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纯视觉or多传感器融合,决策权重各有不同感知是实现自动驾驶极为重要的一环。只有车辆能够感知并且可以正确识别周围物体的时候,才能给决策机构正确的输入信号从而实现自动驾驶。主流的环境感知设备有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。从技术路线上分为纯视觉和多传感器融合两种:一种是以特斯拉为代表的视觉方案,主要依赖摄像头等成本较低的传感器而不使用成本较高的激光雷达(据2021年7月的最新消息,特斯拉FSD Beta9方案也不采用毫米波雷达数据,只使用摄像头数据)。这种技术路线把更多精力放在研发强大的视觉算法及专用AI芯片的能力来处理自动驾驶可能遇到的所有情况;另一种是绝大多数科技公司以及车企所采用的多传感器融合方案,因为以目前的技术发展水平来看,没有一个传感器能够完成自动驾驶所需的全部功能,因此利用摄像头以及各种雷达进行环境感知,综合进行自动驾驶决策。纯视觉更依赖视觉算法,多传感器融合需要解决不同传感器数据匹配问题。视觉算法目前存在测距不准、恶劣天气适应性差等缺陷,对于算法是否能够弥补这些缺陷,学术界尚存在争议,不过这种路线的好处是硬件成本低,而且不需要为决策权重分配而苦恼;多传感器融合的好处是可以发挥不同传感器的优势,但硬件成本高,且需要预设算法分配不同传感器的决策权重,这也为判断带来一定隐患。