文:懂原创彩丽美车帝
[懂车帝原创行业]日前,工信部最新的《道路机动车辆生产企业及产品公告》变更扩展公示显示,4款特斯拉国产Model Y车型进行了信息变更申报。值得注意的是,变更后的新版车型中显示“无雷达”,也就是说,特斯拉国产ModelY车型的硬件配置已改用“纯视觉”系统
图源:工信部
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值得一提的是,特斯拉于2021年5月开始向纯视觉方案过渡。 之后,2022年10月,特斯拉官方发布了新车硬件配置的更新说明。 采用纯视觉系统(Tesla Vision )代替超声波传感器(USS )。
图源:工信部
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届时,特斯拉将在全球范围内取消Model和ModelY的超声波传感器,随后将于2023年从ModelS和ModelX中移除超声波传感器目前,在全球大部分地区,特斯拉传感器方案已从“8摄像头1毫米波雷达12超声波雷达”多传感器方案减少到“8摄像头”纯视觉方案。
特斯拉坚持视觉感知,通过AI神经网络技术提高辅助驾驶能力
众所周知,在自动驾驶的感知领域,在业界内分为立场明确的两派——视觉派和激光雷达派。 在全球多传感器融合的过程中,特斯拉仍然坚持只靠视觉方案实现准L4级自动驾驶,这也是特斯拉CEO马斯克长期以来决心实现的目标。
雷达传感器的成本通常相对较高,车辆处理来自雷达传感器的数据需要强大的计算能力。 作为纯粹视觉派最坚定的守护者,马斯克说:“激光雷达是没有意义的,对自动驾驶汽车来说是不必要的。”
雷达传感器的成本比较高
那么,特斯拉采用“纯视觉”方案的优点是什么?
实际上,特斯拉的面料采用了“通用视觉系统”和“神经网络”两种黑科技。
此前,在2021年的特斯拉AI日,特斯拉首席AI总监Andrej Karpathy拥有一个摄像头,每辆特斯拉汽车围绕8个车身,覆盖周围360度,获取信号灯、信号灯、灯、路缘石等周边信息,形成神经
Andrej说:“我们希望构建类似动物视觉皮质的神经网络连接,模拟大脑信息的输入输出过程。 就像光进入视网膜一样,我们想用相机模拟这个过程。 ”
雷达传感器的成本比较高
据了解,多任务学习神经网络架构(HydraNets )可以将8个摄像头获取的画面拼接在一起,平衡视频画面的延迟和精度。 通过人工或自动标记车道、车辆、信号灯、障碍物等环境和运动物体,系统逐帧分析视频画面,了解物体的深度、速度等信息,并将这些数据传递给团队进行学习。 利用8个摄像头输入的数据,实时绘制3D鸟瞰图,形成4D空间和时间标签的“网”来表示道路等信息,帮助车辆掌握驾驶环境,更准确地寻找最佳驾驶路径。
不过,对于这样的技术迭代,卡内基梅隆大学电气与计算机工程教授拉杰拉齐克马尔(Raj Rajkumar )表示:“这是前进还是后退,还有待观察。”
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