上周，特斯拉宣布將放棄雷達，轉而為其 ADS 的未來采用基于攝像頭的視覺。這種系統(tǒng)的優(yōu)點和缺點是什么？

就其核心而言，開發(fā)高級駕駛輔助系統(tǒng) (ADAS) 和自動駕駛系統(tǒng) (ADS) 的努力無論從字面上還是比喻上都是一種視覺挑戰(zhàn)。無論是監(jiān)控駕駛員還是道路，所有 ADAS/ADS 系統(tǒng)都嚴重依賴傳感技術和機器學習的現代進步來解釋環(huán)境。 

不同級別的自動化將需要雷達、激光雷達和攝像頭的組合。圖片由恩智浦提供

為此，流行的技術主要是激光雷達、雷達和攝像頭。然而，通常情況下，通常需要三者的組合。 

雖然這可能會概括該領域，但每家公司的行事方式都不一樣，不僅基于它認為今天提供較佳性能的方法，還基于未來的潛力。 

特斯拉是自動駕駛汽車傳感主流方向的臭名昭著的叛逃者——眾所周知，特斯拉完全拒絕 LiDAR，轉而支持雷達和攝像頭解決方案。 

現在，特斯拉用其對未來的最新賭注帶來了重大新聞：完全放棄雷達，轉而采用純粹基于攝像頭的 ADS 系統(tǒng)。 

雷達 vs. LiDAR vs. 相機

如前所述，在視覺方面沒有“正確”的解決方案。大多數系統(tǒng)都會使用雷達、激光雷達和攝像頭的組合，因為每一種都有優(yōu)點和缺點。 

從 LiDAR 開始，一個顯著優(yōu)勢是它是三者中唯一可以在更大范圍內提供高分辨率的一種。LiDAR 還受益于對自然光照干擾的免疫力，包括陰影、照明和眩光，這些干擾嚴重影響了基于相機的解決方案。最后，LiDAR 還為系統(tǒng)提供高度詳細的深度信息，使其能夠高度準確地繪制其環(huán)境圖。 

盡管有這些好處，但 LiDAR 的主要缺點之一是它無法檢測顏色或解釋文本，從而限制了其用例；例如，LiDAR 應該如何解讀道路標志或交通燈？ 

除此之外，該技術雖然越來越便宜，但在歷史上也很昂貴，這可能會影響其開發(fā)和集成。 

雷達、激光雷達和相機各有優(yōu)缺點。圖片由ADI 公司提供

另一方面，基于攝像頭的傳感器在 LiDAR 失敗的情況下提供了許多優(yōu)勢。首先，相機視覺可以識別顏色并解釋文本，使其能夠更直觀地分析其環(huán)境。 

相機系統(tǒng)還具有令人難以置信的高吞吐量和分辨率，比雷達和 LiDAR 提供更多的比特/秒。雖然這當然是有益的，但它也導致相機需要比其他解決方案更多的計算能力。當功率受限時，純粹基于相機的解決方案可能并不完全可行，這也是許多 OEM 選擇將相機與其他傳感器結合使用的原因之一。 

最后，雷達具有在惡劣天氣下有效檢測的優(yōu)勢，這是 LiDAR 和相機都無法做到的。此外，與 LiDAR 不同的是，雷達不需要機械部件，從而簡化了設計并提高了可靠性。雖然雷達確實提供了距離信息，但與 LiDAR 相比，它的距離分辨率較差。雷達還存在反射物體的誤檢測問題，并且通常不如 LiDAR 和相機準確。 

概述了這些優(yōu)點和缺點中的每一個，看看特斯拉將如何適應并嘗試克服沒有雷達的攝像頭系統(tǒng)的挑戰(zhàn)將會很有趣。 

特斯拉的大開關 

上周，特斯拉宣布將在當前和未來的車型中放棄雷達。相反，該公司計劃使用一種純粹基于相機視覺和神經網絡處理的方法來實現特斯拉自動駕駛的未來，并最終實現全自動駕駛。 

特斯拉將攝像頭和超聲波傳感器用于“自動駕駛儀”。圖片由 特斯拉提供

當被問及公司的轉換決定時，埃隆·馬斯克表示，攝像頭的數據吞吐量往往高于雷達和激光雷達。最重要的是，特斯拉認為技術趨勢是計算機視覺和神經處理不斷變得更好。在特斯拉看來，這兩個事實最終會導致非基于攝像頭的解決方案過時。 

正如馬斯克所說：“當雷達和視覺不一致時，你相信哪一個？視覺具有更高的精度，因此與傳感器融合相比，將視覺加倍更好�！� 

未來的問題 

雖然許多其他公司仍然訂閱多種傳感解決方案，但特斯拉已決定暫時專門致力于攝像頭。特斯拉是較早采用這種方法的公司之一，毫無疑問，該計劃的可行性留下了許多懸而未決的問題——這些問題只有時間才能揭曉答案。 

看看特斯拉對 ADAS 和 ADS 技術的攝像頭系統(tǒng)的關注將如何發(fā)展并可能隨著時間的推移刺激增長或變化，將會很有趣。