Tehnologia senzorilor auto: LiDAR vs. Radar vs. Camere video

există zeci de startup-uri care împing LiDAR ca viitor al tehnologiei vehiculelor autonome, dar un număr tot mai mare de companii caută alternative care includ camere și radar. Care este tehnologia definitivă pentru AVs? Care va ieși pe partea de sus? Această întrebare nu a fost încă răspuns, dar există câteva companii unice care încearcă să regândească tehnologia senzorilor auto. Creațiile lor ar putea oferi câteva indicii pentru ceea ce ne rezervă viitorul.

” am avut un stand la CES acum un an și jumătate, iar cel mai comun comentariu pe care l-am primit a fost: “Unde este Lidarul tău? Voi nu sunteți o companie LiDAR”, a declarat Paul Banks, fondator și CEO al TetraVue, o clădire de pornire 4D LiDAR camere video. “Într-un sens, este adevărat. Suntem o companie de camere și camera este capabilă să facă o măsurare a distanței pentru fiecare pixel și fiecare cadru.”Tehnologia lui TetraVue nu este din punct de vedere tehnic LiDAR, dar Banks a spus că firma sa folosește “aceleași măsurători fizice de bază.”

“avem ceea ce numim” timp optic de zbor”, a explicat Banks. “Avem acest modulator optic pe care îl punem în fața unui senzor normal al camerei, la fel ca cel din telefonul dvs. mobil, iar modulatorul ne oferă o măsurare a distanței de la fiecare pixel pentru aceeași imagine. În loc de 64 de puncte, am făcut camere care sunt HD, astfel încât să obțineți 2 milioane de măsurători la distanță în același timp.”Acest lucru are ca rezultat un senzor care poate vizualiza în mod clar o gamă largă de detalii – nu doar alte mașini, ci și potențiale obstacole, pietoni sau un copil care merge pe tricicletă.

TetraVue nu este singura companie care încearcă să folosească camere pentru a depăși deficiențele LiDAR. Outsight este un alt astfel de proiect, dezvoltând o cameră semantică 3d care poate detecta dimensiunea, poziția și compoziția chimică a obiectelor – inclusiv pielea, plasticul, metalul și zăpada – fără învățarea automată. Co-fondatorul Raul Bravo consideră că aceasta este o parte importantă a dezvoltării camerei.

“există o tendință de învățare automată”, a spus Bravo. “Abordarea noastră contrariană este că învățarea automată nu este un glonț de argint. Nu este ceva pentru care ar trebui folosit în orice situație.”Bravo prevede o lume în care vehiculele sunt capabile să recunoască faptul că există ceva – o persoană sau un obiect care nu aparține – fără a se îngrijora neapărat de specific.

“dacă este în fața ta, pe banda ta și nu ar trebui să fie acolo, uneori trebuie doar să reacționezi”, a spus Bravo. El își face griji că, dacă o mașină se bazează pe învățarea automată, ar putea pierde prea mult timp evaluând scenariul în loc să reacționeze. Cu Outsight, el speră că mașinile vor atinge un grad mai mare de conștientizare a situației.

“înseamnă nu numai simțirea mediului, ci și înțelegerea mediului”, a adăugat el. “Fuzionăm, într-un singur senzor, detectarea și înțelegerea de care aveți nevoie pentru ca mașinile inteligente să funcționeze.”John Xin, co-fondator și CEO al Lunewave, un startup care dezvoltă un sistem de senzori radar auto de înaltă performanță și de mare valoare pentru AVs, vede valoare în toate tehnologiile. Dar el recunoaște și slăbiciunile lor.

“cred că camerele sunt un avantaj distinct al interpretării semnelor, deci sunt extrem de importante”, a spus Xin, a cărui companie oferă antene de lentile Luneburg personalizate în diferite dimensiuni. “Ecografia este în mare parte pentru parcare – partea dificilă este că este foarte aproape, nu poate detecta cu adevărat mai mult de câțiva metri.”LiDAR, pe de altă parte, are o rezoluție unghiulară foarte fină, ceea ce îl face ideal pentru diferențierea între obiecte. Dar când a lovit ceață sau o furtună de zăpadă, atât LiDAR, cât și camerele se luptă să funcționeze la capacitate maximă.

“acesta este motivul pentru care industria știe că radarul este aici pentru a rămâne”, a spus Xin. “Este singurul care funcționează bine în condiții meteorologice nefavorabile.