馬斯克曾表示，高精度地圖是一個(gè)“很糟糕的想法”，和拒絕激光雷達(dá)一樣堅(jiān)持不用高精度地圖，而是采用眾包模式（靠車輛攝像頭等采集數(shù)據(jù)）繪制高精度地圖，以提高自身感知能力。高德地圖副總裁、汽車業(yè)務(wù)中心總經(jīng)理韋東說：“眾包模式采集高精度地圖在初始階段是一個(gè)玩笑，是對(duì)科學(xué)的不尊重。”
特斯拉從來不缺新聞加熱搜，甩鍋不止、一季度營(yíng)收翻兩番、車主維權(quán)、國家安全、他人指使、禁止銷售……讓人應(yīng)接不暇。因?yàn)椴皇潜O(jiān)管結(jié)構(gòu)，這些我們都管不了，職業(yè)本分，只能從專業(yè)角度來解讀技術(shù)戲份。
最近接觸到汽車供應(yīng)鏈上、中、下游的一些企業(yè)高管，以及一些科研機(jī)構(gòu)的專家，他們都對(duì)現(xiàn)在的ADAS（輔助）和自動(dòng)駕駛安全有自己的觀點(diǎn)和看法。還是那句話，不是針對(duì)特斯拉，只是就事論事。
感知歧義：沒有拿到駕照的司機(jī)
2020年1月，特斯拉將地圖數(shù)據(jù)服務(wù)更換為百度地圖。特斯拉CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）曾表示，高精度地圖是一個(gè)“很糟糕的想法”，和拒絕激光雷達(dá)一樣堅(jiān)持不用高精度地圖，而是采用眾包模式（靠車輛攝像頭等采集數(shù)據(jù)）繪制高精度地圖，以提高自身感知能力。高德地圖副總裁、汽車業(yè)務(wù)中心總經(jīng)理韋東說：“眾包模式采集高精度地圖在初始階段是一個(gè)玩笑，是對(duì)科學(xué)的不尊重。”
從實(shí)際體驗(yàn)來看，特斯拉的車道保持功能擁有很大自主權(quán)，在車道甚至彎道中都可以自主轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤來調(diào)節(jié)車輛位置。如果駕駛者想通過轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤來取消該功能，需要釋放很大的轉(zhuǎn)動(dòng)力度。而如果出現(xiàn)車道線不清晰、交錯(cuò)混亂的情況，有可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)誤識(shí)別，使車輛偏離“預(yù)想車道”。
上海車展上，小鵬汽車發(fā)布了全球首款搭載雙激光雷達(dá)的P5量產(chǎn)車，另搭載了13個(gè)高清攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波傳感器和1組高精度定位單元。這是不是對(duì)現(xiàn)有主流安全輔助駕駛技術(shù)的降維打擊還不好說，但激光雷達(dá)和地圖恰恰可以解決城市低速、復(fù)雜路面自動(dòng)駕駛遇到的一些問題。
小鵬汽車一直致力于自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心差異化，其上海自動(dòng)駕駛中心算法專家劉德浩博士解釋說“差異化核心首先是‘閉環(huán)’”。他認(rèn)為，到目前為止，能夠全棧自研高級(jí)別輔助駕駛的只有特斯拉和小鵬。特斯拉做了FSD（完全自動(dòng)駕駛）功能套件。從2.0到3.0迭代，小鵬從數(shù)據(jù)采集開始，通過數(shù)據(jù)交互、模型優(yōu)化、模型驗(yàn)證、問題反饋等形成了完整閉環(huán)，不斷對(duì)算法進(jìn)行快速迭代。
談到視覺感知，他指出，如果前面的一輛越野車搭載了一個(gè)自行車，這時(shí)候感知的是越野車還是自行車？這就會(huì)出現(xiàn)歧義性，實(shí)際路況中各種各樣的問題都會(huì)碰到。又如并線加塞、大貨車的情況，都需要在感知方面進(jìn)行優(yōu)化。
劉德浩說：“雷達(dá)對(duì)周圍環(huán)境的理解能力更好，可以提升駕駛體驗(yàn)和安全性。依賴于純視覺也能做高速場(chǎng)景、城市場(chǎng)景，但它是一個(gè)沒有拿到駕照的司機(jī)，是一個(gè)殺手，雖然它具備一定能力，或者說至少證明了一定的能力，依靠純視覺干這個(gè)事，不是干好就是干壞。”
