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四大角度透析,究竟如何用低成本实现无人驾驶普及?

易建成 雷锋网?? 2016年03月07日 ?? 收藏0
今年 1 月,法国公司 EasyMile 首辆无人驾驶公共汽车 WEpod 开始在荷兰一座大学城内进行开放式测试;2 月底,日本无人自驾计程车 Robot Taxi 为了在 2020 年东京奥运前实现商业化营运目标,已经在日本神奈川县藤泽市展开道路实测……

似乎无人驾驶离上路真的不远了。但是作为一套要商业化的系统,成本问题自然无法回避。高精度激光传感器、GPS 造价不菲。即使作为一个成熟的智能系统,如何降低价格或者在廉价传感器上寻找解决方案?

究竟怎么用低成本实现无人驾驶普及?

1、靠什么实现无人驾驶产业化

驭势具体在做什么?进度如何?

姜岩:我们在做两个方向:第一个方向是做自动驾驶,环境开放,路线不固定,在自动驾驶中驾驶员是参与驾驶过程的,以强化驾驶体验为目的,车主可以将车开到任何地方去,比如特斯拉这种;第二个方向是,固定线路、开放环境的无人驾驶,比如谷歌的豆荚车。

我们希望以低成本实现自动驾驶或无人驾驶的产业化。在汽车产业这一专业性极强的产业中,我们不会去做专业公司已经在做的事情。

在硬件方面,我们不会做汽车,只会提供解决方案;解决方案中的核心载体是自我研发的车载超级电脑,这台超级电脑负责解决自动驾驶中感知定位规划控制的所有工作;

传感器上来说,如果有现有传感器能够满足我们的要求,我们会尽可能的采用货架产品,比如毫米波雷达,超声波雷达,以及低成本的 GPS;

在机器视觉方面,由于现在还没有能够满足我们要求的货架产品,因此我们会推出自己的机器视觉解决方案。这也是我们的优势之一。

我们都知道谷歌使用的 LIDAR 传感器成本很高,售价七八万美元一个,你们究竟怎么用低成本实现?

姜岩:无论哪个方向,成本是最关键的因素。自动驾驶有个特点,90% 的功能可以用 1% 的成本实现,但是剩下的 10% 的功能是最难的,可能增加 100 倍的成本也不一定能实现,真正实用的自动驾驶系统不会使用最昂贵的设备、最复杂的技术。

在我看来,做好自动驾驶,取舍是关键。最好的自动驾驶技术方案,是在成本限制下最简单的方案。所以我们不会花时间去攻克最难的部分,我们只用低成本实现 90% 的功能。

要想做到取,我们舍掉了高成本的设备。举个例子,不用激光雷达,没有 RTK GPS 怎么样实现定位精准,那就靠视觉地图匹配,但是视觉也存在不足,有时候并不能保证一定看到环境中特征,那么我们可以加入其它技术手段来弥补它的不足,让它看见足够的特征。更重要的是,我们在整体系统设计时,就要让系统不是那么依赖于定位的精度,从系统架构的冗余设计上解决问题。

驭势目前采用的立体视觉是自己的相机还是别人的相机?如果是自己的相机,那么为什么市面上的相机不满足要求?Mobileye 也是致力于视觉解决方案。能否对比一下驭势科技与 Mobileye 的方案的异同点?

姜岩:我们会兼容其他家的传感器,但是也会开发自己的立体视觉系统。至少到现在为止,Mobileye 的东西还满足不了我的要求,我们在视觉方面还是很有优势。

目前的 Mobileye 并不提供立体视觉系统,同样视觉地图匹配功能也没有,这两个功能是我们视觉系统的核心。

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无人驾驶? 激光雷达? 机器视觉?

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