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本文作者: 田苗 | 2016-08-15 01:11 | 專題:CCF-GAIR | 全球人工智能與機器人峰會 |
不久前,雷鋒網(wǎng)曾采訪Velodyne LiDAR亞太區(qū)總監(jiān)翁煒,今年4月份他一個人就完成了公司給亞太區(qū)制定的銷售目標(biāo),當(dāng)時的他在興奮之余,還向我們講述了關(guān)于Velodyne背后的故事。8月12日,CCF·GAIF全球人工智能與機器人峰會上,我們有幸采訪到Velodyne LiDAR的總裁Michael Jellen,他解釋了關(guān)于LiDAR貴的原因,以及未來在中國市場發(fā)展的計劃。
盡管LiDAR精準(zhǔn)度很高,但價格著實不便宜,百度高級副總裁王勁在大會上“大吐苦水”:當(dāng)年買了一臺LiDAR要70萬人民幣。關(guān)于昂貴的價格,Jellen解釋到問題在于目前市場上的需求還很小,如果現(xiàn)在有幾百萬臺的LiDAR訂單的話,可以給出很優(yōu)惠的價格。車廠方面購買的數(shù)量較少,而LiDAR使用的技術(shù)非常昂貴,所以這是雞和蛋的關(guān)系,成本的降低需要等待有大批量的需求。不過他們也在努力和供應(yīng)商進(jìn)行協(xié)商。
之前我們報道過LiDAR的制作工藝復(fù)雜,要實現(xiàn)批量生產(chǎn)確實有不小的挑戰(zhàn),Jellen表示,他們建立了較好的供應(yīng)鏈體系,并尋找各種相關(guān)配件的制造公司。去年他們在北京開設(shè)了辦公室,想必也考慮到了生產(chǎn)的問題。Jellen透露考慮到客戶拓展,不止在北京還在其他地方開設(shè)辦公室,一方面主要為一些車廠提供好的技術(shù)和服務(wù)支持,同時和中國生產(chǎn)商進(jìn)行協(xié)商,保證批量生產(chǎn)。另一方面則希望技術(shù)研發(fā)方面得到支持。
此外,目前自動駕駛的發(fā)展遇到各種各樣的挑戰(zhàn),從技術(shù)層面來說,Jellen認(rèn)為硬件方面已經(jīng)有足夠多的廠商支持,反而最大的瓶頸在于軟件,怎樣去實時做出判斷,做出現(xiàn)在默認(rèn)開車的一些功能,如直行,躲避障礙物等,這可能還需要五年的時間。
在大會現(xiàn)場的演講中,Jellen還向我們詳細(xì)介紹了激動雷達(dá)與一般雷達(dá)技術(shù)和相機的不同之處。
首先,LiDAR和雷達(dá)技術(shù)都能夠比較好的去進(jìn)行一個路況的勘測,告訴人們前面有什么樣的路障,發(fā)現(xiàn)路障。同時,一般天氣情況下兩者技術(shù)的表現(xiàn)都比較好。而且雷達(dá)技術(shù)有時能夠把路障之外隱藏的路況也反射回來,但是雷達(dá)技術(shù)也有缺陷。
第一缺少高清技術(shù),它是二維的技術(shù),技術(shù)局限性較大,如果人們離車越遠(yuǎn),那么雷達(dá)和照相機兩個共同使用時,傳回來的照片并不是非常地清晰,當(dāng)然也可以用軍用雷達(dá),提升照片的清晰度,但現(xiàn)在使用的并不多。
LiDAR激光雷達(dá)有什么樣的優(yōu)勢呢?第一是高清,它所有傳回來的照片或者信息都是高清的。第二,不再是二維圖象,而是3D圖象,這樣不僅能觀察到物體的細(xì)節(jié),同時還能夠判斷,基于物體真實的規(guī)格進(jìn)行判斷。比如說在較近的一個物體和較遠(yuǎn)的物體之間的實際距離和規(guī)格,同時它還帶了一個比較輕載的照相機,不會在障礙物上面進(jìn)行反射。實際上,現(xiàn)在LiDAR激光雷達(dá)技術(shù)并沒有實現(xiàn)大批量生產(chǎn),但預(yù)測2018年之后,會大規(guī)模的生產(chǎn)和制造。
再來看看照相機和LiDAR。照相機本身就像雷達(dá)一樣是非常好的技術(shù),成本低而且應(yīng)用很廣泛,也比較輕,但它有自己的局限:第一,照相機拍攝的照片與光照有很大的關(guān)系,如果光照好的話,照片比較清楚,但有時候光照下會出現(xiàn)陰影,影響我們的判斷。想象一下,一家人一起拍照,可能10米之外這個照片照得不錯,但如果拿著手機在兩百米之外拍照的話,基本上什么都看不到了,這就是照相機的局限性。
LiDAR傳回來的照片絕對是高清的,足夠清楚,而且不受光照影響,不管是早上還是傍晚,它的照片都是非常高清的。另外它還可以滿足遠(yuǎn)距離的拍照需求。不管車燈開不開,或者路燈開不開,LiDAR對于周圍的環(huán)境光照沒有任何要求,傳回來的照片能確保是高清的。
照相機的成本會低一些,所以應(yīng)用廣泛,但是在未來,如果每一年生產(chǎn)的LiDAR能達(dá)到兩三百萬的話,它的成本可能會低很多。在未來,每一輛無人駕駛的汽車都要搭載一到兩個LiDAR,整個成本隨著大規(guī)模的生產(chǎn)和應(yīng)用都會得到降低。
大會上,Jellen分享了一些LiDAR能實現(xiàn)的優(yōu)勢。首先是3D圖像,LiDAR會提供一個地圖,標(biāo)明路標(biāo)和路障。當(dāng)大家在陌生的城市從A點開到B點時,對周遭的物品會感到非常專注,有時會迷路,但如果走了三四次后,便不會再迷路。同時你不會像第一次上路那樣,關(guān)注路上的路障或路標(biāo)。
LiDAR提供的3D高清圖像也是同樣的道理。駕駛員開到一個交叉路口,我們會看到有個路標(biāo),看到空中有個東西,會判斷這到底是什么,是路標(biāo)還是小鳥,3D高清圖像會告訴我們遠(yuǎn)處哪個是山,哪個是車,哪個是樓,而人腦則需要進(jìn)行持續(xù)復(fù)雜的重復(fù)性的工作,以便大腦能夠分清楚這些信息。
不管這條路有多高,或者這條路有多長,實際上在每一個地方都能夠看到汽車在什么樣的路上行駛,而且LiDAR時時刻刻會傳回前方路況的信息反饋,這樣我們能及時進(jìn)行機器的調(diào)整。我們能夠非常精確地定位汽車的位置,僅僅是靠一張照片便可定位它所在的位置。有的時候如果我們有比較復(fù)雜的路況,或者下雪的話,我們基本上看不清楚路邊的行人道跟車道之間的距離。比如說在草坪或者是有草的地方,我們也看不清楚路的邊緣在哪里,但高清的激光雷達(dá)能幫助我們?nèi)タ辞宄?/span>
另外,無人駕駛時汽車在高速公路會合更難,因為你要看全方位的視角,并判斷各方向上汽車的相對速度。
雷達(dá)能夠給到一個非常精準(zhǔn)的位置,就是所有汽車的精準(zhǔn)位置,也有人說,你只是看前方,只是看前方在做無人駕駛的時候,這個不對,很多時候你還要看兩側(cè)和后面,后方所有的這些會合交融的車的速度和相對速度,這在保證安全上是很大的挑戰(zhàn)。
在測試覆蓋的范圍內(nèi),美國高速公路上會車的時候,會有一個路權(quán),美國很奇怪的是誰都沒有這樣一個路權(quán),最后都是兩者當(dāng)?shù)烙抡邉?。無人駕駛的時候,如果我們前方有一個非常好的2D地圖和視頻的匯報跟進(jìn),系統(tǒng)里面你可以很好的看到,這個系統(tǒng)通常會判斷前方的物體,它知道自己的關(guān)注點和側(cè)重面在哪里,這個車一直朝路開,在路上開的時候,它會知道哪些道路是有交通堵塞,哪些有哪樣的指示,在整個街區(qū)是非常熟悉的。
從軟件角度上來看,我們可以把剛剛討論的所有問題簡易化,這樣會帶來很多好處,比如你現(xiàn)在是一個城市規(guī)劃師,一個新型大城市道路上有很多車輛,你在規(guī)劃車的時候,會有一個實時能夠控制的,比如說哪些地方是有路障,哪些地方又修路,或者哪些地方有建筑工地,這塊道路的路況不是很好,我們可以完全用最精準(zhǔn)的3D圖像來捕捉。
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