編譯 / 朱 琳
編輯 / 張霖郁
設(shè)計(jì) / 皮 皮
來(lái)源 / Forbes，作者：Brad Templeton

Robocar使用3個(gè)主要傳感器——攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)。這是從現(xiàn)有的汽車?yán)走_(dá)開(kāi)始的，沒(méi)有太多的討論，因?yàn)樗欠浅；A(chǔ)的。

雖然特斯拉宣稱，他們很自豪能把雷達(dá)拿掉，但幾乎所有人都依賴它，因?yàn)樗燃す饫走_(dá)便宜得多，而且以一種非常不同的、超人類的方式看待世界。

最近，Waymo預(yù)告說(shuō)他們的第五代汽車上的新雷達(dá)是一種“成像”雷達(dá)。11月15日，他們公布了更多細(xì)節(jié)。

Waymo第五代自動(dòng)駕駛汽車▼

幾家初創(chuàng)公司也在開(kāi)發(fā)成像雷達(dá)，內(nèi)部工作也在與其他robocar團(tuán)隊(duì)進(jìn)行。甚至有傳言稱，特斯拉轉(zhuǎn)變立場(chǎng)之前，就與以色列4D成像雷達(dá)公司ARBE的雷達(dá)合作了。

傳統(tǒng)的汽車?yán)走_(dá)分辨率很低。在水平方向上，如果它能發(fā)現(xiàn)雷達(dá)目標(biāo)所在的車道，那就太幸運(yùn)了。在垂直方向上，它往往無(wú)法區(qū)分你前面的汽車和馬路上的天橋。

這是一個(gè)由非常模糊的斑點(diǎn)組成的世界，但也有幾個(gè)值得一提的優(yōu)勢(shì)：

1.對(duì)于每一個(gè)目標(biāo)，你都能得到一個(gè)很好的距離讀數(shù)（就像激光雷達(dá)），盡管可能會(huì)因?yàn)槭澜缟掀渌麞|西的多路徑返回而產(chǎn)生混淆。

2.你還能得到每個(gè)目標(biāo)的速度，這是非常有價(jià)值的，否則只能由新的多普勒激光雷達(dá)提供。

3.在無(wú)線電波中工作，像灰塵和霧這樣的東西對(duì)它來(lái)說(shuō)是透明的，同時(shí)它們大大減少了基于光的傳感器的范圍。

4.它們可以在很遠(yuǎn)的距離工作。

5.雖然多路徑返回可能是一種詛咒，但它們也是一種祝福，因?yàn)樗鼈兛梢宰屇惆l(fā)現(xiàn)視線受阻的目標(biāo)，比如你前面的一輛車，因?yàn)橛休v卡車擋在中間而看不見(jiàn)。

但也有不盡如人意的地方——低分辨率、行人的低反射率、噪音和多路徑返回，以及比攝像頭還貴的成本。

事實(shí)上，由于分辨率很低，雷達(dá)主要用于定位移動(dòng)目標(biāo)。因?yàn)槔走_(dá)可以告訴你目標(biāo)朝著你移動(dòng)或遠(yuǎn)離你的速度，這些目標(biāo)從世界上所有靜止的物體中脫穎而出。你會(huì)從靜止的物體（比如你前面拋錨的汽車）那里得到反射，但很難從其他靜止的東西（比如道路、柵欄、標(biāo)志等等）中可靠地分辨出來(lái)。

有霧天Waymo成像雷達(dá)的圖像▼

早期的雷達(dá)用戶不得不忽略任何來(lái)自固定物體的返回信號(hào)，這就是為什么你會(huì)看到配備雷達(dá)的特斯拉撞上了橫過(guò)馬路的卡車，以及停在左邊車道上的應(yīng)急車輛。

解決方法之一是大幅提高分辨率，這正是成像雷達(dá)所做的。傳統(tǒng)雷達(dá)的分辨率可能為5度（垂直方向上更差），而成像雷達(dá)則試圖達(dá)到1度，有些甚至聲稱分辨率為0.5度。

不過(guò)，分辨率并不像光線。即使成像雷達(dá)能告訴你目標(biāo)在1度內(nèi)的位置，但這并不意味著它能很好地分辨1度內(nèi)有兩個(gè)目標(biāo)。

