华为专利特斯拉专利差异

首先，我们来看看特斯拉倡导的视觉算法技术。视觉算法自动驾驶的整体概念其实很简单，就是模拟人类的行为。他们认为，既然人可以用一只眼睛驾驶，汽车也应该能够通过摄像头看到周围的环境，像人一样实现自动驾驶。人可以识别交通状况，可以学习驾驶汽车，那么特斯拉也可以用算法开发智能化？脑子？去学习。

特斯拉的自动驾驶大脑系统是如何学习的？它将首先使用特斯拉上的摄像头为周围的交通参与者建立模型，同时将照片数据添加到神经网络的训练集中，以便人类能够区分它是什么。这样，形成一定比例后，脑？我将能够自己判断，比如什么车，什么自行车，谁，他们离我有多远，他们是什么方向和运动的速度...这种学习不仅限于特斯拉自己的内测，还包括大量车主在实际驾驶场景中的数据积累。然而，就像人眼会有错误的判断一样，视觉算法也有明显的缺点，即很难从2D平面图像中推断出准确的3D真实场景。比如特斯拉汽车曾经把一辆白色大卡车识别为云，直接撞了上去。将二维人体投影作为真人，主动刹车；利用广告牌上的停车标志作为汽车的路标，主动刹车。

从理论上讲，视觉技术与激光雷达的结合是一个完美的解决方案，因为视觉方案中的图像传感器可以获得高帧率、高分辨率的复杂环境信息，而且价格便宜，而激光雷达是通过发射脉冲激光，检测目标的散射光特性来获得目标的深度信息的传感器。它具有精度高、量程大、抗干扰能力强的特点。业内公司也普遍认为，全自动驾驶技术应该包括激光雷达、雷达、摄像头、超声波和热成像等传感器。

激光雷达通常可以分为机械激光雷达、混合固态雷达和纯固态激光雷达。机械式激光雷达的技术发展较早，也比较成熟，但是机械旋转部件的行驶环境不稳定，按照车辆法规量产难度很大，价格也很高。我们看到的陀螺仪很高的自动驾驶汽车，一般都是机械激光雷达。可以实现L4驾驶的机械式激光雷达的价格可以轻松计算在几万块钱。