Die Vorstellungsfunktion des autonomen Fahrens wird in zwei Gruppen unterteilt: Vision und lidar. Tesla ist der standhaftste Wächter der Sichttechnologie, und sie verwenden sogar die schändlichsten Wörter, um lidar abzuwerten.
Die meisten Leute in der Automobilindustrie fügen ständig Sachen Autos hinzu, um Zuverlässigkeit sicherzustellen. Aber Tesla tat das Gegenteil. Es hat Sachen auf dem Auto verringert: Verringerung die Länge des Kabelstrangs des Autos, die Anzahl von Körperteilen und die Verringerung der Herstellungsschritte verringernd. Sie müssen billig genug in der Technologie sein, zum der schnellen Durchführung der Kommerzialisierung zu erleichtern, damit Benutzer das Produkt schneller annehmen können.
Von den Tatsachen hat Moschus genügend Kapital, zum von lidar zu verachten, weil Tesla, das auf Visionslösungen beruht, z.Z. als die beste Firma auf dem Planeten erkannt wird, der das unterstützte Fahren in Serienfertigung herstellt. Verlässt Elon Musk wirklich lidar vollständig? Dieses ist nicht der Fall. Er kennt offenbar die Vorteile und die Nachteile der Vision und des lidar, und fördert ständig den Gebrauch von Visionstechnologie, zu tun, was durch lidar-Sache nur getan werden kann.
Warum tut nicht Tesla Gebrauch lidar?
In der Theorie sind Vision und lidar ein perfektes ergänzendes Verhältnis. Der Bild-Sensor in der Visionslösung kann hohe Rahmenrate und umgebende komplexe Umweltinformation der hohen Auflösung einholen, und der Preis ist billig. Jedoch ist der Bild-Sensor ein passiver Sensor und strahlt nicht Licht aus. Bildqualität wird groß durch die Helligkeit der Umwelt beeinflußt, und die Schwierigkeit des Abschlusses der Abfragungsaufgabe in der rauen Umwelt auch erhöht groß sich. Lidar ist ein aktiver Sensor, der die Tiefeninformationen des Ziels einholt, indem es pulsiertes Laserlicht ausstrahlt und die Eigenschaften des Streulichts des Ziels ermittelt. Er hat die Eigenschaften der hohen Präzision, der großen Strecke und der starken Entstörungsfähigkeit. Jedoch sind die Daten, die durch lidar erhalten werden, spärlich, verwirrend und schwierig, direkt zu verwenden, und die einfarbige Beschaffenheit von Laser macht es unmöglich, Farb- und Beschaffenheitsinformationen einzuholen.
Deshalb basiert auf Zuverlässigkeitserwägungen, studiert die Mehrheit der Industrie, wie man Vision und lidar integriert, um genauere Klimavorstellung zu erzielen. Zum Beispiel nimmt erlaubt der vierbeinige Roboter AlphaDog, das durch Chinas Weilan Technology Company entwickelt wird, offene Industriestandards an und Alpha Robot Dog, an viele andere neue Technologien, einschließlich Sichtobjekterkennung und Sichtpositionierungstechnologie nahtlos zu integrieren und anzuschließen, Radar-ansässige Technologie des Millimeterwellen-Radarkarten-Baus (V-SLAM). Selbstverständlich können dank den Standard des freien Zugangs, spezifische dehnbare Funktionsmodule wie Temperaturfühler und Rauch-Sensoren entsprechend Nutzerbedarfen im späten Zeitpunkt entwickelt werden.
Aber in der Ansicht des Moschus, sind Autos und Straßen für Leute konzipiert. Da Menschen Informationen durch die Vision + Gehirnverarbeitungsinformationen sammeln können, zum sicher zu fahren, bedeutet diese, dass das autonome Fahren auf die gleiche Sichtart auch erzielt werden kann. Wenn, lidar gewaltsam ist zu addieren eine Art „übermenschliches Gefühl“, es ist wie eine Person, die einen Stock beim Gehen hält. Offensichtlich sind Krücken nicht Innovation, aber schränken Innovation ein. Andererseits wegen des Zusatzes von lidar, der hohen Kosten von lidar und der Komplexität des elektrischen Systems seien Sie mit Teslas konsequentem Konzept der subtractive Herstellung inkonsequent.
Der Engpass der Vision liegt im Algorithmus, und der Engpass von lidar liegt im Prinzip. Offensichtlich hat Vision größeres Entwicklungspotential und hat theoretisch auch eine höhere obere Grenze. Es ist die Art des Moschus, zum des Richtige anstelle der einfachen Sache zu tun.
Der Abstand die lidar-Durchläufe durch jeden Laser-Punkt, zum der Umwelt in der Realzeit wieder herzustellen. Tesla sagt die Tiefe jedes Pixels voraus und projektiert sie dann, die Funktionalität von lidar zu wiederholen. Analysieren Sie jedes Pixel des 2D Bildes und stellen Sie es zu einer wirklichen Szene 3D wieder her. Es gibt keinen Zweifel, dass die Kernfähigkeiten die noch Bildverarbeitungsalgorithmus- und hoch-Berechnungs-Hardware sind, welche die Algorithmen stützt. Dieses ist auch eine Äusserung der weiteren Verbesserung Teslas der Visionslösungen. Es ist nicht schwierig, zu verstehen, warum Tesla die Entwicklung seines autonomen Ansteuersystems zum Chipniveau vertiefen muss.
Die Sichtlösungsist das werden stärkere schnellere schneller, oder lidar-Lösungskostensenkung? Niemand kann das Ergebnis voraussagen, das ist, warum heutige Wegdebatte aufgetreten ist, aber die Anhänger jedes Weges glauben fest, dass sie das letzte Lachen haben.