j**********r
发帖数: 3798 | 1 就这么简单的道理还要争半天。有激光雷达就不用非用2d图像判断距离，周围东西大小
距离一清二楚。去看看waymo怎么搞自动驾驶的。一方面是靠模拟，在虚拟环境里看正
常驾驶可能出现的问题。另一方面是封闭环境下一堆人削尖脑袋创造极端例子来测试机
器反应。假以时日，不敢说一定不会出事，但是比人类事故率低是肯定的。
激光雷达在那里转呀转的，肯定坏得快，坏了又是大事。所以自动驾驶必然是以出租车
队开始，先搞凤凰城这种人少天气好的，慢慢覆盖人多天气差的。达到level 5也许需
要5到10年，但level 4就是今年的事。 |
d*a
发帖数: 1863 | |
j**********r
发帖数: 3798 | 3 Uber那是要弯道超车，一堆bug就上路测试了。闯红灯的事情都有。
：激光雷达无所不能的话 uber也不会撞死人 |
r****p
发帖数: 1949 | 4 uber自驾车用一只LIDAR，丰田自驾车用了四只LIDAR，差别不是一般的大
【在 d*a 的大作中提到】
: 激光雷达无所不能的话 uber也不会撞死人
|
p*********y
发帖数: 1617 | 5 haha
有意思~~~
【在 j**********r 的大作中提到】
: 就这么简单的道理还要争半天。有激光雷达就不用非用2d图像判断距离，周围东西大小
: 距离一清二楚。去看看waymo怎么搞自动驾驶的。一方面是靠模拟，在虚拟环境里看正
: 常驾驶可能出现的问题。另一方面是封闭环境下一堆人削尖脑袋创造极端例子来测试机
: 器反应。假以时日，不敢说一定不会出事，但是比人类事故率低是肯定的。
: 激光雷达在那里转呀转的，肯定坏得快，坏了又是大事。所以自动驾驶必然是以出租车
: 队开始，先搞凤凰城这种人少天气好的，慢慢覆盖人多天气差的。达到level 5也许需
: 要5到10年，但level 4就是今年的事。
|
y*********u
发帖数: 3664 | 6 这点特斯拉真得检讨 musk一直反对机关雷达
摄像头有他的局限性 人眼都能误判 |
n****l
发帖数: 6652 | 7 知道tesla车里有雷达吗，mfged by Bosch. |
d********e
发帖数: 1720 | 8
They were talking about LIDAR. Not the cheap RADAR.
【在 n****l 的大作中提到】
: 知道tesla车里有雷达吗，mfged by Bosch.
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d********9
发帖数: 3927 | 9 我就想知道激光雷达对人体有害吗？以后坐车是不是都要接受这些雷达的辐射？ |
t******x
发帖数: 55 | 10 激光雷达下雨下雪就不好用了，Tesla的雷达，起码是全天候的 |
|
|
d********e
发帖数: 1720 | 11
lidar和radar又不是相互排斥，Waymo两种一起用。
【在 t******x 的大作中提到】
: 激光雷达下雨下雪就不好用了，Tesla的雷达，起码是全天候的
|
r****p
发帖数: 1949 | 12 有害，非常有害，必须戴上眼罩，反正是自动驾驶，看得见看不见都无所谓。不过，你
这种大青蛙，两只眼睛偏两边离得太开，普通眼罩是盖不住的，建议用胸罩代替。
【在 d********9 的大作中提到】
: 我就想知道激光雷达对人体有害吗？以后坐车是不是都要接受这些雷达的辐射？
|
A*****n
发帖数: 324 | 13 LiDAR还是很有效的，只是成本降到几百美元前，不会大批量使用的，没人用得起。一
台车要装好几个固态的 |
m********5
发帖数: 17667 | 14 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
但单独用激光雷达是非常不好的:
1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
2. 无法进行有效的实时目标特征识别
3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
