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无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟是什么?

导语:尽管“无人驾驶”概念在业内、媒体上已经满天飞,但消费者对其认识仍一头雾水。那么,“只见森林,不见树木”的无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟在哪呢?

雷锋网(公众号:雷锋网)将于7月中旬在深圳发起一场全球人工智能与机器人峰会,届时我们会发布一个年度Top 25人工智能项目榜单,目前,我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关业者。在机器视觉这一领域,我们拜访了若干公司,速腾科技正是其中一家。如果你的公司也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com

近日,乐视CEO 贾跃亭在主题为“无破界,不生态”的新品发布会上洒泪发布了公司首款智能汽车——LeSee 无人驾驶超级汽车,成为国内继百度之后涉足“无人驾驶”之后的又一家互联网公司。虽然发布会现场针对这款汽车有进行驾驶演示,但关于超级汽车的一些核心问题,大家依然不得而知。这也成了一个非常有意思的行业现象:尽管“无人驾驶”概念在业内、媒体上已经满天飞,但消费者对其实现原理仍一头雾水。那么,“只见森林,不见树木”的无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟在哪呢?

无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟是什么?

(Velodyne 激光雷达)

对无人驾驶技术稍有关注的读者应该对谷歌无人车顶部的激光雷达设备印象深刻,其实这部分正是“无人驾驶”技术的核心关键所在。激光雷达确保无人车具备人眼一样识别外界环境的功能,并做出快速分析与判断,从而控制车体运动。那么,激光雷达究竟是如何“看懂”外界空间环境的呢?一款好的激光雷达设备又需要具备怎样的性能要求呢?

工作原理上,激光雷达发射的激光照射在物体后,经物体散射返回被激光接收器接收。激光测量模块根据发射前后的激光信息处理为“三维坐标、距离、方位角、反射强光强度”等多方面的数据。这其中,由于不同物体在反射率上存在一定差异,激光雷达可以根据回波的反射光强度(0-255分级)来区分物体的不同区域,精度高达毫米级别。(功能原理演示图如下)

无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟是什么?

三维激光雷达根据使用方式的不同,分为实时性激光雷达和非实时激光雷达。实时激光雷达一般分为16线、32线和64线,垂直对外分布的多探头激光发射器同时对外发射激光束,实现各方位空间信息的实时检测。而非实时激光雷达则只是单点发射的方式,在水平、平面两个维度进行扫描。最终的测量情况只能在扫描完成之后才能得出。

用“盲人摸象”的典故来解释实时和非实时激光雷达之间的区别,是一个很贴切的比喻。盲人摸象,一双手只能摸到局部,只能凭感觉来判断大象的形状,想要了解大象的具体形状需要一次次的反复摸索。但如果一次性能把大象所有部位都摸个遍,就可以很直观地了解大象的具体形状。“盲人摸象,一只手慢慢摸,叫非实时激光;几百万只手同时摸,就是实时激光“。

自身特点的不同,实时与非实时激光雷达在应用场景方面存在很大差异,对应的性能参数也大不相同。对于需要快速呈现检测结果的机器设备而言,实时激光雷达是不二选择。谷歌无人车使用的正是国际知名的激光雷达厂商 Velodyne 公司的实时激光雷达,这款价值8万美元的64线激光雷达,单个激光头发射频率为3.4375万/秒,整个设备一秒可以对外发射220万的激光束(64*3.4375万/秒=220万/秒),测量精度为2cm,测量距离为120m。

对于没有实时检测要求的应用场景,比如室内家装、桥梁检测、隧道建模等领域,出于成本方面的考虑,非实时性激光雷达会更合适。另外,相比velodyne,国内激光技术设备公司Robosence 速腾科技推出的三维激光雷达Seeker 系列产品单个激光发射频率及测量精度方面都有过之而无不及。单个激光发射频率达到50万次/秒,测量精度高达“2mm@50米(50米范围内测量精度为2mm)”,测距范围为100米。在只有一个激光头的情况下,1-2分钟即可完成空间环境的全方位扫描。

无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟是什么?

(速腾Seeker 系列产品效果图)

那么,一款好的激光雷达设备都有哪些评判标准呢?

“单位时间出点数、点云测量精度、测距范围三方面的具体性能直接决定了激光雷达设备品质的好坏”。

在接受雷锋网编辑采访时,速腾科技CEO邱纯鑫表示,“激光测距范围的实现并没有技术难点,只要加大激光探头的功率,就可以提升激光雷达的测量范围,难点主要集中在单位时间出点数与点云测量精度上,因为出点数和精度直接决定了计算量的高低”。

以Seeker 产品为例,每秒50万个激光点,也就意味着计算单元每秒钟需要处理50万个激光点的测距信息,进行50万个点的数据运算,这对于目前的芯片模组来说是个不小的挑战。在海量的数据处理需求下,想要实现实时数据处理,就必须保证算法不能过于复杂,因此激光点云数据的算法优化成了激光厂商最核心的技术壁垒。如果算法没跟上,激光设备很容易出现点云失真的现象,从而影响三维扫描的精度。

无人驾驶技术背后的“窗户纸”究竟是什么?

(实景建筑激光雷达扫描步骤与效果)

据邱纯鑫介绍,国内在激光技术方面缺少技术积累,相关技术性人才非常稀缺,绝大部分只能来自为数不多的几所高校与科研机构,这样的技术现状使得国内激光厂商在扫描精度上和国际水平还存在不小的差距。作为哈工大博士后,邱纯鑫和另一位创始人——同门“师弟”刘乐天从研究生时代就开始了激光扫描技术的研究,读书期间就获得了多项激光技术性专利。2014年邱纯鑫和刘乐天开始创业,拥有将近10年技术背景的速腾科技很受研究生、博士生的青睐,不到两年时间就聚集了一大批激光领域的专业人才用邱纯鑫自己的话说,

“速腾内部80%的技术力量集中在软件算法的优化上,这些算法可以帮助激光雷达技术拓展到更多应用领域,包括“无人驾驶”和无人机壁障技术方案。

丰富的人才投入,让速腾在两年不到的时间取得了明显的技术优势。全球顶尖的非实时性激光雷达在精度上可以达到2mm的标准,在这方面速腾并不落下风。相比之下,国内部分激光厂商却只能达到30cm的水平,这样的测量精度应用于真实场景扫描基本没有太大意义。

问及激光雷达技术的未来突破口,邱纯鑫表示,在“物与物之间距离测量”方面,激光信号“高速、稳定、相干性低”的天然特性保证了它的不可替代性。随着人工智能时代的来临,越来越多的应用场景将会涉及激光测距。所以,一旦激光设备的成本降下来,越来越多的设备将会利用激光雷达进行精准数据的采集提取。在聚集大量有价值的大数据并对外开源之后,将会有大量开发者利用具体的数据模型进行学习和训练,并开发出具体的行业应用。只有这样,激光技术才有机会形成完整的产业生态。

采访最后阶段,邱纯鑫透露,公司目前正在与多家互联网公司就“无人驾驶汽车”项目展开合作洽谈,合作的核心部分是针对无人驾驶汽车开发多线实时激光雷达产品。“等下半年,我们的产品一定能秒杀Velodyne”,邱纯鑫自信中透露着一股势必要捅破激光雷达技术“窗户纸”的狠劲。

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