上面提到,视觉路线的最大痛点是平面感知没有3D效果,而激光雷达就能直接扫描出3D空间。 不管有没有先发优势,用上激光雷达,自动驾驶的研发落地进度就是会加快,BEV技术只能给出2D的鸟瞰图,但激光雷达可以给出3D的感知效果。 激光雷达发出的激光束,可以通过点云来绘制出一个物体的大概图像,一些等效线束比较高的激光雷达,几乎具备一定
从全球市场竞争的角度来看，纯视觉智能驾驶技术的成本优势为其在中低端市场的普及创造了条件。随着成本的进一步降低和技术的成熟，预计到2025年前，纯视觉技术将在自动驾驶领域占据一席之地。总结来看，纯视觉智能驾驶技术在2025年前是否能主宰自动驾驶市场，还有许多不确定因素。但可以肯定的是，这一技术将在未来的自动...
就像智能手机经历了从"堆硬件"到"重软件"的演进一样(主要是因为硬件实在堆不动了),自动驾驶也在经历类似的转变。通过深度学习和大模型技术,纯视觉方案正在突破过去的性能瓶颈。曾经有一个论点,国外特斯拉为了省钱只用摄像头,国内某大厂另辟蹊径把激光雷达做到跟摄像头差不多的价格。目前看来,这条路线应该是失败了。
随着纯视觉方案的逐步成熟,激光雷达在自动驾驶市场中正逐渐被很多企业抛弃。 纯视觉方案技术分析 2.1 纯视觉方案的工作机制 纯视觉方案是指通过摄像头采集道路及周围环境的视觉信息,结合计算机视觉技术进行图像处理和目标识别,以实现自动驾驶感知功能的技术路线。纯视觉方案的核心在于利用车载摄像头捕捉多角度、多光谱的图像...
01 纯视觉方案 纯视觉自动驾驶方案的领导者非特斯拉莫属。 特斯拉的纯视觉自动驾驶方案有三个类别,分别对应不同的功能:AP、ESP、FSD。 数据来源:券商研报 值得注意的是,特斯拉的FSD才具有城市NOA(领航辅助驾驶,也被称为NCA、NGP等)功能,而EAP仅能在高速上使用,对应的是高速NOA功能。
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 对于自动驾驶应用来说,最终还是需要对3D场景进行感知。道理很简单,车辆不能靠着一张图像上得到感知结果来行驶,就算是人类司机也不能对着一张图像来开车。因为物体的距离和场景的和深度信...
当我们谈论自动驾驶汽车时,激光雷达曾被视为实现高阶自动驾驶的"救命稻草"。短短几年前,几乎所有国产车企都在新车发布会上,将车顶凸起的激光雷达作为技术实力的象征。然而,最近的汽车技术风向却发生了戏剧性转变:曾经重金押注激光雷达的国产车企们,正在集体转身拥抱纯视觉方案。这场技术路线的大反转,背后究竟隐藏着怎...
本文针对自动驾驶行业的视觉感知做简要介绍,从传感器端的对比,到数据的采集标注,进而对感知算法进行分析,给出各个模块的难点和解决方案,最后介绍感知模块的主流框架设计。 视觉感知系统主要以摄像头作为传感器输入,经过一系列的计算和处理,对自车周围的环境信息做精确感知。目的在于...
未来的L5自动驾驶系统,一定基于纯视觉的端到端神经网络。它可以将人类容易忽略的一切细微信息都考虑到,甚至可以发现一些人类不知道的安全驾驶技巧,体现出一种“未卜先知”的驾驶能力。
在自动驾驶领域，特斯拉坚持以纯视觉为核心的感知系统，甚至已在旗下所有车型中取消了毫米波雷达，选择完全依赖摄像头与人工神经网络来实现自动驾驶。特斯拉 CEO 埃隆・马斯克近期再次公开批评激光雷达，称其为“错误的解决方案”，并重申了其一贯的观点：在复杂的道路驾驶环境中，模拟生物神经网络和眼睛的视觉系统，才...