Diferencias entre la patente Huawei y la patente Tesla

Primero, echemos un vistazo a la tecnología de algoritmo visual defendida por Tesla. El concepto general de conducción autónoma con algoritmo visual es en realidad muy simple: simular el comportamiento humano. Creen que, dado que las personas pueden conducir con un solo ojo, los automóviles también deberían poder ver el entorno a través de cámaras y lograr una conducción autónoma como las personas. Las personas pueden identificar las condiciones del tráfico y aprender a conducir automóviles, ¿entonces Tesla también puede usar algoritmos para desarrollar inteligencia? ¿Cerebro? Ve y aprende.

¿Cómo aprende el sistema cerebral autónomo de Tesla? Primero utilizará las cámaras del Tesla para construir un modelo de los participantes del tráfico circundante, mientras agrega datos fotográficos al conjunto de entrenamiento de una red neuronal para que los humanos puedan saber de qué se trata. De esta forma, después de formar una determinada proporción, ¿el cerebro? Podré juzgar por mí mismo qué coche, qué moto, quién, a qué distancia están de mí, en qué dirección están y la velocidad del movimiento... Este tipo de aprendizaje no se limita a las pruebas internas de Tesla. , pero también incluye una gran cantidad de propietarios de automóviles Acumulación de datos en escenarios de conducción reales. Sin embargo, así como el ojo humano puede emitir juicios erróneos, los algoritmos de visión también tienen deficiencias obvias, es decir, es difícil inferir escenas reales en 3D precisas a partir de imágenes planas en 2D. Por ejemplo, una vez Tesla reconoció un gran camión blanco como una nube y chocó contra ella. Utilice la proyección bidimensional del cuerpo humano como una persona real para frenar activamente; utilice la señal de alto en el cartel como señal de tráfico para que el automóvil frene activamente.

Teóricamente, la combinación de tecnología de visión y lidar es una solución perfecta, porque el sensor de imagen en la solución de visión puede obtener alta velocidad de fotogramas, información ambiental compleja de alta resolución y es barato, y lidar es un Sensor que obtiene información de profundidad de un objetivo emitiendo un pulso láser y detectando las características de la luz dispersa del objetivo. Tiene las características de alta precisión, amplio rango de medición y gran capacidad antiinterferente. Las empresas del sector también creen en general que la tecnología de conducción totalmente autónoma debería incluir sensores como lidar, radar, cámaras, imágenes ultrasónicas y térmicas.

El lidar generalmente se puede dividir en lidar mecánico, lidar híbrido de estado sólido y lidar de estado sólido puro. La tecnología del lidar mecánico se desarrolló anteriormente y es relativamente madura. Sin embargo, el entorno de conducción de las piezas giratorias mecánicas es inestable, lo que dificulta mucho la producción en masa de acuerdo con las regulaciones de vehículos y eleva el precio. Los coches autónomos que vemos con giroscopios muy altos son generalmente lidar mecánicos. El precio de un lidar mecánico que puede alcanzar la conducción L4 se puede calcular fácilmente en decenas de miles de yuanes.