什么是純視覺自動(dòng)駕駛

　　所謂純視覺自動(dòng)駕駛，是指車輛不依賴激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等主動(dòng)傳感器，而是僅依靠車載攝像頭和圖像處理算法來感知周圍環(huán)境。這一思路模仿人類駕駛員靠眼睛“看”道路的方式，通過多個(gè)角度的高清攝像頭捕捉圖像，再用深度學(xué)習(xí)等算法來理解這些圖像，從而識(shí)別車輛、行人、交通標(biāo)志、車道線等信息，最終做出駕駛決策。

　　純視覺自動(dòng)駕駛的核心工作是在二維圖像中提取有用信息，然后通過算法推斷出三維空間結(jié)構(gòu)與動(dòng)態(tài)變化，從而實(shí)現(xiàn)判斷前方車輛的距離、相對(duì)速度以及可能的路徑等功能。這些推斷并不是簡(jiǎn)單的幾何計(jì)算，而是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)出來的“經(jīng)驗(yàn)”?！皬膱D像推斷世界”是純視覺方案的基礎(chǔ)，也是它優(yōu)劣的根源所在。

　　視覺感知的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

　　視覺傳感器本身的成本遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)等主動(dòng)傳感器。攝像頭硬件便宜、體積小、易于大規(guī)模部署，這對(duì)整車成本控制尤為重要。相比激光雷達(dá)曾經(jīng)動(dòng)輒上萬(wàn)元的價(jià)格，攝像頭的投入可以說是微乎其微。

　　視覺數(shù)據(jù)對(duì)語(yǔ)義信息的表達(dá)也更為豐富。攝像頭捕獲的是光學(xué)圖像，其中包含顏色、紋理、符號(hào)等大量信息，這些信息在理解道路標(biāo)志、交通燈狀態(tài)、危險(xiǎn)手勢(shì)等復(fù)雜場(chǎng)景時(shí)非常有用。相比之下，激光雷達(dá)輸出的點(diǎn)云數(shù)據(jù)雖然精確，但在原始語(yǔ)義信息量上遠(yuǎn)不如圖像數(shù)據(jù)。

　　對(duì)于純視覺自動(dòng)駕駛來說，輸入是統(tǒng)一的圖像數(shù)據(jù)，這使算法開發(fā)與迭代可以更集中、更一致。在多傳感器融合的系統(tǒng)中，每種傳感器的數(shù)據(jù)格式就不一樣，在開發(fā)時(shí)，需要先做復(fù)雜的數(shù)據(jù)對(duì)齊和融合架構(gòu)設(shè)計(jì);而在純視覺方案中，開發(fā)者只需圍繞圖像感知算法本身積累數(shù)據(jù)、迭代模型，相對(duì)簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程。

　　此外，通過不斷訓(xùn)練視覺模型，還可以讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在更多復(fù)雜環(huán)境下對(duì)物體做出更準(zhǔn)確的識(shí)別和分類。對(duì)于一些動(dòng)態(tài)對(duì)象的意圖預(yù)測(cè)(比如前車突變方向、行人可能橫穿馬路等)，圖像數(shù)據(jù)本身的細(xì)節(jié)也能給出更多線索。

　　純視覺方案的技術(shù)劣勢(shì)

　　純視覺的優(yōu)勢(shì)非常明顯，但劣勢(shì)也有很多，這也是為什么很多主機(jī)廠依然選擇激光雷達(dá)作為主要感知硬件的原因。

　　純視覺最顯著的問題是距離和深度的推斷不如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等主動(dòng)傳感器穩(wěn)定。攝像頭捕獲的是二維圖像，要從二維圖像準(zhǔn)確推斷三維空間結(jié)構(gòu)和測(cè)量距離，需要依賴模型內(nèi)部的估計(jì)和推理。這種推斷在普通場(chǎng)景下可以做得不錯(cuò)，但在極端光照、遮擋嚴(yán)重或遠(yuǎn)距離場(chǎng)景中，會(huì)出現(xiàn)誤判或者不穩(wěn)定的情況。與之相比，激光雷達(dá)通過發(fā)射激光束直接測(cè)量返回時(shí)間，從而獲得精確的三維信息，這種測(cè)距方法在很多情況下更可靠。

　　攝像頭對(duì)光照和天氣條件也非常敏感。雨天、霧天、大雪、逆光等條件都會(huì)極大削弱圖像的清晰度或?qū)Ρ榷?，這會(huì)影響視覺算法對(duì)環(huán)境元素的識(shí)別能力。相對(duì)而言，雷達(dá)類傳感器在雨霧等惡劣天氣下表現(xiàn)得更穩(wěn)定，像是毫米波雷，在低能見度環(huán)境中更是能穩(wěn)定提供有效信息，這是純視覺難以達(dá)到的能力。

　　純視覺自動(dòng)駕駛在復(fù)雜場(chǎng)景的泛化能力也有限。純視覺系統(tǒng)訓(xùn)練需要大量樣本覆蓋各種可能出現(xiàn)的路況和動(dòng)態(tài)組合，但現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景多變且不確定性因素很多，訓(xùn)練數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)無(wú)法完備。在未見過的極端情況或特殊組合場(chǎng)景下，深度學(xué)習(xí)模型可能無(wú)法做出正確判斷，這也會(huì)帶來潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　很多視覺系統(tǒng)還需要在圖像預(yù)處理、特征提取、三維重建等環(huán)節(jié)使用極高算力，這在車載平臺(tái)資源有限的情況下也帶來了很大的困難。高算力投入相當(dāng)于“隱性成本”，雖然硬件本身便宜，但為了保證實(shí)時(shí)性可能需要更昂貴的計(jì)算平臺(tái)。

　　技術(shù)發(fā)展的方向

　　現(xiàn)階段，很多車企的自動(dòng)駕駛方案都是選擇“融合感知”路線，即在攝像頭之外加入激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等感知硬件來補(bǔ)充信息。這種融合既能利用視覺數(shù)據(jù)的豐富語(yǔ)義，也能借助激光雷達(dá)等提供的精確空間信息，使自動(dòng)駕駛汽車在復(fù)雜場(chǎng)景下提升整體感知的可靠性與冗余能力。

　　從技術(shù)趨勢(shì)上看，純視覺和多傳感器融合其實(shí)各有適用場(chǎng)景。純視覺依靠圖像信息和強(qiáng)大的算法，能夠?qū)崿F(xiàn)較低成本下的環(huán)境理解，并且隨著算力提升和模型優(yōu)化，其感知能力可以不斷提高。多傳感器融合則在環(huán)境理解的穩(wěn)定性和安全冗余性上有天然優(yōu)勢(shì)，尤其是在復(fù)雜或極端工況下可以更可靠。