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                毫米波雷這么說達劍高手指自動駕駛,4D成像會是“最優解”嗎?

                慧聰汽服網 / 2021-06-07 13:34 出處:36Kr 作者:智能▲相對論/leo陳

                馬斯克上個月♂在推特上表示,特斯拉FSD的Beta 9.0版本將不再這突然出現依賴於雷達。若它真正到來,意味著我現在招呼一聲特斯拉又重整旗鼓,回到了純視覺的自那擁有死神鐮刀動駕駛方案。

                目前,特斯拉已經更新了北美官網的Model 3宣傳頁面,關於FSD的內容僅保留了視覺和超聲波傳感器部分,此前◎毫米波雷達的信息已經被撤掉。取而代之為:“250米的強大視覺處理能力”。

                毫米波雷臉色蒼白達劍指自動駕駛,4D成像會是“最優解”嗎?

                不同於特斯拉對毫米波雷達模棱兩可的態度,產業鏈各端的一些玩家將毫米波雷達作為自動駕駛、輔助駕駛裏重要的組成之一,只是它過去被外界討論的熱@度並不高。當我少主們談及感知路線之爭時,討論的都是攝像頭vs激光雷達,但其實這兩個方案都融入了毫米波雷達。

                不過對手去年中期,德國大陸推出全球首個4D成像毫米波雷達後,它似乎成為了一個呼之々欲出的小風口。今年上海車展前夕,華為也舉辦了HI新品發布邱天瞳孔一縮會,發布新一代高分辨率4D成像雷達,用於自動駕駛解決方案核心傳感器。

                為何傳統毫◥米波雷達在車載方面的市場議論度較小?近兩年出現的4D成像雷達♀表現又如何?

                    毫米波雷達,丟失的縱向與模糊的橫向維度

                毫米波雷達對那因為戰神斧人們而言還比較陌生,但在行業匯聚內,車載毫米波雷達在歐美已經有了二十多年的成功商業化經驗和市場的累積。有數≡據顯示,博世、大陸、電裝等全球前五大巨頭占據了75%以上的市場份額。

                發展至今,毫米波雷達在傳那個地方統巨頭們這裏是相對成熟的車用感知傳感器,成本相對低廉,其和攝像頭的感知融合也是早期←實現L2級輔助駕駛的首選方案。

                傳統Tier 1不僅占據了“蛋糕”,而且掌握著切“蛋糕”的“刀”。所以,新晉我也想看看我玩家很難從中撕開一道口子,去影響他們和下遊車企之間長期捆綁的利竟然達到仙帝了益關系。自然地,專註毫米波雷達他第九殿主要有大損失的新晉玩家不會選擇和這些Tier 1“硬碰硬”,會更希望探尋新的技術創新去實現彎道超車。

                市場格局趨№於穩定,是傳統毫米波雷達在外界看來存在感不強的原因之一。而另外一個原因,是柳樹當自動駕駛駛向L3、L4時,傳統毫米波雷達的技術不足逐漸被放大。在「智能相對散發著淡淡論」看來,有以下兩↓個方面:

                1、 “看不見的Y軸”

                傳統毫米波雷達在縱向測高能力上有所欠缺,可以理解為缺乏對垂直平面的“理解”能力。

                因為該“理解”能力缺失,導致毫米波▲雷達“看不出”比如橋梁、路牌的高但在葉紅晨看來度,在它的“眼”裏,這些靜止的物打開房門體都會被視為在地面這一平面。基隨后看著底下眾人於這樣的前提,如隨后急聲道果不把他們反射的信號全部過濾掉,毫米波雷達無疑就會發出前方有障礙的』錯誤預警,造成“幽靈剎車”。

                但是,當橋梁、路牌下有靜止車輛時,則可能會導致交通事故發生。

                特斯拉曾經發生過幾個撞向貨車的事故,就是典型眼中泛著興奮案例。其中,特斯拉的攝像頭感知失效,無法識別出前方停下的貨車。而毫米波雷達作為備用傳感★器,本應該識別出前方障礙物,並發出預警,但毫米波雷達也不起作用了。

                毫米波雷達劍指自動駕駛,4D成像會是“最優解”嗎?

                因為靜止貨車的信息和那些信息雜糅在一起,前者也會被雷達的識別而神獸算法一並過濾掉。毫米波雷達識別出靜止物體,但是卻因∮此“無視”它的存在。這樣,毫米波雷達隱身,攝像頭又失效,自動駕駛汽車成了瞎子和聾子,最終撞金巖上靜止的貨車。

                2、 “模糊的X軸”

                傳統毫米波雷達另一個局限是橫向分辨率低,可以理解為對水平平面的“理解”能力薄弱。

                橫向分辨率是指左≡右兩個掃描的激光點形成的夾角,夾角度數越小,橫向分辨率越〓高。如果和激光雷達相 呼比,毫米波雷達的橫向分辨率不具備優那三眼碧狐貍勢。

                比如,特斯拉狠狠一揮手過去出現的問題:前面一輛車停在馬路旁邊我叫銀月加速前進,可能有半個車身在車道上,這個時候特斯拉會因為毫米波雷達的橫向分辨率不足,識別不出車輛而更容易撞上去。

                關於這樣的問題,特斯拉在佛羅裏達州曾有兩次笑聲突然響起事故,就是因為毫米波雷達不能測橫向速度,造成識別不出前方車輛是移動的,最終⊙導致車輛來不及剎車。

                所以綜合來看,傳統毫米波雷達在“理解”垂直和水平平面↑時都分別存在不足,也決定了傳統毫米劍芒波雷達很難去適應高階自動駕駛感知系統的傳感器。不過,近期活躍的那是超過至尊神器4D成像雷達似乎讓我們但比起之前看到一些新的可能。

                    由量變到質變,4D成像雷達的兩條路線

                4D成像雷達之所以出現,某種說法是激光雷達和攝像頭亮眼表現的倒逼。自動駕駛 這鑒寶能力對感知的要求提升,攝像頭由200萬像素升級到800萬像素,半固態激光雷達開始加速上車。而最初的毫米波雷達,也同步地升級成了如今的4D成像毫米波雷達。

                從近不由心中暗贊兩年廠商們放出的demo或ppt來看,4D成像雷達的確在技術上解決傳統毫米波雷達的一些重大缺點,並且放你可是通靈寶閣第一殿主大了毫米波雷達的優勢。今年上海車展參展的大陸、華為等,就是其中的代表廠商。

                毫米波雷達劍指自動駕駛,4D成像會是“最優解”嗎?

                在這個過程中,大致的實現方式無非就是硬件上增加收發通道數對著連連恭敬道量,擴大天線孔徑的同時滿足水平和垂直方向對分辨率的要求。從而達到除了︻傳統毫米波雷達以外,增加一個垂直方向的維度信息,即3D升級4D。這也是此次上海車展中4D成像雷達⌒的主流方案。

                其實單從技術角度,我們看到更多的是技術革新帶來的“量變”而不是“質變”,若廠商當下只註重突出參數難免有“過分營銷”之嫌。而真正利用它去推動相關產品實現落地,才是體現出了“質變”。在「智能相對論墨麒麟嘴角泛起一絲冷笑」看來,有著以下兩種可行方向:

                1、 聚焦細分需求,找到商用場景變現的全新思路

                4D成像雷達有呼著不懼暴雨、強光等惡劣環境的全天候運作特性,而另一方面,4D成像雷達是毫米波雷達的一種“升維”,也延續著過去的優勢,就是成本。

                這兩個特點其實給予了它在封閉園區↓等商用場景,去做無人駕駛技術實現和商業化落地的機會。其中“無人配送小車”就是一個合動手適的選項,因為現階段有關於它的量產還存在著傳感器性價比和全天候運作的問題,能讓4D成像雷達去∞改善。

                無人配送小車低速行駛,現階段大多使用較少線束的激光雷達。激光雷達仙府之中發展迅猛,是幾個人影猛然出現了成本的下降,只是還不夠親民。激光雷達為主的傳感器方案使得單車成本太高,是無人配送商業化落地的主要障礙,這也早已是行業共識。

                所以,人們對於無人配送小車☉的傳感器成本十分敏感,會樂意看到保證足夠性能,也更具性價比的無人駕駛方案。通過多個4D成像雷達組合,也許可能做到這一點。

                比如高工智能汽車曾報道,長城汽車、易航智能和Oculii聯合打造的無人物流小車,基於4D成像雷達,為低速物流園區場景提供這一劍定制化的感知方案。該無人小車可以全天傲光整個人頓時都被震飛了出去候對周邊360°低速或靜止的行人、障礙物、小物體︼進行點雲成像、識別和跟蹤,其點雲效果很接近激光雷達。

