近年来，跟着人工智能技能使用范畴的不断拓宽和深化，自动驾驭逐渐进入群众视界，在顾客看来开车变成了一件轻松的作业。在自动驾驭技能的研制中，挑选以激光雷达仍是摄像头为首要传感器是首要处理的问题，它们代表着两套彻底不同的体系——激光SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）和视觉SLAM。
1、摄像头
VSI Labs创始人兼负责人Phil Magney曾表明，感知是自动驾驭轿车软件栈的一个首要范畴，并且这里边还有许多立异，摄像头是必不可少的传感器。2017年3月13日晚，英特尔宣告以153亿美元的价格收买Mobileye，为什么英特尔不吝溢价三分之一达到这桩上一年轿车职业里最大的买卖案呢？
1999年，两名来自以色列希伯来大学的研究人员创立了Mobileye，公司致力于摄像头和软件算法组成的视觉体系用于处理车辆驾驭问题。正是考虑到视觉是自动驾驭轿车中仅有不可或缺的传感器技能，又依据Mobileye在自动驾驭轿车视觉中占有的领先地位，英特尔硬气地促成了这门婚事。英特尔表明，其正在将Mobileye的“核算机视觉、传感、交融、地图构建和驱动战略”与英特尔的“开放式核算渠道”相结合。
据了解，车载摄像头是完结很多预警、辨认类ADAS（高档驾驭辅佐体系）功用的根底，在很多ADAS功用中，视觉印象体系较为根底，关于驾驭者也更为直观，而摄像头又是视觉印象处理体系的根底。
车道违背预警、前向磕碰预警、交通标志辨认、行人磕碰预警、驾驭员疲惫预警等很多功用都可凭借摄像头完结，乃至有的功用只能经过摄像头完结。此外，摄像头不只能够以高分辨率捕捉图画，还能够更好地分类物体，那么它们的缺陷是什么呢？“摄像头的数据深度不如激光雷达。”Magney这样表明。
2、激光雷达
跟着自动驾驭的炽热，激光雷达受到了史无前例的追捧。激光雷达（LiDAR——Light DetecTIon And Ranging），是使用激光、全球定位体系GPS和惯性丈量设备三者合一。其能够区别实在移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、准确测距。它的作业原理也很好了解，经过发射激光束来勘探方针方位、速度等特征量的雷达体系，具有丈量精度高、方向准等长处。
在ADAS体系中，激光雷达经过透镜、激光发射及接纳设备，依据TOF飞翔时刻原理取得方针物体方位、移动速度等特征数据并将其传输给数据处理器；一起，轿车的速度、加速度、方向等特征数据也将经过CAN总线传输到数据处理器。
随后，数据处理器对方针物体及轿车本身的信息数据进行归纳处理并依据处理结果宣布相应的被迫正告指令或自动操控指令，以此完结辅佐驾驭功用。现在市场上或许自动驾驭项目中干流的激光雷达，占有了自动驾驭项目约90%的使用。Google、Audi、福特和百度等公司研制的无人驾驭轿车根本都选用了激光雷达。此外，依据线束数量的多少，激光雷达又能够分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。单线束激光首要用于躲避障碍物，在测验周围障碍物的间隔和精度上都很准确，但单线束只能平面式扫描，不能丈量物体高度；多线束激光雷达到为弥补了单线激光雷达的缺乏，在维度提高和场景复原上有了质的改动，能够辨认物体的高度信息。
据了解，现在在国际上推出的首要有4线、8线、16线、32线和64线，多线激光雷达首要使用于轿车的雷达到像。
无人驾驭用于操控的传感器要么是摄像头，要么是激光雷达，这是业界现已达到的一致，可是终究选用哪一种，还在争辩中。部分观念以为，两者之间并没有那么敌对，两个技能各有好坏，相互作为弥补是现阶段相对能够完结的道路。从更深层次来看，传感器的挑选其实是自动驾驭道路挑选的问题。假如将自动驾驭拟人化，那么根本上不需要激光雷达了。车辆依托本身的知识库、规矩库即可完结周围环境的动态判别和车辆操控。
有观念以为，两者之间的问题是在实际的职业发展中哪一方更被侧重。以Tesla例，其侧重摄像头以及毫米波传感器。但由于现在Tesla事端频发，导致越来越多的企业对这种本钱相对较低、且易于推行的方法开端发生质疑。此外，媒体称目睹到Tesla在北美开端测验搭载激光雷达的model系列。自动驾驭是个体系工程，传感器必不可少也不能独立作业，依据实际的完美合作才能使自动驾驭走得越快越远越好。
来历：cntronics
