特斯拉AI负责人解释了为什么自动驾驶汽车不需要激光雷达

本文来自 Ben Dickson

创建一个完全自动驾驶车辆所需要的技术堆栈是什么？公司和研究人员在这个问题的答案上是存在分歧的。自动驾驶的方法范围从仅需摄像机和计算机视觉到计算机视觉和先进传感器的结合。

特斯拉一直是以纯视觉为基础的自动驾驶方法的拥护者，在2021年的CVPR上，其首席人工智能科学家Andrej Karpathy解释了原因。

在CVPR 2021自动驾驶研讨会上，过去几年一直领导特斯拉自动驾驶工作的卡帕西详细介绍了该公司如何开发深度学习系统，该系统只需要视频输入就可以理解汽车周围的环境。他还解释了为什么特斯拉处于使基于视觉的自动驾驶汽车成为现实的最佳位置。

一种通用的计算机视觉系统

深度神经网络是自驱动技术堆栈的主要组成部分之一。神经网络分析道路、标志、汽车、障碍物和人的车载摄像头馈源。

但是深度学习在检测图像中的对象时也会犯错误，这就是为什么大多数自动驾驶汽车公司，包括字Alphabet 的子公司Waymo，都使用激光雷达，通过向四面八方发射激光来创建汽车周围的三维D地图。激光雷达提供了额外的信息，可以填补神经网络的空白。

然而，在自动驾驶中使用激光雷达也有其复杂性。 Karpathy说：“你必须用激光雷达预先绘制环境地图，然后必须创建一张高清地图，插入所有的车道、连接方式和所有的交通灯。”“在测试时，你只需定位到地图。”

要创建一个关于自动驾驶汽车将要行驶的每个位置的精确地图是极其困难的。Karpathy说：“收集、构建和维护这些高清激光雷达地图是不可扩展的，要保持这个基础设施的最新情况将会非常困难。”