关于激光雷达的一些资料

[ferock]

视觉和激光雷达雨雾天的区别：

https://video.twimg.com/amplify_video/1907444882555457536/vid/avc1/638x360/opzA7qyNSGBN6fDJ.mp4?tag=16



1. 注意激光区域黑暗区，也就是盲区

2. 注意前车激光检测到的云雾，基本不可用





关于激光雷达业内人员的分析：

https://pbs.twimg.com/media/Gnh7kouWkAAuFXc.jpg



具体文字我这里摘出来了。

以下是图片中的完整文字内容（已核对原文并修正部分笔误/格式）：



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经是普通消费者中的“佼佼者”了。

<这次事故 SU7 是标准版，没有 Lidar>

有 Lidar 的版本能处理（或者类似鼓吹的）——你们真的不懂 Lidar 。



目前量产的（ 96 线/128 线）激光雷达，稳定检出雪糕筒的典型距离在 50 米左右。在高速上 50 米也就一秒多点。



任何一个智驾算法团队都不可能对雪糕筒这种远距离下 lidar 打上去只有几个点的物体不降噪不滑窗就直接报出，在 lidar 的点云里，雪糕筒在超过这个距离里和 Lidar 常见的各种噪点（扬尘，高反，水雾，阳光）很难区分。



那么更高线束的 Lidar （ 192 线或以上）是否可以更好更有效一些？理论上是的。前提是：

1. 你买的车激光雷达不是一个只通了电的样子货。

2. 你买的车激光雷达是感知主传感器。

3. 在配备了更高线束的 Lidar 以后，你买的车的智驾算法团队能挤出足够多的系统资源（ cpu gpu ai core 啥的）来处理数量暴增的点云。



智驾业内的同学，应该知道我上面三条都在说什么，如果不幸命中了你的公司，请不要暴露公司名称。我不想收到律师函。





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以上，你们自己判断

增加一个内容，大家自己判断


https://chejiahao.m.autohome.com.cn/info/17058939?from=pc

[wanguorui123]

@H97794 激光雷达，AEB 这些是兜底安全的方案，纯视觉方案那识别率你放心让智驾给你开吗？就目前来说，人能在前方模糊路况下会做出一定判断，纯视觉方案那点识别率可不一定给你判断到，它需要看清楚才能判断而且得提前机器学习。

[ztty]

@zealotxxxx 激光雷达很多都是摆设，观点的依据是什么？有没有出处或者可靠的实验证明这一点？

[zealotxxxx]

@ztty [抛弃激光雷达的小鹏，以后不准备分 Pro 和 Max 了-盖世汽车资讯]( https://auto.gasgoo.com/news/202410/25I70408545C109.shtml)

至于遮盖也能用这个事情，网上有视频。而且一开始题主不也在说这个事情么？ 这块你要是有心可以搜一下，不算少。（但是也不算多，因为很影响厂商，另外还有一个情况是预留的激光雷达终于在后续发挥作用了（理想），也有到现在也没怎么发挥作用的（蔚来）、小鹏甚至可以说放弃激光雷达的路线了（虽然没明说，但是你看我发的文章也能看出来）

[pkoukk]

@H97794 #87 低速状态下参与辅助判断，降低误判，硬逻辑处理边界条件，提升驾驶体验。
要论本质区别那肯定没有，大家都是 L2 水平，要是说没意义就有点偏颇了。
就像沃尔沃老宣传自己安全性好，也没有提高一个质的差距，但是很多人还是愿意买单的。

[zealotxxxx]

@ztty 实验很简单，就是你用胶布把激光雷达盖住。要是车还能正常工作没提示，不就代表拿东西完全没发挥作用么？
其实就算提示了，也不代表参与决策。感知层可以选择不要激光雷达的数据。或者让激光雷达只负责 AEB ，但是实际道路规控还是走视觉。（这块你看文章，基本就是这个意思）

[H97794]

@wanguorui123 就你说的这个,人能在前方模糊路况下会做出一定判断? 100%
不是 100% 那有什么区别?
影响因素太多, 你能把所有外在因素都列出来吗?
这样没有外在因素 能比吗?

按照驾驶公里数出事故数 来比 你不认可?

