AIR 067 | 专访Velodyne LiDAR总裁:价格和需求是鸡和蛋的关系

2016-08-15 10:32:50     作者:田苗      来源:雷锋网

8月12日,CCF·GAIF全球人工智能与机器人峰会上,我们有幸采访到Velodyne LiDAR的总裁Michael Jellen。

不久前,雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)曾采访Velodyne LiDAR亚太区总监翁炜,今年4月份他一个人就完成了公司给亚太区制定的销售目标,当时的他在兴奋之余,还向我们讲述了关于Velodyne背后的故事。8月12日,CCF·GAIF全球人工智能与机器人峰会上,我们有幸采访到Velodyne LiDAR的总裁Michael Jellen,他解释了关于LiDAR贵的原因,以及未来在中国市场发展的计划。

尽管LiDAR精准度很高,但价格着实不便宜,百度高级副总裁王劲在大会上“大吐苦水”:当年买了一台LiDAR要70万人民币。关于昂贵的价格,Jellen解释到问题在于目前市场上的需求还很小,如果现在有几百万台的LiDAR订单的话,可以给出很优惠的价格。车厂方面购买的数量较少,而LiDAR使用的技术非常昂贵,所以这是鸡和蛋的关系,成本的降低需要等待有大批量的需求。不过他们也在努力和供应商进行协商。

之前我们报道过LiDAR的制作工艺复杂,要实现批量生产确实有不小的挑战,Jellen表示,他们建立了较好的供应链体系,并寻找各种相关配件的制造公司。去年他们在北京开设了办公室,想必也考虑到了生产的问题。Jellen透露考虑到客户拓展,不止在北京还在其他地方开设办公室,一方面主要为一些车厂提供好的技术和服务支持,同时和中国生产商进行协商,保证批量生产。另一方面则希望技术研发方面得到支持。

此外,目前自动驾驶的发展遇到各种各样的挑战,从技术层面来说,Jellen认为硬件方面已经有足够多的厂商支持,反而最大的瓶颈在于软件,怎样去实时做出判断,做出现在默认开车的一些功能,如直行,躲避障碍物等,这可能还需要五年的时间。

在大会现场的演讲中,Jellen还向我们详细介绍了激动雷达与一般雷达技术和相机的不同之处。

LiDAR与雷达和相机的优势和劣势

首先,LiDAR和雷达技术都能够比较好的去进行一个路况的勘测,告诉人们前面有什么样的路障,发现路障。同时,一般天气情况下两者技术的表现都比较好。而且雷达技术有时能够把路障之外隐藏的路况也反射回来,但是雷达技术也有缺陷。

第一缺少高清技术,它是二维的技术,技术局限性较大,如果人们离车越远,那么雷达和照相机两个共同使用时,传回来的照片并不是非常地清晰,当然也可以用军用雷达,提升照片的清晰度,但现在使用的并不多。

LiDAR激光雷达有什么样的优势呢?第一是高清,它所有传回来的照片或者信息都是高清的。第二,不再是二维图象,而是3D图象,这样不仅能观察到物体的细节,同时还能够判断,基于物体真实的规格进行判断。比如说在较近的一个物体和较远的物体之间的实际距离和规格,同时它还带了一个比较轻载的照相机,不会在障碍物上面进行反射。实际上,现在LiDAR激光雷达技术并没有实现大批量生产,但预测2018年之后,会大规模的生产和制造。

再来看看照相机和LiDAR。照相机本身就像雷达一样是非常好的技术,成本低而且应用很广泛,也比较轻,但它有自己的局限:第一,照相机拍摄的照片与光照有很大的关系,如果光照好的话,照片比较清楚,但有时候光照下会出现阴影,影响我们的判断。想象一下,一家人一起拍照,可能10米之外这个照片照得不错,但如果拿着手机在两百米之外拍照的话,基本上什么都看不到了,这就是照相机的局限性。

LiDAR传回来的照片绝对是高清的,足够清楚,而且不受光照影响,不管是早上还是傍晚,它的照片都是非常高清的。另外它还可以满足远距离的拍照需求。不管车灯开不开,或者路灯开不开,LiDAR对于周围的环境光照没有任何要求,传回来的照片能确保是高清的。

照相机的成本会低一些,所以应用广泛,但是在未来,如果每一年生产的LiDAR能达到两三百万的话,它的成本可能会低很多。在未来,每一辆无人驾驶的汽车都要搭载一到两个LiDAR,整个成本随着大规模的生产和应用都会得到降低。

LiDAR能实现的具体功能

3D图像识别路障和路标

大会上,Jellen分享了一些LiDAR能实现的优势。首先是3D图像,LiDAR会提供一个地图,标明路标和路障。当大家在陌生的城市从A点开到B点时,对周遭的物品会感到非常专注,有时会迷路,但如果走了三四次后,便不会再迷路。同时你不会像第一次上路那样,关注路上的路障或路标。

LiDAR提供的3D高清图像也是同样的道理。驾驶员开到一个交叉路口,我们会看到有个路标,看到空中有个东西,会判断这到底是什么,是路标还是小鸟,3D高清图像会告诉我们远处哪个是山,哪个是车,哪个是楼,而人脑则需要进行持续复杂的重复性的工作,以便大脑能够分清楚这些信息。

不管这条路有多高,或者这条路有多长,实际上在每一个地方都能够看到汽车在什么样的路上行驶,而且LiDAR时时刻刻会传回前方路况的信息反馈,这样我们能及时进行机器的调整。我们能够非常精确地定位汽车的位置,仅仅是靠一张照片便可定位它所在的位置。有的时候如果我们有比较复杂的路况,或者下雪的话,我们基本上看不清楚路边的行人道跟车道之间的距离。比如说在草坪或者是有草的地方,我们也看不清楚路的边缘在哪里,但高清的激光雷达能帮助我们去看清楚。

高速公路汽车会合

另外,无人驾驶时汽车在高速公路会合更难,因为你要看全方位的视角,并判断各方向上汽车的相对速度。

雷达能够给到一个非常精准的位置,就是所有汽车的精准位置,也有人说,你只是看前方,只是看前方在做无人驾驶的时候,这个不对,很多时候你还要看两侧和后面,后方所有的这些会合交融的车的速度和相对速度,这在保证安全上是很大的挑战。

在测试覆盖的范围内,美国高速公路上会车的时候,会有一个路权,美国很奇怪的是谁都没有这样一个路权,最后都是两者当道勇者胜。无人驾驶的时候,如果我们前方有一个非常好的2D地图和视频的汇报跟进,系统里面你可以很好的看到,这个系统通常会判断前方的物体,它知道自己的关注点和侧重面在哪里,这个车一直朝路开,在路上开的时候,它会知道哪些道路是有交通堵塞,哪些有哪样的指示,在整个街区是非常熟悉的。

从软件角度上来看,我们可以把刚刚讨论的所有问题简易化,这样会带来很多好处,比如你现在是一个城市规划师,一个新型大城市道路上有很多车辆,你在规划车的时候,会有一个实时能够控制的,比如说哪些地方是有路障,哪些地方又修路,或者哪些地方有建筑工地,这块道路的路况不是很好,我们可以完全用最精准的3D图像来捕捉。

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