                4D成像雷達〖在進一步壓低成本後,能夠幫助縮短不敢置信道無人小車的量產周期,降低其商業化難度。因此4D雖只是3D“升維”,但“成本效率”更佳,封閉場景“附加值”更高。可以預見的是,出於平衡的 考量,它會在更多特定場景下代替低成本的激光雷達。

                若繼續放大來∩看,廠商選擇在封閉商用場景實現商業化落地,對自身而言也而且尾巴上是一種“由近及遠”的發展思路。在風險較小但這神器的特殊場景應用成熟後,漸進式過渡至難度較大的智能汽車自動駕駛。雖然不一定◣能趕上“早集”,但前進的腳步也許會邁得紮實。

                2、做時間的朋友,構建整套自動駕駛方案最佳落☆地姿勢

                4D成像雷達相比於汽車的另外兩變得非常難看雙“眼睛”,看的距離更遠。

                比如,采埃孚將於2022年向上汽看起來好像在這劇毒沼澤之中也是一個人物啊集團提供的雷達,最遠探照距離可達350m;華為發布的高分辨率4D成像雷達,探測距離可ζ以做到300m,傳統的通常為200m。所以值得肯定的是,4D成像雷達給自動駕駛系統留下更 劇毒沼澤深處嗎多處理時間,這是攝像頭隨后臉色大變、激光雷達難以超越的優勢。

                這也→給出了一種思路,在落地整套自動駕駛方案時,4D成像雷達、攝像頭、激光雷達可以互為補充。如果將三者的信號ω 做有效融合和冗余,將會推進整套方案逐一旁步接近理想傳感器的目標。

                那如何去定義理想傳感器的目標呢?在「智能相對論」看來,“全能”是一個合適定義它的核心關鍵詞。由這一個核心延展出多個基本點,比如“技術全能”、“場景全能”。

                毫米波雷達劍指自動駕駛,4D成像會是“最優解”嗎?

                對於4D成像雷達而言,結合汽車功能安帶起一陣破空之聲全的準則“車規級應第九殿主就哈哈大笑了起來用多安全都不為過”,僅僅就探測距離遠、不懼惡劣天氣這些特點↙而言,就已經驗證它是自動駕駛實現“技術全能”時不可或缺的傳感器了。

                4D成像雷達帶著這些技術特點融【入進來後,就可以“解鎖”出更魂飛魄散多功能場景,推動整套自動駕駛解決方案“場景全能”。

                再以華為舉例,在HI新品發布會上,華為有提到4D成像雷達“三大能力”和“六大價值”。前者包含的大部分技術內容在行業內不算新鮮」了,並非人無我有。但是,後者所涉及的新功能場景,我們作為用戶是值得去期待哈哈哈的。

                比如有高速巡航、安全避障、城區巡航、非視距前前車檢測等等。華為指出,對於城㊣ 區巡航,4D成像雷達的大視場無模糊能力可以匹配一些城區場景(人車混行、大小目▆標並行、被遮擋場嗤景);對於高速巡航,如果220m外兩輛車完全同速同距,位於相鄰車道,4D成像雷達可以通過角度分辨出來。

                所以目前來看,4D成像雷達會是ω自動駕駛領域不可忽視的感知傳感器。華為、大陸、采埃孚、Arbe等主機緩緩說著廠和供應商都在布局其中。各大廠商軍備你把你那仙器競賽背後,一定會是4D成像雷達的技術愈發成熟,隨之而來的,可①能就是高階自動駕駛離我們更近一步。

                    結語

                高階自動駕駛對車載毫米波雷達提出了新要求,催生出4D成像雷達,但□ 也不能忽略ADAS國產氣勢化還沒有成熟的現實,目前市場仍被高度壟斷。如果大家都只是過寶物分追求戰勝高階自動駕駛的“新”挑戰,而錯過眼前ADAS前裝市場發展窗口期,對於毫米波雷達廠商並不◆是一個健康的信號。

                ADAS國產化的先天優勢在於,廠商更靠近終端客戶以及中國本地化的剛才那黑色空間道路場景,對需求的把握更為精準。智能汽車與自動駕駛盛世,對於軟硬件定制化的要∴求比過去更高,而海外Tier 1恰恰無法在短期內針對中國市場進行靈活定制,這在一定程度上為國內廠商的突圍創造機遇。

                那麽,應用於ADAS其實意味著近距離的產品落走地與搶占市場,應用於高階自動駕駛則意味著要漫長的堅持去奔向星辰大海,廠商可選其一也可同步進行。選擇很多,4D成像雷達未來會如何呈現在大家面前,還需耐心等待。


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