(dá)還有缺點(diǎn),它的分辨率相對較低,提供的數(shù)據(jù)相對有限,但雷達(dá)和視覺傳感器結(jié)合在一起的話,配合數(shù)碼相機(jī)或者激光相機(jī)的三維圖像,無人駕駛就已經(jīng)接近最后完美的答案了。

  除了上述幾項(xiàng)基礎(chǔ)硬件設(shè)施之外,無人駕駛還依賴超聲波傳感器也就聲吶、全球定位系統(tǒng)(GPS)、慣性測量單元和線控技術(shù)。其中全球定位系統(tǒng)主要是精度不夠,而慣性測量單元則是時(shí)時(shí)刻刻檢測輪胎運(yùn)行狀況,如果車輛發(fā)生失控,比如冰面、沙漠等特殊路面,無人駕駛汽車可以自我意識到已經(jīng)失控,并主動介入調(diào)整。

  好在上述硬件都符合摩爾定律,甚至說如今的大多數(shù)硬件傳感器已經(jīng)可以在理論數(shù)據(jù)方面滿足無人駕駛的水平,未來隨著性能提升、價(jià)格下降,無人駕駛擺脫硬件桎梏之后,才會最終攻克最后一道難題“深度學(xué)習(xí)”。

標(biāo)簽: 無人駕駛 硬件 裹足不前
低速無人駕駛產(chǎn)業(yè)綜合服務(wù)平臺版權(quán)與免責(zé)聲明:

凡本網(wǎng)注明[來源:低速無人駕駛產(chǎn)業(yè)綜合服務(wù)平臺]的所有文字、圖片、音視和視頻文件,版權(quán)均為低速無人駕駛產(chǎn)業(yè)綜合服務(wù)平臺獨(dú)家所有。如需轉(zhuǎn)載請與0755-85260609聯(lián)系。任何媒體、網(wǎng)站或個(gè)人轉(zhuǎn)載使用時(shí)須注明來源“低速無人駕駛產(chǎn)業(yè)綜合服務(wù)平臺”,違反者本網(wǎng)將追究其法律責(zé)任。

本網(wǎng)轉(zhuǎn)載并注明其他來源的稿件,均來自互聯(lián)網(wǎng)或業(yè)內(nèi)投稿人士,版權(quán)屬于原版權(quán)人。轉(zhuǎn)載請保留稿件來源及作者,禁止擅自篡改,違者自負(fù)版權(quán)法律責(zé)任。

如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問題,請?jiān)谧髌钒l(fā)表之日起一周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系,否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。

關(guān)注低速無人駕駛產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟公眾號獲取更多資訊

最新新聞