自动驾驶技术：视觉路线与激光雷达路线的深度解析

在自动驾驶技术的探索与发展中，环境感知技术扮演着至关重要的角色。它赋予自动驾驶汽车“观察”世界的能力，使计算机系统能够做出准确的决策，确保车辆的安全与高效运行。目前，自动驾驶的感知方案主要分为两大流派：视觉方案和激光雷达方案。

视觉方案：以摄像头为核心

实现方式

视觉方案主要依赖摄像头捕捉道路和环境的图像信息。这些摄像头可以安装在车辆的前部、后部、侧面及顶部，形成360度的视野覆盖。通过深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），系统能够识别道路标志、车道线、行人、车辆、交通灯等关键信息。

优势

·成本低廉：摄像头技术成熟，价格相对较低，有助于降低整车的制造成本。

·高分辨率：摄像头能够捕捉高分辨率的图像，对于识别复杂的环境信息至关重要。

·信息丰富：除了物体的位置，视觉方案还能识别物体的种类、颜色、形状等特征，为自动驾驶系统提供更全面的信息支持。

局限性

·光线依赖：摄像头对环境光线敏感，在夜间、逆光、强光或恶劣天气下性能可能大幅下降。

·深度感知有限：单目摄像头无法直接获取物体的距离信息，需要依赖复杂的算法进行推测；双目摄像头虽然能在一定范围内有效，但仍有局限性。

·计算复杂：图像处理需要较高的计算能力，对硬件性能要求较高，增加了系统的功耗和成本。

典型代表：特斯拉（Tesla）

特斯拉的自动驾驶系统Full Self-Driving（FSD）主要依赖摄像头和计算机视觉技术。通过八个摄像头提供的360度环境视野，特斯拉能够探测到远至250米的物体。特斯拉认为，基于摄像头的视觉系统可以更好地模拟人类驾驶员的感知方式，并通过不断的算法迭代提升性能。

激光雷达方案：以激光束为“触角”

实现方式

激光雷达通过发射激光束并接收反射信号来测量与物体之间的距离。通过旋转或多线束技术，激光雷达能够在3D空间中构建高精度的点云地图。这些地图为自动驾驶系统提供了详尽的环境信息。

优势

·高精度：激光雷达在各种光线条件下都能提供厘米级的高精度距离信息，这是视觉方案难以达到的。

·三维感知能力强：激光雷达能够直接构建出环境的三维模型，准确识别物体的大小、形状和位置。

·不依赖外部条件：激光雷达不依赖于光线、颜色或纹理，只需物体存在即可检测到，提升了系统的整体可靠性。

局限性

·成本高：激光雷达的价格较高，导致整车成本上升，限制了其在入门级车型中的应用。

·体积大：激光雷达通常比摄像头大且重，需要复杂的安装和维护。

·环境敏感性：激光雷达在某些环境因素（如尘土、雨滴或雪花）下可能会产生误检，影响探测精度。

典型代表：小鹏汽车（XP）

小鹏汽车是全球领先的激光雷达应用者之一。其代表车型小鹏P5和小鹏G9均搭载了激光雷达传感器。通过激光雷达提供的高精度环境感知能力，小鹏汽车在自动泊车、高速公路自动驾驶和城市复杂道路场景中均表现出色。同时，小鹏汽车还结合了视觉、毫米波雷达等多种传感器，形成多传感器融合的感知系统，进一步提升了自动驾驶的稳定性和可靠性。

应用场景与未来趋势

视觉方案更适合成本敏感且要求不高的场景，如城市内的低速行驶或作为驾驶辅助系统（ADAS）的主感知系统。而激光雷达方案则多应用于高级自动驾驶系统（如L4、L5级别），特别是在对精度要求较高、且外部环境复杂的场景中。

随着技术的发展和成本的降低，视觉方案和激光雷达方案的融合成为未来趋势。通过多传感器融合技术，视觉与激光雷达可以互相弥补各自的不足。例如，视觉方案可以帮助识别障碍物的类型；而激光雷达则能提供精确的距离信息。两者结合后，可以构建更稳定、可靠的自动驾驶系统，为人们的出行提供更加便捷和安全的保障。

（转自：TsingVentures水木资本）