結(jié)果是雷達(dá)產(chǎn)生了類似于激光雷達(dá)的“點(diǎn)云”。人們喜歡稱它為4D雷達(dá)，因?yàn)閷?duì)于每一點(diǎn)你都知道X和Y還有距離和速度。更恰當(dāng)?shù)卣f(shuō)，它是5D，因?yàn)楫?dāng)你觀察事物是如何隨著時(shí)間變化的時(shí)候，你可以對(duì)它們了解得更多。

看穿大霧

Waymo沒(méi)有透露太多關(guān)于他們新雷達(dá)的信息，只是說(shuō)他們?cè)u(píng)估了所有的商業(yè)產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)他們無(wú)法在內(nèi)部生產(chǎn)。包括ARBE、Aptiv、博世、大陸、英飛凌、麥格納、Metawave、Lunewave、ZF、Vayyar、Oculli、SRS等在內(nèi)的許多公司都在開(kāi)發(fā)甚至銷售成像雷達(dá)。

雖然谷歌和它的兄弟Waymo起源于軟件公司，但如果沒(méi)有人不賣(mài)給他們硬件，他們也會(huì)自己生產(chǎn)，這就是為什么Waymo汽車上也有一個(gè)定制的激光雷達(dá)，但這些汽車都是從汽車制造商的標(biāo)準(zhǔn)汽車中改良出來(lái)的。Waymo研究傳感器的時(shí)間比其他公司都長(zhǎng)。

Waymo也有一個(gè)很好的激光雷達(dá)，射程很長(zhǎng)，分辨率很高。他們的攝像頭和人工智能還能識(shí)別遠(yuǎn)距離物體。一些公司有激光雷達(dá)，可以像雷達(dá)一樣報(bào)告目標(biāo)的速度。雷達(dá)是必須的嗎？

Waymo的理念是盡可能獲取所有數(shù)據(jù)，以提高安全性和功能性。成本不是Robotaxi的問(wèn)題，所以一開(kāi)始你會(huì)花所有的錢(qián)和精力更快地到達(dá)安全的地方。

“霧都”舊金山▼

你對(duì)這個(gè)世界了解得越多越好。即使在亞利桑那州，Waymo也想要這些額外的數(shù)據(jù)，但在舊金山這個(gè)以霧而聞名的新運(yùn)營(yíng)地區(qū)，這些數(shù)據(jù)就變得特別有價(jià)值了。在舊金山，你很容易發(fā)現(xiàn)自己進(jìn)入了迷霧之中，模糊了你的視野。

成像雷達(dá)可以讓你更好地處理這個(gè)問(wèn)題。沒(méi)有人的雷達(dá)可以在沒(méi)有視覺(jué)的情況下駕駛，也沒(méi)有人的激光雷達(dá)可以在大霧中駕駛（盡管有人希望有一天這可能成為可能），但它可以在更惡劣的天氣下駕駛。雷達(dá)在雪中可以正常工作，但會(huì)受到大雨的干擾，盡管有時(shí)不如視覺(jué)干擾那么嚴(yán)重。

這對(duì)robotaxi來(lái)說(shuō)很重要。你肯定不希望robotaxi服務(wù)因?yàn)樘鞖庾兓P(guān)閉，除非是大規(guī)模的交通堵塞。私人robocar在這里可以獲得通行證——它們可以宣布自動(dòng)駕駛已被禁用，但車主仍然可以駕駛它們，如果它們有方向盤(pán)的話。

Waymo表示，他們的成像雷達(dá)的準(zhǔn)確性有助于他們更好地分辨道路上的目標(biāo)。雷達(dá)目標(biāo)的強(qiáng)度差別很大——像扁平的金屬標(biāo)志、車牌等會(huì)發(fā)出非常明亮的光，而動(dòng)物和人可能非常暗淡。這意味著來(lái)自明亮的反射物的信號(hào)可能會(huì)淹沒(méi)來(lái)自附近的人的回波（多達(dá)60分貝的暗淡），除非你能從一個(gè)精細(xì)的角度解析。

2002年，喬治亞州的大霧造成5人死亡▼

許多人將robocar時(shí)代的開(kāi)端歸因于DARPA挑戰(zhàn)賽，特別是2007年11月的城市挑戰(zhàn)賽。比賽當(dāng)天，在不遠(yuǎn)處的加州99號(hào)公路上發(fā)生了108輛車連環(huán)相撞的事故，造成2人死亡，多人受傷。

