自動運転のビジョンアルゴリズムはLIDARを打ち負かすことができますか？

テスラは、純粋に視覚的な自動運転車FSDBetaバージョン9.0を発表しました。 ご存知のとおり、マスクは常に「純粋なビジョン」の高度な性質を推進してきましたが、テスラの以前のモデルには、補足としてレーダーシステムが装備されています。 これは、レーダーシステムを備えていないテスラの最初の車です。 7月10日は伝説の発明家ニコラテスラの誕生日であり、マスクはこの日に意図的にこの車をリリースすることを選択しました。これは非常に意味のあることです。 さらに、将来北米市場で提供されるテスラのモデル3およびモデルYモデルには、ミリ波レーダーが搭載されなくなります。 言い換えれば、テスラは真に「純粋な視覚的」時代に入ったのです。

では、「純粋なビジョン」は将来の自動運転の主流の方向性なのでしょうか。 Zhuoke氏は、前に「テクノロジーリファレンス」でこのトピックについて説明しましたが、簡単に整理しておきます。

自動運転は、2つの主要な技術学校に分けることができます。1つはテスラに代表される純粋な視覚学校で、もう1つはGoogleに代表されるLIDAR学校です。それらの主な違いは、道路状況データを収集するために使用されるセンサーが異なることです。つまり、車の「目」が異なります。純粋な視覚学校の唯一の「目」はカメラです。LIDAR学校はLIDARをメインの「目」として使用することを選択し、カメラと協力して、障害物の距離と視覚的な詳細を包括的に判断します。色、パターンなど。

LIDARの動作原理は、レーザー光線を放射することです。レーザー光線は、障害物に当たると反射して戻ります。障害物の距離は、その間の時間差を使用して計算できます。レーザービームはあまり有用ではありませんが、毎秒100回、毎回128ビームの光を放射する場合、360°の高速回転スキャンにより、障害物の詳細を高精度で復元できます。たとえば、砂利道では、前の車が倒れ、小石が後の車に向かって発射されます。レーダーは、小石の速度と位置をリアルタイムで判断できます。さらに強力なのは、LIDARが光の影響を受けず、夜間の暗闇でも正確な測定を維持できることです。

LIDARの利点から、ほとんどの自動車会社がこのルートを選択しています。Google、Baidu、Uberなどのインターネット会社に加えて、FordやGeneral Motorsなどの伝統的な自動車会社や、次のような国内の自動車メーカーもあります。 WeilaiとXiaopeng。新しい軍隊。

テスラに代表される純粋なビジュアルスクールを見てみましょう。 「ピュアビジョン」であるため、センサーはカメラのみを使用し、ライダーやミリ波レーダーは使用していません。テスラはなぜそれほど独立しているのですか？ムスクはいくつかの理由を挙げました。まず、複数のセンサーが相互に連携しているため、非常に良い音に聞こえますが、知覚結果が矛盾し、対処が困難になります。第2に、LIDARは単独では使用できません。また、高精度のマップマッチングが必要であるため、車の使用が非常に制限され、グローバルに使用することは不可能です。もちろん、ムスクが言わなかった3番目の理由があります。つまり、LIDARは高価です。自動運転の要件を満たすことができるLIDARの価格で、最初にテスラを購入することができます。車載カメラの費用はたったの30ドルです。

もちろん、純粋な視覚システムには、不正確な距離測定、バックライト付きの深刻な歪みなど、多くの技術的な障害もあります。しかし、ムスクは、人間は情報の視覚的収集と脳の処理情報を通じて安全に運転できるため、自動運転技術も使用できると固く信じています。 Muskの見解では、純粋なビジョンの現在のボトルネックは、ハードウェアではなくアルゴリズムにあります。視覚処理システムをより「インテリジェント」にするために、アルゴリズム、データ、および計算能力の3次元で努力を続けている限り、純粋な視覚ソリューションはLIDARテクノロジーを粉砕することができます。

どちらの側も合理的に聞こえますが、将来はどちらの側になりますか？ Zhuo Ke先生は、人工知能がより速く進化しているか、LIDARのコストがより速く低下しているかに依存すると考えています。現在、LIDARの勝者側の方が大きいようです。

人工知能の画像認識技術は数年前に突破口を開いたばかりなので、次の飛躍的な突破口を開くには数年かかるかもしれません。そうして初めて、人間の視覚的判断に匹敵するようになります。そして2020年は「LIDARの初年度」と呼ばれ、多くのメーカーが参入し、数年以内にLIDARの価格は現在の1/10から1/20に下がるでしょう。 LIDARが自動運転の標準になると、テスラに大きな影響を与えます。センサーが受信するデータの種類が異なるため、機械が自律的に運転することを学習する方法も異なります。新しいセンサーを交換した後は、マウスに一対の翼を追加するのと同じで、飛ぶことはできません。これは、テスラがまだアルゴリズムに大きな調整を加える必要があることを意味し、これには多くの作業が必要です。グーグルがこのプロセスを完了するのにどれくらいの時間がかかるか、テスラも不可欠です。テスラは真の自動運転の時代を逃しますか？