摄像头和激光雷达、毫米波雷达哪一个才是智能驾驶的重要发展方向?
3D毫米波雷达最大的缺点就在于探测精度不足,最大探测距离大约175m,距离精度在2.5m左右,这距离和精度对于更高级别自动驾驶而言显然是不足的。因此如何提升毫米波雷达的性能成了重中之重!具有更高分辨率,除了目标物距离、方位、速度,同时增加了高度数据,4D使得毫米波雷达能够生成类似激光雷达的高精度点云图像,可以更有...
陈嘉澍:车载毫米波雷达市场未来发展的三大趋势
第一,他认为车载毫米波雷达会有低成本的趋势。这是主动安全和辅助驾驶系统全面普及的重要的前提。毫米波雷达这个器件的降本需要做两方面的工作,首先是物料成本变低;二是开发周期缩短、开发难度以及开发投入同时降低,这是毫米波雷达降本的基本条件。第二,4D成像,这主要服务未来的L3、L4以上的自动驾驶系统,毫米波...
什么是车载摄像头?车载摄像头与雷达技术对比有哪些优势
1)相比于毫米波雷达,目前摄像头的主要优势在于:目标识别与分类-目前普通的3D毫米波雷达仅可以检测到前方是否有障碍物,而无法精准识别障碍物的大小和类别;例如:各类车道线识别、红绿灯识别以及交通标志识别等;可通行空间检测(FreeSpace)-对车辆行驶的安全边界(可行驶区域)进行划分,主要对车辆、普通路边沿、侧...
别怕FSD,华为们证明了,没有激光雷达做NOA并不耍流氓?
如果依靠视觉方案的话,侧向感知,只能依靠毫米波、超声波雷达来提供支持。视觉方案,是不是走不通了?视觉感知这套路线,优点是便宜,但缺点更凸显,例如对于深度信息的检测不足,还有对三维空间的构建都是短板,并且是长期存在的问题。但现在衍生出了大模型来弥补这两个短板,极越和百度的合作,是国内第一个用上Occupancy...
多花1万块选装的激光雷达,究竟是不是智商税?
毫米波雷达有3个缺点,分别是分辨率低、抗干扰能力差,对金属过分敏感。这就相当于让近视+散光的人开车,所有的物体都变得模糊不清且轮廓膨胀;地上的1块钱硬币明明很小,却反射出相当大的光圈,看起来像井盖一样大。另一种就是抛弃雷达,只靠摄像头实现智能驾驶,比如特斯拉FSD。这相当于让一个没有听觉和触觉的人...
激光雷达:边自证,边爆单
这个问题,财大气粗的华为,认为很好解决(www.e993.com)2024年7月25日。因为视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达各有优缺点,所以华为全都要,融合方案、纯视觉方案同时在演进。大部分企业还是需要激光雷达自证。从“没它不可”的“功能件”,到“类似于智驾时代的安全气囊”的“安全件”的妥协,激光雷达公司似乎有点底气不足。
激光雷达是我们走的一段弯路吗?
逻辑其实非常清楚,既然纯视觉如果可以完成Lidar的测距任务,那Lidar就没有必要存在了。用同样的逻辑,特斯拉也将原有的毫米波雷达去除了。当然,我承认在一些极其恶劣的条件,纯视觉的能力一定有着很大的限制,但是这绝对不会成为高成本激光雷达的上车必要条件。最后的一点距离确认的任务,不足以支撑如此高的成本。
北醒李远:激光雷达就是完美的传感器
相比而言,有的激光雷达公司则认为激光雷达和摄像头、毫米波雷达等多种传感器会长期共存。而当前市场上也有视觉方案的支持者认为激光雷达最终会被完全淘汰。02.采用主动信号的激光雷达效率更高当前激光雷达的弱点有哪些呢?除了成本高这一业内共识之外,还有两大弊端,一是分辨率低,性能不够强,另一个即是使用难。
激光雷达与视觉感知的优劣对比
目前激光雷达分为三类分别是机械式、混合固态式以及纯固态式。这三类有各自的优缺点,例如机械式发展最成熟,扫描速度快可以360度全方位探测,但是由于其体积较大很难装车量产,造价也是一个大难题;混合固态成本低,适合大规模量产但是视野有限,360度就不行了;纯固态将是未来发展趋势,有OPA光学相控阵和Flash两种...
智能驾驶全产业链梳理
超声波雷达的缺点在于测试角度小需要安装多个、测距短、只适用于低速场景等。目前阶段,单车约配备12个超声波雷达(倒车雷达安装4个超声波传感器,自动泊车系统在倒车雷达系统的基础上再增加4个UPA(超声波驻车辅助,UltrasonicParkingAssistant)和4个APA(自动泊车辅助,AutomaticParkingAssistant)超声...