特斯拉又遇車禍,一輛開啟了Autopilot 輔助駕駛模式的特斯拉Model S在洛杉磯405號高速公路撞上一輛消防車。當前特斯拉的輔助駕駛系統都只能檢測到移動的車輛,遇到靜止的物體時必須由人類接管。完全自動駕駛路漫漫,結合使用激光雷達不失為一個解決辦法,但馬斯克堅持不用

如上特斯拉問題引起了大家的探討,最近略微研究了下無人駕駛感測器方面知識,從下面三點做下分享:

1.百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用

2.各感測器優劣對比

3.未來可能的趨勢方向

一、首先我們來看下:百度、谷歌、Uber、特斯拉在感測器方面的選用

數據來源:36Kr調研報告

從產業鏈來看,自動駕駛的ADAS和無人駕駛系統如果要做到能夠決策、執行駕駛動作,首先得具備環境感知的能力。現階段,產業的發展仍處於基礎設施的發展完善階段,創業機會存在於更低成本、更高效率、更高精度感知硬體供應商和軟體方案提供商上。

環境感知層利用通過集成視覺、激光雷達、超聲感測器、微波雷達、GPS、里程計、磁羅盤等多種車載感測器來收集數據,通過演算法軟體來辨識汽車所處的環境和狀態,並根據所獲得的道路信息、交通信號的信息、車輛位置和障礙物信息做出分析和判斷,控制車輛轉向和速度,從而實現ADAS和無人駕駛。

二、接著我們來看下:各類型感測器對比

綜合從性能來說,激光雷達和毫米波雷達都是必不可少的,未來一定是多類型感測器融合使用的情況。目前所遇到的困難主要是成本高、量產困難、使用壽命短、車規級難以達到等問題,國內外幾十家激光雷達廠商共同角逐。


雷達是探測障礙物的


沒有什麼作用


推薦閱讀:
相關文章