全球計算機(jī)視覺及模式識別領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會議CVPR 2019期間，百度Apollo公開了其L4級自動駕駛純視覺城市道路閉環(huán)解決方案--百度Apollo Lite。

Apollo Lite也是目前國內(nèi)唯一的城市道路L4級視覺感知解決方案。

對標(biāo) Mobileye，百度Apollo Lite的實(shí)力幾何？

Apollo技術(shù)委員會主席王亮針對L4級全自動駕駛（Fully Autonomous Driving）環(huán)境感知技術(shù)方案進(jìn)行了講解，并公開了環(huán)視視覺解決方案百度Apollo Lite技術(shù)細(xì)節(jié)。

兩個關(guān)鍵詞值得考究：純視覺、L4級城市道路。

雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，Apollo Lite能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數(shù)據(jù)量的并行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，可以實(shí)現(xiàn)全方位360°實(shí)時環(huán)境感知，前向障礙物的穩(wěn)定檢測視距達(dá)到240米。

在2019年上半年，百度已經(jīng)開啟L4級視覺城市道路閉環(huán)解決方案的路測測試。目前依靠這套10相機(jī)的感知系統(tǒng)，百度自動駕駛車輛已經(jīng)可以在城市道路上實(shí)現(xiàn)不依賴高線數(shù)旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)的端到端閉環(huán)自動駕駛。

據(jù)官方透露，Apollo Lite在北京稻香湖等多地多路段落地測試過程中，測試車輛數(shù)目、累計測試?yán)锍毯蛙囕v在城市道路上的閉環(huán)自動駕駛表現(xiàn)優(yōu)異，已達(dá)國際領(lǐng)先水平。

雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，相比旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)感知方案，視覺感知方案價格低且上車更容易。全球最大的ADAS(高級輔助駕駛技術(shù))供應(yīng)商Mobileye同樣使用純視覺解決方案。

作為相對成熟的傳感器，攝像頭除具備輕巧低成本和符合車規(guī)的優(yōu)勢外，高分辨率高幀率（成像頻率）的成像技術(shù)發(fā)展趨勢也意味著圖像內(nèi)蘊(yùn)含的環(huán)境信息更豐富，同時視頻數(shù)據(jù)也和人眼感知的真實(shí)世界最為相似。但和三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)相比，二維圖像中的信息更難挖掘，需要設(shè)計更強(qiáng)大的算法、大量數(shù)據(jù)的積累和更長期的研發(fā)投入。

并不會放棄現(xiàn)有基于激光雷達(dá)的技術(shù)路線

L4級自動駕駛純視覺解決方案Apollo Lite，是否意味著百度將放棄激光雷達(dá)？

官方對此進(jìn)行了否定。

王亮表示，百度Apollo始終堅持多傳感器融合的技術(shù)路線。在L4級自動駕駛傳感器選型上，激光雷達(dá)和攝像頭不是排它的，也不是單純的從屬和互補(bǔ)關(guān)系。從安全性考慮，二者具備相同的重要性和不可替代性，缺一不可。

為什么選擇純視覺技術(shù)？

王亮給出的答案是，“百度在技術(shù)實(shí)踐過程中充分意識到自動駕駛系統(tǒng)true redundancy（真實(shí)的冗余）的必要性，決定通過壓強(qiáng)環(huán)視視覺技術(shù)來夯實(shí)多傳感器融合感知框架?！?/p>

雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，當(dāng)前傳感器融合方案設(shè)計較為復(fù)雜，技術(shù)人員往往從快速解決問題的角度出發(fā)設(shè)計算法，這個過程中難免避重就輕的利用異構(gòu)數(shù)據(jù)各自的優(yōu)勢進(jìn)行缺陷互補(bǔ)從而繞過困難的問題?；谶@種思路設(shè)計的多傳感器融合方案雖然能夠在短期規(guī)避單傳感器方案難以解決的問題。但長遠(yuǎn)看，數(shù)據(jù)和策略間深度耦合的設(shè)計不利于為環(huán)境感知系統(tǒng)提供真正意義上的冗余（true redundancy）。傳感器融合意味著多套能夠獨(dú)立支撐全自動駕駛的感知系統(tǒng)強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，獨(dú)立工作相互校驗，最大概率的保證感知結(jié)果的準(zhǔn)確性和完備性。

王亮表示，在傳統(tǒng)激光雷達(dá)為主、視覺為輔的傳統(tǒng)融合策略中，視覺感知自身的問題和缺陷在雷達(dá)感知的掩蓋下暴露不夠充分。通過Apollo Lite打磨迭代的純視覺技術(shù)正在持續(xù)反哺百度堅持的多傳感器融合解決方案，提升自動駕駛系統(tǒng)的魯棒性和安全性。

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