楼主
聊聊汽车上感知器的探测范围，现在量产的智能汽车上面的感知器，超声波雷达，摄像头、毫米波雷达、激光雷达都没能做到理论上需求的全方位覆盖。 现在的量产车型上搭载的超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达的覆盖范围（图一、二、），平面图上看，都是有缺失盲区。 虽然车辆移动的时候，知器随之移动，够动态覆盖辆周的场，但旧不可避免地会存盲区。且越的感知器，比如激雷达，因为成本限，布置得过少，更会出现较大的盲区。 举个例子，载在顶上向前固定激光雷达并没有我们想象的那样，可以覆盖很一片围的，而是只能覆向前少的部分域。 这个可以从水平垂直视角得出来，这种限定视角固定的激雷达，一般120度的水平视，25°的垂直视。比如在车顶的向激光达，辆的面往往就是激光雷达扫描死角，如果面没有毫米波雷达这种长距的感知探测，而侧摄像又没识别出靠近的辆，就容易出现盲无法探测所致的故。 举个常见的例子，就是开智驾车辆易被面来包住头而生事故。如平时过各类智驾故的朋友，应该对这种场不会陌生。 侧面辆插进来，对于现阶段绝部分驾的知来说都是盲区。 没有面毫米波雷达，没有侧面激光雷达，无法探测到侧面来车。 而侧摄像一般提供给环绕角的向下的距摄像头，论是角还视距，很难探测到远处来。 加上侧来车，肯定斜着过来。即便被侧面摄像头识别到，但侧面摄像头视角，侧方位来只能到一车灯，小半车头，并不一辆完整车头。在AI训练，这种小半截车头很容被误识别而作为杂信息被筛除。 如果当时环境线黯淡，摄像头看清楚。那么面车辆斜插来，抄所驾驶车辆的车，车辆即便着智驾，但因为智驾的所有感知全部无效，智驾就有可能完全不减，直接撞上插队车辆的事故发生。 然对此也有方案，就是把激光雷达往后放，这样就能扩大对面来的视了，但这样摆放，激光雷达的盲依旧会出现。 而如果要现真的高阶智能驾驶，就不能有这种漏洞。 一般来说，如果要准且远距离感知方面来车或什么态障碍物，就要加上侧面补盲激光雷达，至少左右各一颗激光雷达加上置一颗激光达，来进行侧和方的远距离扫描，才能保障斜方向的动态障碍靠近时候的知。（图四） 而如果要做到面积上的全覆盖，那么方、面、后面至少要有颗定向激光达。如果要做到立体空间全覆，那么全车至少要有8颗向激雷达才行。 而激雷达因为其局限性，实际是需要毫米波雷达和摄像作为辅助的，如果要做到全方位毫米波雷达和摄像覆盖，这种成本，没有一量产用车可以承的了。 而件成无法承受，就只有软件上下功夫，工程师希望能通不同知器融合来扩大感知范围，比如AEB毫米波雷达和摄像的融合感知，比如激光雷达和毫米波雷达的融合感知，比如激光雷达和摄像头的融合感知。 但不同知硬件的融合之路旧不走，要不然斯拉不会门心思做纯摄像头知的驾方案了，即便摄像头在弱光环境和立体感上有着明显的弊端。 阶段主流的阶智辅助驾驶，走的路还是利用种类不同感知，密密麻麻遍布全，还置了冗余的知器和冗余算力，以免际驾中出问题。 但如果未来的感知设备幅降，比如定向激光雷达只要百块个，那么装了感知设备，也搭了适的高算力芯片，那么是不就能做到真的高阶智驾，消者就可以放心大胆地让车辆自己了。 答案还是不够。 因为车辆本身知受限的原因，这样的智驾依旧安全。比如字路的另端，辆卡失控，无法踩刹车，卡车司机狂按喇叭冲过来。而车辆所有智驾知器都被拐的建筑物所遮挡，法知道侧面袭来的机，那么车辆将会常过绿灯，最后被卡车撞到，毁人亡。 以，如果要现真的高阶智驾，还需要智能公路来合了。
