到目前為止,自動(dòng)駕駛汽車中使用的LiDAR的成本要高于某些低檔汽車本身。激光雷達(dá)的維護(hù)和處理輸出仍然是一項(xiàng)昂貴的工作,令人頭疼。因此,這使得它們成為自動(dòng)駕駛汽車的商業(yè)化生產(chǎn)的較不適合的選擇。

激光雷達(dá)在計(jì)算“深度”信息方面非常準(zhǔn)確,深度信息是無人駕駛汽車執(zhí)行路徑規(guī)劃,與物體保持安全距離等操作的最重要內(nèi)容之一。這使LiDARs成為集成到自動(dòng)駕駛汽車中的理想選擇。但是問題是,它們太貴了!

此前,高射程激光雷達(dá)的成本約為75,000美元。但是,為降低激光雷達(dá)的成本一直在進(jìn)行昂貴的研究。Alphabet公司的母公司W(wǎng)aymo通過廣泛的研究將成本降低了90%!

到目前為止,自動(dòng)駕駛汽車中使用的LiDAR的成本要高于某些低檔汽車本身。激光雷達(dá)的維護(hù)和處理輸出仍然是一項(xiàng)昂貴的工作,令人頭疼。因此,這使得它們成為自動(dòng)駕駛汽車的商業(yè)化生產(chǎn)的較不適合的選擇。

其次,LiDAR在惡劣的天氣條件下不能很好地工作,它們會(huì)產(chǎn)生噪點(diǎn),這可能會(huì)使LiDAR點(diǎn)云的輸出不準(zhǔn)確。

盡管如此,公司仍應(yīng)該投資使用LiDAR和點(diǎn)云處理進(jìn)行自動(dòng)駕駛的方法,因?yàn)檎l知道,也許有一天LiDAR也會(huì)變得便宜嗎?

相機(jī)非常適合捕捉場景的高分辨率細(xì)節(jié)。但是問題是,它們沒有像LiDAR那樣為我們提供“深度信息” :(折衷方案在世界上到處都是。相機(jī)的輸出是高分辨率,但是是2D平面圖像。這幾乎是不可能的�？梢詮膯蝹�(gè)圖像中獲取“深度信息”,有些方法可以使用立體視覺從圖像中獲取深度。

給定從放置在同一水平高度一定距離的兩個(gè)攝像機(jī)捕獲的兩個(gè)圖像,我們可以使用計(jì)算機(jī)視覺算法估計(jì)深度信息。

在計(jì)算機(jī)視覺文獻(xiàn)中存在很多立體深度估計(jì)算法,但它們都無法同時(shí)實(shí)現(xiàn):實(shí)時(shí)處理、高精確度、全自動(dòng)的。

人類使用立體視覺(Eyes),即使深度僅為一幅圖像,也能出色地估計(jì)深度。甚至可以閉上一只眼睛,并且仍然可以合理地估計(jì)深度!

人類是否真的在“學(xué)習(xí)”如何感知深度?我們無法真正回答這個(gè)問題。

但是,深度仍然可以被視為學(xué)習(xí)問題,因此深度“足夠好”可以解決自我駕駛問題嗎?

現(xiàn)在有幾篇論文將視線深度估計(jì)作為學(xué)習(xí)問題: