最近，一大批新创公司蠢蠢欲动，它们打算只靠计算机视觉和雷达就搞定自动驾驶。这些公司还包括AutoX以及Comma．ai。
此外，像特斯拉这样的大公司也想要干掉激光雷达的包袱，轻装上阵搞定自动驾驶。当然，特斯拉自由选择回头这条路是因为ElonMusk打了小算盘：激光雷达现在价格较贵，生产能力也过于，但Musk却想要必要让现售车辆未来通过软件升级构建仅有自动驾驶。这些公司信心十足，是因为在解决问题计算机视觉问题上，机器学习的应用于，特别是在是卷积神经网络最近有了突飞猛进的变革。
人工智能，尤其是模式匹配和计算机视觉技术突破大大。此外，对新创公司来说，这是个极大的赌局。
类似于谷歌这样的大公司，都在醉心于激光雷达的研究，因此它们放开了其他解决方案，而这给新创公司拔了极大的发展空间。当然，这些公司有可能最后一无所有，但一旦顺利，就能赚到的盆剩钵剩，而风投公司最爱人投资这类公司。对于这三项关键技术，如今的趋势早已非常明显：1．随着时间的前进，激光雷达的价格不会渐渐走低，性能不会渐渐强化。
最后，高端版本几百美元就能搞定，而低端版则更为低廉；2．计算机视觉技术不会大大演化，最后可靠性超过用于拒绝。同时，与其配上用于的高性能处理器和电源必须都会大大走低；3．雷达的价格不会降到两位数（美元），用作分析雷达数据的软件也不会更加聪慧。除此之外，一些新技术未来的南北也很差预测，比如远程长波红外激光雷达、新型雷达或能必要把光子当无线电波处置的激光雷达替代品。当然，即使新技术能按照预测的趋势发展，未来的赢家也一定是那些可以把多项技术相结合的公司，现在的问题是这些技术究竟怎样融合才更加有效地。
现有的激光雷达有个问题，那就是它分辨率有些较低，观测距离过于近且售价便宜。当然，计算机视觉问题也不少，当下它还过于可信，必须外部灯光辅助，而且对计算机能力拒绝较高（意味著喜）。雷达的问题也是分辨率较低，甚至还不如激光雷达。下面，我们就来讲解几种有效地的技术融合方案：方案一：高端激光雷达居多，计算机视觉辅不受大多数团队注目的32线或64线激光雷达在观测道路障碍的能力上十分可信，只要在观测范围内，它们完全不有可能错误。
不过，一旦距离不远，它们就很有可能分不清障碍物究竟是什么。如将皮卡拢看作普通汽车，将3位行人看作2位，同时它也无法辨识面部表情和肢体语言。
最重要的是，这家伙是“色盲”，它没什么红绿灯信号。如果有了计算机视觉的辅助，情况就不一样了。
激光雷达可以将障碍物的图片从背景中“碰”出来，随后计算机视觉很更容易就能认清它究竟是什么，而且计算机视觉需要100％可信，它只负责管理提高最后效果就讫。如果自动驾驶汽车只需遵守“不要撞到到路上的东西”这样非常简单的命令，激光雷达就几乎够用，但这样的原作下自动驾驶汽车不会频密刹车，影响搭乘舒适度。
本文关键词：BB贝博ballbet,贝博betball体育app下载,贝博ball登录入口艾弗森,BB贝博艾弗森官方网站
本文来源：BB贝博ballbet-www.bbooom.com