在融合方面，小鵬通過高精度地圖增強(qiáng)來體現(xiàn)高速自主導(dǎo)航駕駛（NGP）的實(shí)效性，將視覺感知做到200米，提前知道路況；通過精確增強(qiáng)解決目前城市場(chǎng)景道路起伏非常大導(dǎo)致地圖誤差較大的問題；通過完整性增強(qiáng)補(bǔ)充高速公路上一些變化的數(shù)據(jù)。
不用高精度地圖自動(dòng)駕駛很痛苦
上海車展期間，華為智能車云服務(wù)產(chǎn)品部總經(jīng)理廖振欽稱，將在2021年內(nèi)實(shí)現(xiàn)全國高快速路和北上廣深高精度地圖商用；增加天津、重慶、成都、杭州的數(shù)據(jù)；2022年覆蓋面擴(kuò)大到20個(gè)以上城市。可以想見，高精度地圖定位可以幫助自動(dòng)駕駛汽車獲得超過普通車載傳感器探測(cè)距離的感知能力，拓展多種更復(fù)雜功能場(chǎng)景應(yīng)用。
特斯拉沒有高精度地圖，當(dāng)突然發(fā)現(xiàn)這條路不能直走時(shí)，不得不硬性變道，駕乘感覺很是突兀。而對(duì)于相當(dāng)一部分人來說，開車是一件沒什么樂趣的體力勞動(dòng)，特別是路況不熟悉時(shí)會(huì)有違章焦慮。不使用高精度地圖，自動(dòng)駕駛也將很痛苦。所以將地形和數(shù)字地圖數(shù)據(jù)與傳感器數(shù)據(jù)（GPS接收器）相結(jié)合的電子地平線（eHorizon）被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)車輛預(yù)測(cè)性控制的很好手段。
圖：電子地平線
上海戴世智能CEO陸海峰認(rèn)為，自動(dòng)駕駛技術(shù)有四大功能模塊：智能定位、環(huán)境感知、行為預(yù)測(cè)、決策與路徑規(guī)劃。目前，支持多傳感器融合的智能定位系統(tǒng)有兩大痛點(diǎn)：一是車道級(jí)高精度定位和引導(dǎo)能力，二是具有前裝可能性的成本與質(zhì)量要求。
三大傳感器中實(shí)際用于定位的只有攝像頭，即橫向車輛保持。而各種傳感器及其輸出與高精度地圖豐富的內(nèi)容相比相當(dāng)骨感。激光雷達(dá)裝車率低，有待發(fā)展；雷達(dá)暫時(shí)無法用于定位；攝像頭適合橫向定位，縱向量測(cè)不準(zhǔn)；GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）+RTK（實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)）才是當(dāng)前縱向定位的頂梁柱。
持相同觀點(diǎn)的還有騰訊地圖的谷小峰：“RTK還是比較有用的，比較好用的。原來沒有意識(shí)到，現(xiàn)在認(rèn)識(shí)到了頂梁柱的作用。”
廣汽研究院郭繼舜博士：“對(duì)定位精度的要求，現(xiàn)在測(cè)下來，只要是脫手，都必須要用RTK。”
小鵬P7采用高德提供的基于激光點(diǎn)云圖像生成的高精度地圖，精度達(dá)分米級(jí)；三重高精度定位硬件（GPS+RTK+IMU）全局定位精度可達(dá)厘米級(jí)，這是一個(gè)高精度定位的三冗余系統(tǒng)。
關(guān)于多傳感器融合在功能安全方面的作用，他認(rèn)為，異構(gòu)冗余才能使自動(dòng)駕駛定位系統(tǒng)的可靠性得到有效提升。
圖：多傳感器融合在功能安全方面作用不同
他說：“汽車中很多零部件不能說誰有多好，都是各有所長(zhǎng)，三個(gè)臭皮匠頂一個(gè)諸葛亮，汽車基本還是異構(gòu)冗余，互相備份去實(shí)現(xiàn)非常精采的功能。”
全天候能力或保“萬無一失”
開車過程中經(jīng)常遇到一些復(fù)雜的天氣情況，如大雨、大霧、沙塵、強(qiáng)光、夜晚，這對(duì)于視覺和激光雷達(dá)都是非常惡劣的場(chǎng)景，難以用一種傳感器應(yīng)對(duì)，因?yàn)橐活悅鞲衅鳠o法處理所有場(chǎng)景。像一些自動(dòng)駕駛測(cè)試或比較成熟廠商的智能駕駛中多次發(fā)生撞車事故，傳感器系統(tǒng)的失效付出了慘痛代價(jià)。所以，傳感器融合是構(gòu)建穩(wěn)定感知系統(tǒng)的必要條件。
圖：多傳感器融合是穩(wěn)定感知的必要條件
蘇州豪米波董事長(zhǎng)白杰解釋說，傳感器融合首先要根據(jù)來自不同傳感器的數(shù)據(jù)和狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，利用不同傳感器，如視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等，將數(shù)據(jù)融合到中央處理器實(shí)現(xiàn)信息互補(bǔ)，以得到最佳的平衡方案。根據(jù)中央處理器獲取的傳感器信息層次的不同可以分為：數(shù)據(jù)級(jí)范疇的原始信息、特征級(jí)范疇的處理后的特征識(shí)別，以及決策級(jí)融合的危險(xiǎn)估計(jì)及最終決策。
整個(gè)過程是將毫米波雷達(dá)、圖像雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到目標(biāo)位置信息和分類信息，之后送到處理器中進(jìn)行綜合分析判斷，得到特征向量和特征矩陣，以實(shí)現(xiàn)決策級(jí)融合。
數(shù)據(jù)級(jí)融合是將所有原始數(shù)據(jù)送到處理器，數(shù)據(jù)同步后進(jìn)行處理。目前的方案主要是目標(biāo)級(jí)，未來的發(fā)展是多級(jí)特征融合方案。由于數(shù)據(jù)量特別大，數(shù)據(jù)級(jí)融合受制于域控制器或帶寬限制，也是一個(gè)算力瓶頸。
從傳感器數(shù)據(jù)處理來看，主要分為集中式、分布式、混合式結(jié)構(gòu)。
集中式結(jié)構(gòu)：將傳感器所有信息送到域控制器中進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、量測(cè)融合、目標(biāo)跟蹤，得到目標(biāo)、位置、狀態(tài)信息，最后進(jìn)行決策。其優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理精度高；缺點(diǎn)是大量數(shù)據(jù)易造成通信負(fù)載過大，對(duì)域控制器處理性能要求高。
圖：集中式結(jié)構(gòu)
分布式結(jié)構(gòu)：每個(gè)傳感器將目標(biāo)觀測(cè)結(jié)果在本地進(jìn)行檢測(cè)與跟蹤處理，完成局部航跡信息后送入域控制器。優(yōu)點(diǎn)是通信帶寬需求低，計(jì)算速度快；缺點(diǎn)是跟蹤精度遠(yuǎn)沒有集中式高。
圖：分布式結(jié)構(gòu)
混合式結(jié)構(gòu)：根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)需求的不同組成混搭傳感器，兼具集中式和分布式結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)了兩者不足。
圖：混合式結(jié)構(gòu)
目前大部分廠商采用混合式結(jié)構(gòu)，采用攝像頭和雷達(dá)融合的前沿方法，由分布式傳感器分別進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到目標(biāo)信息列表后再進(jìn)行融合。
白杰表示，最近兩年深度學(xué)習(xí)研究比較火熱，出現(xiàn)了一些前沿的融合跟蹤方案：普通雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭、雷達(dá)射頻圖像+攝像頭，以及4D雷達(dá)點(diǎn)云+攝像頭。
他認(rèn)為，目前大多數(shù)傳感器融合方法都使用激光雷達(dá)和攝像頭，從而實(shí)現(xiàn)高精度3D目標(biāo)檢測(cè)。但是，這種方法有其局限性，攝像頭和激光雷達(dá)對(duì)不利天氣（如雪、霧、雨）都很敏感、對(duì)遠(yuǎn)處目標(biāo)檢測(cè)精度低，且激光雷達(dá)成本較高，要普及還有一定困難。由于雷達(dá)對(duì)惡劣天氣有很好的魯棒性，探測(cè)距離非常遠(yuǎn)，能精確測(cè)量目標(biāo)速度且成本低，在自動(dòng)駕駛中越來越受到人們的重視。