4. 无法对稍远处的路标进行有效识别
Tesla用毫米波雷达?+摄像头，除了恶劣天气下有优势外，高速应用有一定优势，但是
没有三维信息，FOV狭窄,雷达和视觉之间有一个双方都不是很有效的gap,因此误判可以
想见很多。
总之，到现在为止，即使不考虑成本，也没有一种能全面又有效地解决所有场景下困难
的办法，即使Lidar+radar+摄像头也不行。
以今后的可靠性来说现在Lidar可靠性很低，因为需要机械扫描。
而Quanergy S3 flash Lidar和Radar有同样的FOV问题，远处的点云密度比传统机械扫
描式更低。虽说现在已经有多种固态扫描器件，和MEMS扫描器件，但是要么没有量产，
要么扫描速度和角度很小需要多个扫描器合成，对激光功率的限制也不是特别清楚。所
以说即使不考虑成本，要用Lidar实现自动驾驶还有很长的路。
【在 j**********r 的大作中提到】
: 就这么简单的道理还要争半天。有激光雷达就不用非用2d图像判断距离，周围东西大小
: 距离一清二楚。去看看waymo怎么搞自动驾驶的。一方面是靠模拟，在虚拟环境里看正
: 常驾驶可能出现的问题。另一方面是封闭环境下一堆人削尖脑袋创造极端例子来测试机
: 器反应。假以时日，不敢说一定不会出事，但是比人类事故率低是肯定的。
: 激光雷达在那里转呀转的，肯定坏得快，坏了又是大事。所以自动驾驶必然是以出租车
: 队开始，先搞凤凰城这种人少天气好的，慢慢覆盖人多天气差的。达到level 5也许需
: 要5到10年，但level 4就是今年的事。
|
Y***C
发帖数: 249 | 15 自动驾驶到现在，必须要政府参与，重新检查各种路标，最好建设智慧道路系统来支持
自动驾驶，不可能指望司机，多数司机根本不会遵守交规，65迈限速开90，同样的人怎
么可能听电子提醒，把手乖乖放方向盘上？人每天开车，保持高度紧张都不断犯错误出
车祸，开了辅助和自动驾驶，整个人都放松了，而且慢慢地驾驶技术和感觉也会退化，
你快出事的时候让他一两秒突然接管驾驶权，处理生死攸关的问题，还不如全交给机器。
有个美国人冒死去重复了一下事故场景，证明原因基本上是路上突然出现了另外一个类
似显示路边的标志线，自动驾驶无法识别，导致汽车向着隔离墩开过去了。这完全是因
为给人看的路标不讲究，可以胡乱画。如果知道是给机器看的，好好规范一下标志，很
简单地就解决了大部分问题。要搞自动驾驶，从一开始就要把人排除出去，你假设一个
人不开车了，还全神贯注地关注路况，出了险情随时介入，处理地比机器还好，这会比
自己开车还累，司机有病啊，这么干？ |
d********9
发帖数: 3927 | 16 我想知道，你是不是接受辐射太多，才性向扭曲的？感觉你的性取向比和你一样搞计算
机的王攀还要变态。为啥搞计算机的同性恋变态这么多？
: 有害，非常有害，必须戴上眼罩，反正是自动驾驶，看得见看不见都无所谓。不
过，你
: 这种大青蛙，两只眼睛偏两边离得太开，普通眼罩是盖不住的，建议用胸罩代替。
【在 r****p 的大作中提到】
: 有害，非常有害，必须戴上眼罩，反正是自动驾驶，看得见看不见都无所谓。不过，你
: 这种大青蛙，两只眼睛偏两边离得太开，普通眼罩是盖不住的，建议用胸罩代替。
|
d********9
发帖数: 3927 | 17 所以马斯克讲了个大故事？这比那个女版乔布斯对社会的危害还要大。自动驾驶没完善
之前就上路，还搞的奇货可居似的卖那么贵。自动驾驶也可能撞到别的车啊，这个没完
善之前就在路上跑，他妈的真想骂人，和视力不好的人违反交通规则不带眼镜开车有啥
区别？
: 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
: 但单独用激光雷达是非常不好的:
: 1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
: 2. 无法进行有效的实时目标特征识别
: 3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
: 4. 无法对稍远处的路标进行有效识别
: Tesla用毫米波雷达? 摄像头，除了恶劣天气下有优势外，高速应用有一定优势
，但是
: 没有三维信息，FOV狭窄,雷达和视觉之间有一个双方都不是很有效的gap,因此误
判可以
: 想见很多。
: 总之，到现在为止，即使不考虑成本，也没有一种能全面又有效地解决所有场景
下困难
【在 m********5 的大作中提到】
: 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
: 但单独用激光雷达是非常不好的:
: 1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
: 2. 无法进行有效的实时目标特征识别
: 3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
: 4. 无法对稍远处的路标进行有效识别
: Tesla用毫米波雷达?+摄像头，除了恶劣天气下有优势外，高速应用有一定优势，但是
: 没有三维信息，FOV狭窄,雷达和视觉之间有一个双方都不是很有效的gap,因此误判可以
: 想见很多。
: 总之，到现在为止，即使不考虑成本，也没有一种能全面又有效地解决所有场景下困难
|
r****p
发帖数: 1949 | 18 你没去占风哭诉告状，表扬一下
特别提醒，镂空胸罩遮光效果减半，网丝胸罩彻底走光
替。
【在 d********9 的大作中提到】
: 我想知道，你是不是接受辐射太多，才性向扭曲的？感觉你的性取向比和你一样搞计算
: 机的王攀还要变态。为啥搞计算机的同性恋变态这么多？
:
:
: 有害，非常有害，必须戴上眼罩，反正是自动驾驶，看得见看不见都无所谓。不
: 过，你
:
: 这种大青蛙，两只眼睛偏两边离得太开，普通眼罩是盖不住的，建议用胸罩代替。
:
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d********9
发帖数: 3927 | 19 提醒我了。对你这种福薄命短的性变态应该交给网管处置。
【在 r****p 的大作中提到】
: 你没去占风哭诉告状，表扬一下
: 特别提醒，镂空胸罩遮光效果减半，网丝胸罩彻底走光
:
: 替。
|
o***o
发帖数: 194 | 20 人工智能弱智是硬伤，人怎么不会错误判断路边白线？还是人工智能太傻。
路上情况千变万化，这么傻的智能，怎么处理意外情况
【在 Y***C 的大作中提到】
: 自动驾驶到现在，必须要政府参与，重新检查各种路标，最好建设智慧道路系统来支持
: 自动驾驶，不可能指望司机，多数司机根本不会遵守交规，65迈限速开90，同样的人怎
: 么可能听电子提醒，把手乖乖放方向盘上？人每天开车，保持高度紧张都不断犯错误出
: 车祸，开了辅助和自动驾驶，整个人都放松了，而且慢慢地驾驶技术和感觉也会退化，
: 你快出事的时候让他一两秒突然接管驾驶权，处理生死攸关的问题，还不如全交给机器。
: 有个美国人冒死去重复了一下事故场景，证明原因基本上是路上突然出现了另外一个类
: 似显示路边的标志线，自动驾驶无法识别，导致汽车向着隔离墩开过去了。这完全是因
: 为给人看的路标不讲究，可以胡乱画。如果知道是给机器看的，好好规范一下标志，很
: 简单地就解决了大部分问题。要搞自动驾驶，从一开始就要把人排除出去，你假设一个
: 人不开车了，还全神贯注地关注路况，出了险情随时介入，处理地比机器还好，这会比
|
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a******c
发帖数: 210 | |
b*********h
发帖数: 951 | 22 彻底门外汉提个彻底low tech的搞笑问题。
住过北方的人都知道雪后路上会撒盐，什么车开一通后都是结结实实糊上一层盐。
有雷达可以在这种情况下依旧完全正常的工作吗？ |
y*d
发帖数: 2226 | 23
太专业了！顶！
【在 m********5 的大作中提到】
: 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
: 但单独用激光雷达是非常不好的:
: 1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
: 2. 无法进行有效的实时目标特征识别
