當前，提到自動駕駛汽車環境感知技術，很多人會首先想到激光雷達。的確，相較于攝像頭、毫米波雷達等車載傳感器，激光雷達具有高精度、高分辨率的優勢，并已在很多自動駕駛試驗車上廣泛搭載。但這種技術也有其無法忽略的缺點——成本高，譬如Ibeo的LUX 4線激光雷達，售價就高達1.5萬美元，而谷歌雖然在年初宣稱其自主開發的激光雷達可以降低90%的成本，每臺依然要7500美元。如此高昂的價格，對于最終要走向商業化的自動駕駛汽車來說，明顯不現實。
因此，在已有激光雷達方案之余，如何找到一種成本更低的環境感知解決辦法成了很多企業關心的問題。針對這個難題，在日前召開的第四屆APEC車聯網研討會上，來自中國工程院的高文院士給出了自己的答案——視覺導航。
在他看來，不管企業如何優化激光雷達成本，要想把其價格降至譬如1000美元甚至更低——畢竟這一價位對于量產車來說才是合理的，都面臨較大的挑戰。比較而言，以“攝像頭+軟件”的視覺導航技術，更容易達到。
激光雷達價格高 視覺導航賦能自動駕駛
視覺導航，顧名思義即通過視覺攝像頭捕捉圖像信息，以獲取移動物體在空間中所處的位置、方向和其他環境信息，并用一定的算法對所獲信息進行處理，建立環境模型，進而尋找一條最優或近似最優的無碰路徑，實現安全移動，到達目的地。
在此技術方案中，有兩大關鍵點——視覺攝像頭和人工智能算法，其中前者主要用于獲取環境信息，后者則用來分析數據，提取特征量，從而為下一步的行動提供決策依據。相較于激光雷達，以視覺技術為主導的環境感知解決方案，技術更成熟，門檻和研發成本更低，因此在近兩年隨著計算機視覺技術的日趨成熟，以及互聯網、人工智能、云計算等新興技術的快速發展，獲得了越來越多自動駕駛相關企業的關注，其中最具代表性的企業便是特斯拉。
作為特斯拉的CEO，馬斯克曾公開表示特斯拉不會使用激光雷達，因為后者的成本過高。之后，在特斯拉的Model S、Model X、Model 3上，果然沒有看到激光雷達的身影，這些車上僅安裝了一定數量的攝像頭、毫米波雷達和超聲波傳感器，來驅動自動駕駛儀Autopilot。即使在2016年特斯拉汽車憑借攝像頭等傳感器沒能正確辨別駕駛環境而引發交通事故，飽受爭議后，這家公司依然沒有對激光雷達“松口”的意思，這一點從特斯拉今年屢次升級其駕駛輔助系統就可以看出。
而如特斯拉一樣“倚重”計算機視覺技術來實現自動駕駛的企業還有圖森未來。這家成立于2015年的自動駕駛初創公司，在其自動駕駛解決方案中，也是以低成本的計算機視覺為核心，并輔以人工智能算法。
“因為我們需要考慮怎么把東西賣出去，所以首先會考慮價格相對較低的方案。”這是圖森未來CTO侯曉迪想法。在他看來，激光雷達還沒有量產，價格貴，目前無法產生足夠多的價值，但圖森并不排除在降價之后選擇使用激光雷達。
不過，正如高文院士所說，激光雷達降成本那么難，究竟何時價格能降到符合量產要求、能被大多數企業所接受，目前誰也不知道。而另一方面，隨著自動駕駛領域各家企業爭相推進其產品量產進程，留給這些企業的時間并不多了，與其都在激光雷達一項技術上“死磕”，不如轉而尋找其他更可行、在短期內有可能落地的技術。
視覺導航雖美 仍有諸多難題待解
視覺感知作為一條走低成本和借助大數據就能夠解決問題的技術路線，雖然相較于激光雷達，有諸多優勢，更易于推動自動駕駛汽車商業化。但這條路線本身，目前也面臨一些技術難題。
“要想憑借視覺感知把導航問題處理好，AI決策的算法很關鍵。”高文院士表示。“以視覺測距為例，當視覺攝像頭輸入一些環境圖像后，通過相關的計算，我們就可以反向推演出車子距離房子、行人、信號燈的距離。所以這里一定要測距的算法足夠好，才能測的準、定位準確。”
然而在實際工況中，使用視覺測距常常會出現位置漂移的現象。因為視覺測距是依靠攝像頭獲取不同的環境圖像，然后與原有的地圖做比對，并通過相關算法，計算出距離。在此過程中，如果數據處理速度跟不上，或者算法不夠好，就會發生漂移，與實際結果產生一定的差距。這就需要有專門的算法去解決漂移的問題，比如通過特征匹配，提取一些關于“特征”的數據，來比較差別，從而檢測是否存在漂移，以及位置漂移的程度，然后反向糾正。除此以外還可以通過全局優化的思路，也可以幫助車輛進行精準定位。
另外一個問題是，視覺導航對光照的要求比較高，不像激光雷達不需要光照，就可以檢測障礙離車的距離。視覺導航由于是依靠攝像頭來采集環境信息，而攝像頭本身不發光，因此光線不好的時候，需要用輔助光來照明，就像人眼在夜里也需要開燈才能看清周圍的環境一樣。
從這一點上來講，今后的視覺導航系統還必須解決光線不好條件下的導航問題。此外，還有天氣、擁堵以及各種突發狀況，也會在一定程度上影響視覺導航的正常發揮。去年5月發生的特斯拉撞到白色大貨車就是最好的例子，據特斯拉對此次事故的解釋，兩車相撞時特斯拉是逆光行駛，強烈的光線對特斯拉搭載的攝像頭造成了干撓，而大貨車的白色車身在遇到強光時，也無法為攝像頭所辨認，才釀成了此次事故。由此可見，視覺導航雖然聽起來很美，具體實施起來也是任重道遠。
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