雷達(dá)數(shù)據(jù)雖然比較稀疏，不能直接套用激光雷達(dá)的方法，數(shù)據(jù)在輸入層和后處理部分的融合不能獲得很好效果，但每個(gè)點(diǎn)都包含很多信息，在融合中能起到很大作用。
他說，對(duì)攝像頭圖像數(shù)據(jù)和雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行中間特征層融合，就可以實(shí)現(xiàn)精確的3D目標(biāo)檢測(cè)。在進(jìn)行融合之前，由于目前雷達(dá)的高度信息不準(zhǔn)確，無法很好與圖片目標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，因此需要先對(duì)雷達(dá)點(diǎn)云進(jìn)行預(yù)處理，采用支柱擴(kuò)張的預(yù)處理方法，將每個(gè)雷達(dá)點(diǎn)云擴(kuò)張成一個(gè)固定大小的支柱，若支柱中的一部分進(jìn)入了關(guān)聯(lián)ROI（感興趣區(qū)域）內(nèi)，就可以實(shí)現(xiàn)雷達(dá)點(diǎn)云與攝像頭之間的關(guān)聯(lián)及融合。另外，目前4D毫米波雷達(dá)已開始逐步進(jìn)入市場(chǎng)，因其每個(gè)目標(biāo)有更豐富的點(diǎn)云，肯定會(huì)在L4系統(tǒng)中發(fā)揮更重要的作用，大大提升毫米波雷達(dá)的感知地位。
MEMS激光雷達(dá)有望批量應(yīng)用
特斯拉只使用攝像頭，難免有些場(chǎng)景（如純白或純色）難以識(shí)別，而激光雷達(dá)可以把距離、速度等各種信息都很快計(jì)算出來，通過算法實(shí)現(xiàn)環(huán)境識(shí)別，而且現(xiàn)在分辨率已經(jīng)足夠高了。以往的機(jī)械式雷達(dá)是一個(gè)轉(zhuǎn)臺(tái)上的激光探測(cè)器，現(xiàn)在谷歌、百度等科技公司還在使用。其64線需要64組激光器和探測(cè)器一一對(duì)應(yīng)，然后供電讓它轉(zhuǎn)起來，是非常復(fù)雜的光學(xué)和電學(xué)系統(tǒng)，不利于大規(guī)模量產(chǎn)。
中國科學(xué)院蘇州納米技術(shù)與納米仿生研究所沈文江博士說：“激光雷達(dá)是自動(dòng)駕駛中用到的眾多傳感器之一。與其他傳感器比，目前的MEMS激光雷達(dá)的每秒點(diǎn)云數(shù)據(jù)量在100萬左右，比圖像還是小得多，對(duì)處理器算力的要求沒有那么高。”
他表示，與機(jī)械式相比，MEMS激光雷達(dá)的優(yōu)勢(shì)很多，如安裝簡(jiǎn)單、體積更小、價(jià)格便宜，最有希望在乘用車上普及。目前，其角度分辨率已達(dá)到0.2度，比如100米外的一輛車可以掃描到很多點(diǎn)，能夠計(jì)算并標(biāo)示出車的輪廓。
只需要一個(gè)激光器和MEMS微鏡組合，MEMS激光雷達(dá)就能實(shí)現(xiàn)激光脈沖的掃描，裝配起來很簡(jiǎn)單。從成本考慮，由于采用半導(dǎo)體工藝，量大了成本就會(huì)很便宜。另外，從分辨率考慮，MEMS激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)64線只需用微鏡把單個(gè)激光器發(fā)出的脈沖掃描點(diǎn)陣組成64條線就可以了，所以非常容易實(shí)現(xiàn)高分辨率，體積也非常小。未來MEMS激光雷達(dá)的成本有望控制在千元人民幣以內(nèi)。
圖：MEMS激光雷達(dá)
他還說，從全球總共5家激光雷達(dá)上市公司也可看出技術(shù)上的端倪，其中4家美國公司，1家以色列公司；1家仍是機(jī)械式，兩家用的是MEMS方案。所以MEMS方案得到了業(yè)界和投資界青睞。
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