: 3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
: 4. 无法对稍远处的路标进行有效识别
: Tesla用毫米波雷达?+摄像头，除了恶劣天气下有优势外，高速应用有一定优势，但是
: 没有三维信息，FOV狭窄,雷达和视觉之间有一个双方都不是很有效的gap,因此误判可以
: 想见很多。
: 总之，到现在为止，即使不考虑成本，也没有一种能全面又有效地解决所有场景下困难
|
y*d
发帖数: 2226 | 24
Elon就是个大忽悠，他家网站上斗大的字写着Full Self-Driving Hardware on All
Cars
麻痹，根本现在就没人知道full selfdriving能不能搞得成，到底需要什么样的硬件
丫两年钱就号称已经全有的了
丫车上装的是声纳！尼玛逼，所有我认识的在google、cruise、uber、百度做自动驾驶
的人，都是在讨论radar和lidar。声纳只有几米的范围，球鸡巴用没有。也就Tesla的
车主相信声纳能有用
苹果的黄伟就是被elon忽悠死的
【在 d********9 的大作中提到】
: 所以马斯克讲了个大故事？这比那个女版乔布斯对社会的危害还要大。自动驾驶没完善
: 之前就上路，还搞的奇货可居似的卖那么贵。自动驾驶也可能撞到别的车啊，这个没完
: 善之前就在路上跑，他妈的真想骂人，和视力不好的人违反交通规则不带眼镜开车有啥
: 区别？
:
:
: 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
:
: 但单独用激光雷达是非常不好的:
:
: 1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
:
: 2. 无法进行有效的实时目标特征识别
:
: 3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
|
y*d
发帖数: 2226 | 25
可以，盐不吸收雷达波。雷达上本来就有个塑料壳子，那点盐根本完全无影响
【在 b*********h 的大作中提到】
: 彻底门外汉提个彻底low tech的搞笑问题。
: 住过北方的人都知道雪后路上会撒盐，什么车开一通后都是结结实实糊上一层盐。
: 有雷达可以在这种情况下依旧完全正常的工作吗？
|
y*d
发帖数: 2226 | 26
请教个专业问题，你说的radar有两个缺点，一是没有三维信息，二是FOV窄
没有三维信息是不是也是因为FOV窄造成的？我理解雷达是可以测距的。另外，如果有
两个不同角度的雷达同时可以看到一个物体，同样也可以得出三维信息（像人眼一样）。
FOV窄是不是因为现在车上的雷达都是固定的？如果弄电子扫描雷达是不是就可以解决
了？车四周贴一圈相控阵雷达？
【在 m********5 的大作中提到】
: 虽然激光雷达有精确3D扫描的优势
: 但单独用激光雷达是非常不好的:
: 1. 帧速慢，点密度仍然低，在高速下3D场景畸变厉害，很难和视觉进行匹配
: 2. 无法进行有效的实时目标特征识别
: 3. 在雾天和雨雪中噪声大到无法容忍
: 4. 无法对稍远处的路标进行有效识别
: Tesla用毫米波雷达?+摄像头，除了恶劣天气下有优势外，高速应用有一定优势，但是
: 没有三维信息，FOV狭窄,雷达和视觉之间有一个双方都不是很有效的gap,因此误判可以
: 想见很多。
: 总之，到现在为止，即使不考虑成本，也没有一种能全面又有效地解决所有场景下困难
|
c****f
发帖数: 1102 | 27 看过几个讨论 一般说如果速度起来以后lindar是没用的 因为测距范围太小 儿速度太
快 这时候一般要用radar来测算 因为距离远
tesla好像是摄像头+超声波+radar
一般google的那些基本都有个lindar 转的lindar覆盖360度 但是因为成本高 现在改成
固定角的 装好几个覆盖360度 就不用转了 |
m********5
发帖数: 17667 | 28
）。
首先由于成本和政策原因，市场上几乎所有的车载毫米波雷达都是FMCW,你可以去查一
下原理。不是脉冲雷达，而lidar应该相当于脉冲雷达.
