注:本文由艾邦群友 铁龙 投稿,艾邦团队配图。

近段时间,特斯拉取消毫米波雷达的事情闹得沸沸扬扬。特斯拉已经坚持不用激光雷达了,为何还要取消毫米波雷达?特斯拉的AI主管给出了答案,是因为毫米波雷达的探测性能不稳定,导致与摄像头融合后带来错误,感知效果反而没有纯摄像头感知效果好。


但是,探测性能不稳定这个锅毫米波雷达不背。原因有两点:

1. 特斯拉使用的是conti的4代雷达,而且是简配版ARS408。这个型号估计很多人都没听说过,但是ARS410大家肯定都知道。410采用的是2T3R天线,MMIC用的是MR2001,MCU用的是Freescale Racerunner gen 1,这些性能已经很一般了,然而特斯拉竟然在这些基础上定制了性能更一般的ARS408,效果可想而知。

大陆77Ghz毫米波雷达ARS408-21
     
2. 特斯拉毫米波算法的不足。大家都知道特斯拉的强项是在视觉算法方面,但是在毫米波雷达算法方面就没那么强了。毫米波雷达算法跟视觉算法差异还是比较大的,毫米波雷达需要目标提取、杂波滤除、特征检测、多目标分辨等专用算法。但是显而易见,特斯拉在这块并没有太多的投入。 

特斯拉此前自动驾驶传感器配置,来源官网

目前来看,特斯拉打算就纯视觉感知方案一条路走到黑,不能说这条路不对,只能说这条路风险太高。那么,特斯拉哪来的自信坚持只用纯视觉感知方案?主要有三点:
  1. 每天有超百万的车辆在帮特斯拉采集数据用于视觉训练。并且,这一数据还在飞速增长。
  2. 特斯拉有强大的视觉算法团队。 
  3. 特斯拉自研超级计算机Dojo用于视觉数据训练。 
   
假设一下,即使特斯拉的数据库场景覆盖率已经达到99%,甚至99.999%,但是还有0.001%的场景覆盖不到。在遇到这种场景时,特斯拉该如何处理?

特斯拉前视摄像头


就算特斯拉视觉算法已经跟人脑无异,但是摄像头的局限性还是不可避免的。当人眼遇到强光、大雾、大雪等情况下都不能判断前方路况,更何况需要光学感知的摄像头。

自动驾驶传感器性能对比

多传感器融合正是利用不同的传感器的优势弥补其他传感器的弱势,从而实现更强的感知能力。激光雷达分辨率高、可成像,摄像头可识别道路场景及目标分类,毫米波雷达测距,测速准确,受环境影响较小。三种传感器各有优势,相互融合感知才能更准确。 

多传感融合示意图,来源德州仪器

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活动推荐:

第二届汽车毫米波雷达暨车标工艺技术高峰论坛
Automotive millimeter wave radar process& technology summit forum
2021年09月17日(17 Sept.2021) 
地址:上海 国际汽车城

一、会议议题








编号
议题
演讲嘉宾
1
车载毫米波雷达核心技术要点解析及其应用案例介绍
纳瓦 总裁 李建林
2
79GHE毫米波雷达及车载毫米波雷达关键技术探讨
华域 VP 叶海
3
毫米波雷达的技术路径图和发展趋势介绍
苏州毫米波 董事长 白杰
4
4D成像毫米波雷达解决方案介绍
傲酷雷达 总裁 郄建军
5
毫米波雷达&激光雷达未来雷达技术谁与争锋?
长沙莫之比
6
毫米波雷达的特殊塑料应用介绍
材料供应商 科思创
7
ACC车标应用场景和工艺技术的发展瓶颈介绍
海拉敏实 或 丰田合成
8
可穿透毫米波雷达波车标应用案例
桑尼尼 研发总监
9
塑料激光焊接在毫米波雷达上的应用
塑料激光焊接供应商 LPKF
10
车载毫米波雷达抗干扰与识别技术
毫米波测试 电磁测通
11
基于毫米波雷达的多传感融合软件算法解决方案介绍
安波福 自动驾驶感知算法工程师
12
智能驾驶舱内毫米波雷达产品的应用技术介绍
拟邀请:车内监控系统供应商
13
毫米波雷达芯片及应用算法的介绍
拟邀请:芯片供应商NXP或者英飞凌等
14
PVD技术在毫米波雷达产品的应用介绍
拟邀请:PVD工艺供应商
15
PCB材料及加工对毫米波雷达电路设计的若干关键影响因子介绍
拟邀请:罗杰斯,生益科技
16
圆桌会议多感知传感器激光雷达,摄像头,毫米波,超声波分别的挑战和机遇?ACC车标透波,发热,发光,的发展趋势和技术瓶颈?最新一代毫米波雷达技术的现状和发展方向?结合特斯拉战略聊一聊毫米波雷达的发展机遇和挑战?
拟邀请:主机厂,TIER1, 毫米波方案供应商


二、往届演讲嘉宾


三、联系方式

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作者 ab