随着完全没有雷达硬件的特斯拉HW4.0硬件,在工信部申报之后,特斯拉新一代的纯视觉辅助驾驶软硬件也将加速在中国落地,从HW3.0的后期开始,特斯拉开始采用占用网络技术,让车辆自身置身于一个3D世界中,能够更好地化解一些辅助驾驶的边角案例情况。
特斯拉FSD Beta从2021年开始采用了BEV技术,从去年开始使用了由BEV发展而来的占用网络技术,而最近这一个月时间,国内的新势力造车和自动驾驶方案供应商们,开始齐刷刷地开始上马BEV技术。
蔚来在全新的NOP+将在2023年上半年完成向BEV感知路线的切换,最近发布的小鹏P7i的城市辅助驾驶功能中,也融合了最新的BEV技术,另外还有毫末智行、百度Apollo、理想等厂商也都发布了BEV相关的最近进展。
BEV这项已经被特斯拉淘汰了的视觉技术方案,在短时间内被国内厂商们捡了起来,这又是为什么?都说特斯拉纯视觉不安全、不保险,可是它的视觉技术真的很香?
为了压低硬件成本,特斯拉不得不淘汰BEV?
BEV的全称是Bird’s eye view,也就是鸟瞰图的意思,我们以特斯拉为例:特斯拉车型使用8个摄像头采集图像,并进行有效的融合,当然这不同于我们最常见的那种360°环车影像的图像缝合,系统直接通过将所有摄像头采集图像通过矫正后,统一输入到神经网络来提取特征,然后利用基于自注意力机制的transformer,将这些特征进行关联,之后再投影到一个向量空间之中,并且之前的还未去掉雷达的特斯拉还会加入一些雷达的数据,最终拿到一张反映周围环境的鸟瞰图。
这种鸟瞰图仿佛就是开了一个上帝视角,让车辆能够把近处的感知统一放到一个平面中,尽可能的增大了感知的范围和冗余度,不过这一技术有一个先天的BUG,也就是鸟瞰图依然是一个2D图像,就像你坐飞机时,尽可能地向下垂直俯瞰一样,你并不太能分辨得出高低起伏,建筑物或者山地与周围的平地一样,难以感知到深度或者说是落差。
所以特斯拉车型在使用BEV技术的前后,依然会出现遇到静态物体不识别,或是出现幽灵刹车的问题,因为虽然系统能够看得见物体,但是依然不一定能够识别得出这是个什么物体,还是非常依靠车企在研发过程中提前的标定和分类,能够认识地就能躲避,认不清的也来不及再反应,就直接撞了。
但是只靠提前的学习和标定,让系统永远在拄着拐杖,面对路面上的突发情况,比如临时的施工以及遗撒的物体,都不能做到万无一失,当然如果要是在辅助驾驶的范畴内,适中有驾驶员这个最后的保障,那还算好说一些,但是这种技术依然难以运用到自动驾驶中。
所以,大家会看到特斯拉从BEV,进化到了占用网络,虽然占用网络也是BEV技术的延伸,但是它们最大的区别就在于系统的感知从2D变为了3D。
特斯拉车型把自己放在了3D的空间内,让一切障碍物都能在3D空间内用块状物体展现出来,系统能够在10毫秒内向计算单元输出车辆周围每个3D位置的占用概率,并能够预测被瞬时遮挡的障碍物。特斯拉无需再去纠结物体是什么,也不用再去识别分类,只要知道了物体的大概形态,它就知道要不要躲了。当然,我们是以特斯拉为例,Mobileye最新的Super Vision也是利用了类似的2D变3D的技术模式,因为目前主流自动驾驶厂商中,依然在坚持搞视觉方案的,也就只有它们两家了。
蔚小理靠堆硬件去弥补技术短板,可到头来还是特斯拉对了?
那么为什么蔚小理都在目前这个阶段,开始转向特斯拉淘汰的BEV了呢?特斯拉淘汰的原因,正是因为它不具备蔚小理的一些优势,而蔚小理敢于使用这项技术,正是因为在硬件方面的堆得足够高。
无论是BEV还是占用网络,抑或是HW4.0可能带来的更先进的技术,驱使着特斯拉不断在视觉算法方面卷上天的,就是因为它缺少雷达传感器,特别是激光雷达这类能够扫描出3D空间的传感器。特斯拉的占用网络简单理解的话,就可以看作是为了不用激光雷达,逼着自己走出来的一条新路线,因为视觉的平面感知没法有3D的效果,又没法给车辆带个3D眼镜,所以就只能在算法架构上卷。
而蔚小理它们,还有国内绝大多数自动驾驶方案供应商们,大家都选择了激光雷达路线,而且激光雷达确实是能够让大家抄近道,不管你有没有先发优势,用上激光雷达,自动驾驶的研发落地进度就是会加快,虽然BEV技术只能给出2D的鸟瞰图,但是激光雷达可以给出3D的感知效果,而且不少厂家的激光雷达都布置在了比较高的位置,这样它们可以拥有更好的视场角,也就是大家宣传的那个FOV值。而且不少车型都用了不止一颗激光雷达,各个方向其实都能有3D感知。
激光雷达发出的激光束,可以通过点云来绘制出一个物体的大概图像,一些等效线束比较高的激光雷达,几乎能够一定的成像能力,而且是一个3D的效果图,BEV技术的视觉优点可以被吸取,同时感知准确性方面的不足,能够被激光雷达或者4D成像毫米波雷达给补齐。
而虽然BEV看上去过时了,但是当智能驾驶开始进城之后,BEV技术变得越来越重要,一张鸟瞰图把周遭实物都清晰地体现出来,但是它的成本目前依旧很高。李想在前段时间的沟通会上表示,想要做BEV的城市辅助驾驶,可能需要投入超过100亿元,所以不要以为自动驾驶已经卷到头了,钱已经没得可烧了,这么多钱的投入,想要让新势力们短期内实现盈利,几乎还是没可能。
总结
虽然用着特斯拉淘汰了的技术,但是国内厂商们应该是会把BEV技术继续做大做强,因为特斯拉为了降成本而去卷软件,而国内厂商们堆足了硬件和算力,把特斯拉的弱点都给补齐了,所以有能力去克服BEV技术面临的一些瓶颈。
当然还有一个绕不开的问题,就是多传感器融合方案的感知优先级判断,特斯拉是纯视觉了,不用再去琢磨雷达与视觉的感知冲突了,而其他车企和供应商们还要面临这个问题,而且如果2D的BEV鸟瞰图的感知,与3D的激光雷达感知或者4D成像毫米波雷达的感知存在着冲突,那么该听谁的呢?
如果要想解决上面这种问题,还是要在视觉感知方面下功夫,激光雷达这根拐杖很有可能成为未来自动驾驶发展的桎梏。
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