简短的说就是通过比较发射和回波的频率来计算目标距离。因此这种雷达对距离的探测
取决于它的带宽。一般市场上用的是24GHz和77GHz两种雷达，他们的距离分辨率基本都
在20-50cm左右，远远低于Lidar的分辨率,有人提出79GHz 4G宽带雷达，也只有10cm的
距离分辨率。另外79GHz在雨雪天噪声也很大，探测距离会大幅缩减。
而大部分车载雷达止步于此，它们只能用于分辨前方视角内不同目标的距离。当然没有
3D信息。
而所谓二维成像雷达则是通过安装多个不同的发射天线和接收天线组成阵列，通过分辨
回波在不同接收天线上的相位差来估计方位角。如此，它就可以有目标(方位角,距离)
的极座标分布图。如果再增多天线加入一个垂直方向的阵列，那么它就可以有上下仰角
信息。但应该注意，这种方式仍然是没有扫描的。所以FOV实际很窄，而且取决于探测
距离，距离越远FOV越窄。由于角度分辨率和距离分辨率的问题，这种成像雷达实际相
当于云点极为稀疏的Lidar, 每个目标只有一个点。因此它是不能进行3D表面建模的。
当然不同的物体可以有一定的反射特征，以此建模予以识别也是可以的，但就和lidar
完全不同了，是完全的雷达信号处理。
相控阵目前没有产品，已有的在研产品线预期5年后才能下线。我估计成本也不会低。
扫描也不会是360,而是一个不是特别大的范围，而且大角度分辨率和距离都会下降，这
个是天线的物理限制。
另外，雷达波束不是激光，因此会是类似扇形的光柱，即使有水平和垂直扫描其分辨率
也应该是无法进行3D表面建模的，只能增加FOV. 信号强度和天线大小有关，而信号处
理时间又和信号强度有关，进而影响扫描速度，这不是处理速度，是完全物理决定的，
因此扫描分辨率有理论极限。因此毫米波雷达不管是否扫描，我估计就是只提供多目标
位置，速度，方位。要分辨目标类型是从雷达回波特性去看，而不是3d表面建模。
雷达另一个问题是需要在有限的带宽内解决和其他雷达之间的干扰, 无线电管理的频道
规定等等，各国不同，导致通用性差。
贴一圈雷达，互相之间会有很大干扰，一般是不会这么做的。同一辆车用多个雷达会有
频分，时分，或者用不同边带，总之不是想增加就能增加的。
【在 y*d 的大作中提到】
:
: 请教个专业问题，你说的radar有两个缺点，一是没有三维信息，二是FOV窄
: 没有三维信息是不是也是因为FOV窄造成的？我理解雷达是可以测距的。另外，如果有
: 两个不同角度的雷达同时可以看到一个物体，同样也可以得出三维信息（像人眼一样）。
: FOV窄是不是因为现在车上的雷达都是固定的？如果弄电子扫描雷达是不是就可以解决
: 了？车四周贴一圈相控阵雷达？
|
y*d
发帖数: 2226 | 29
学习了！
谢谢！
【在 m********5 的大作中提到】
:
: ）。
: 首先由于成本和政策原因，市场上几乎所有的车载毫米波雷达都是FMCW,你可以去查一
: 下原理。不是脉冲雷达，而lidar应该相当于脉冲雷达.
: 简短的说就是通过比较发射和回波的频率来计算目标距离。因此这种雷达对距离的探测
: 取决于它的带宽。一般市场上用的是24GHz和77GHz两种雷达，他们的距离分辨率基本都
: 在20-50cm左右，远远低于Lidar的分辨率,有人提出79GHz 4G宽带雷达，也只有10cm的
: 距离分辨率。另外79GHz在雨雪天噪声也很大，探测距离会大幅缩减。
: 而大部分车载雷达止步于此，它们只能用于分辨前方视角内不同目标的距离。当然没有
: 3D信息。
|
D***I
发帖数: 1957 | 30 tesla的关键问题是逻辑本身就有问题
前方探测到障碍物了，司机长时间不扶方向盘这些异常情况下竟然不是第一时间刹车减速
很明显的，丫的优先级安排有问题
有人复制最近那起车祸拍了个视频，前面是墙车子本身都没有自动刹车减速。还在按照
原路线跑 |