事故是由于濃霧造成的，人類司機(jī)以高速駛?cè)腱F中。而一輛裝有成像雷達(dá)的汽車就不會(huì)這樣做，它能夠看穿霧氣，就像它不存在一樣。

拋棄雷達(dá)？

特斯拉拿掉了他們的雷達(dá)。雖然大多數(shù)人懷疑原因與芯片短缺有關(guān)，因?yàn)樗麄冊(cè)贛odel S和X汽車上保留了雷達(dá)，但他們現(xiàn)在表示，雷達(dá)只會(huì)讓自動(dòng)駕駛變得更難。他們的觀點(diǎn)是，當(dāng)你有多個(gè)傳感器時(shí)，你需要將它們?nèi)诤显谝黄稹?/span>

你必須明白，你在雷達(dá)上看到的目標(biāo)和你在攝像頭上看到的目標(biāo)是一樣的。如果你在這一點(diǎn)上犯了錯(cuò)誤，可能會(huì)導(dǎo)致其他錯(cuò)誤。當(dāng)兩個(gè)傳感器不一致時(shí)，你相信哪個(gè)？這并不總是容易判斷的。這可能意味著你的系統(tǒng)比它需要的更復(fù)雜——至少特斯拉是這么認(rèn)為的。幾乎所有人都不同意。

不過(guò)，這并不是人們第一次拋棄雷達(dá)。早期的ADAS（高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)）都是用雷達(dá)完成的，但這些裝置很貴，而且忽略了像拋錨的汽車這樣的問(wèn)題。他們也經(jīng)常在汽車所在的車道上犯錯(cuò)誤。

Mobileye公司推出了基于攝像頭的系統(tǒng)。它比雷達(dá)便宜（盡管如果你有雷達(dá)的話，它可以集成雷達(dá)），而且不會(huì)犯雷達(dá)所犯的錯(cuò)誤。（不過(guò)，它也犯了雷達(dá)不會(huì)犯的錯(cuò)誤。）

由于價(jià)格便宜，許多汽車制造商轉(zhuǎn)而使用它，以提供前向碰撞預(yù)警和自適應(yīng)巡航控制（ACC）等功能。現(xiàn)在ACC在交通堵塞中處理停著的汽車，這是很多客戶想要的。

盡管如此，Mobileye還是在他們的robocar計(jì)劃中使用了雷達(dá)和激光雷達(dá)，不過(guò)他們?nèi)匀恢挥靡粋€(gè)攝像頭為駕駛員提供幫助。駕駛員輔助系統(tǒng)并不需要完美——它只是幫助駕駛員，而不是接管。

當(dāng)特斯拉在早期的Autopilot中超出規(guī)格使用Mobileye的產(chǎn)品時(shí)，一輛特斯拉撞上了一輛卡車的側(cè)面，導(dǎo)致駕駛員死亡，Mobileye以極大的代價(jià)切斷了與特斯拉的關(guān)系。特斯拉已經(jīng)在開(kāi)發(fā)自己的系統(tǒng)，并匆忙部署，損失了一些功能。當(dāng)特斯拉取消雷達(dá)時(shí)，他們也降低了功能。

許多公司也在應(yīng)用人工智能技術(shù)來(lái)理解來(lái)自雷達(dá)的數(shù)據(jù)。這既包括消除雷達(dá)回波中充滿的噪音，也包括隨著時(shí)間的變化從其輪廓中識(shí)別目標(biāo)。

例如，如果你作為一個(gè)人看雷達(dá)輸出，結(jié)果發(fā)現(xiàn)騎自行車的人從他們的雷達(dá)特征中非常明顯，因?yàn)樗麄兊耐群吞ぐ宀粩嘈D(zhuǎn)來(lái)回移動(dòng)——這在雷達(dá)上隨著時(shí)間的推移看非常明顯，人工智能工具可以挑出這一點(diǎn)并識(shí)別目標(biāo)是什么。

人工智能技術(shù)有助于識(shí)別人類難以識(shí)別的東西，如分道行駛的摩托車和道路上的其他特殊目標(biāo)。

雷達(dá)的價(jià)格也在不斷下降。事實(shí)上，在某些應(yīng)用中，比如識(shí)別十字路口（十字路口從不是靜止的），一些車輛為了降低成本，會(huì)依賴側(cè)面或后方的雷達(dá)，而不是在那個(gè)方向上花費(fèi)太多錢(qián)來(lái)部署的激光雷達(dá)。

天氣可能看起來(lái)不太明朗，但雷達(dá)在robocar上的前景卻很光明。