[wanguorui123]

@H97794 那你放心让智驾给你开，目前我是不放心路况目前还是自己观察智驾辅助靠谱

[H97794]

@pkoukk 沃尔沃老宣传自己安全性好 好像 在权威机构的撞击测评方面 没什么毛病 看的见的
雷达 目前好像没标准,也没标准的测法,和上路也没有明显的优势
个人还是不认可,拿雷达和沃尔沃老宣传自己安全性 这个类比

[H97794]

@wanguorui123 #107 讨论事,不要扯到个人身上
坏习惯不能有,纯讨论事情
行事是个人自由,不能必须有立场才能讨论,讨论后立场就必须固定
也不能今天在正/反方讨论了,以后就不能买智驾什么的

[leasingzong]

@Baoni #85 哟 又是这个名字，好熟悉。昨天也喷过你 /t/1122560?p=1 。你总是在阴谋论？为什么呢？什么学历？什么经历造成你这样的脑回路看待事物？

[Baoni]

@leasingzong 我学历低了不就得买小米了吗？基本的推理懂不懂的啊？

[leasingzong]

@Baoni ？你学历低就低。你买小米了吗？还有学历低和买小米有什么关系？那也有高学历的买了小米，按你的逻辑是 学历高了不就得买小米吗？ 那又有高学历的买小米，也有低学历的买小米，这种对你来说很复杂的情况你怎么理解呢？

[Baoni]

@leasingzong 你头是不是尖尖的？你这种情况多久了？

[leasingzong]

@Baoni #113 我也好奇你这种看什么问题都是阴谋论/无逻辑的状态有多久了？是受过什么创伤呢？🎤 说出你的故事，让我们一起感动流泪。

[ymmud]

求解，激光雷达这种对塑料袋这种会不会触发 aeb 啊，感觉这种情况刹车也不太好。有点纠结小鹏和问界

[xifangczy]

我能理解想要视觉+雷达的人，总觉得我有总比没有好。

不管是什么方案，目的不就是自动驾驶嘛。

那我觉得，训练一个纯视觉 AI 和 训练一个视觉+雷达 AI ，多一个雷达参数难度直线上升，也多一个不可控的因素反而不很安全。

[fuwu1245]

人会有情绪 会怂 （ 这点才是人跟什么视觉什么激光最大的区别吧
不听劝 不懂事那就是自己对自己不负责任

[Baoni]

@leasingzong 网上说不过别人还用上 ai 了？哇，自己组织语言都做不到了吗，你也太可怜了吧。
本来以为你是小米的水军，但是水军应该也是收了钱的不至于业务这么差吧。
看来是小米请了性价比的水军。

[ih8es9OIzne0959p]

你别直接说啊，我的饭碗

[yyttrr]

车上的图像推理不都是本地的吗？

[edisonwong]

@idealhs 没光的情景不存在，毕竟还有汽车大灯兜底。但反光是真要命，比如地下车库用的那种什么漆来着？起码我见过特斯拉因为这个在地下车库撞的。另外还有人拿一张图片也会导致特斯拉生成错误的模型。 反正雷达和视觉不应该是对立面，只不过因为目前融合技术不行...

[pierswu]

我连自己写的代码都不敢相信，居然有人性命交在别的写的代码上

[vislins]

@WhiskerSpark 手表定律了解一下。

[szx300]

@ferock #9 哈哈哈 是的吹牛谁不会

[szx300]

@totoro625 #69 这个不应该车子自己降速吗？都开智驾了。反正特斯拉 FSD 不是这么玩的！

[param]

@stoneabc 激光雷达是摆设，并不一定是厂商用不好，而是因为摄像头的数据足够好判断的时候，激光雷达的数据就可以忽略不计了。就相当于你在视力正常的时候不需要听声音走路，但当你视力出了问题，你走路才变得依赖声音。

[frankies]

@lyxeno https://x.com/goodday_upup/status/1907481397809529178 tesla 车主直播用 FSD 以车速 110km/h 成功通过小米事故路段。

[param]

视觉理解能力弱的阶段，有无激光雷达可以拉开很大的差距。但当视觉理解能力越来越强之后，激光雷达的权重就越来越低，此时有无激光雷达的影响就变得越来越小了。

视觉+激光雷达是不是比纯视觉厉害？
没错确实更厉害。但是能厉害多少？
不好说。视觉理解算法越烂，就厉害得越多。视觉理解算法越强，差距就越小，激光雷达作用就越小。

[Insolitude]

@Baoni 确实，我算错了，应该是 100×0.129×pi/180=0.225m 当时是弧度换算直接除 pi 了。

如果按照这个结果来看，100 米左右雷达还是有一定效果的。对于 1 米见方的物体能有 20 几个点，可以识别了。

[dd102]

@ccxxjjjjjj tsl 之前在国内各种测试中一直各种撞,之前是不是不带这些功能

[yinmin]

写这篇文章的人不是蠢就是坏：车圈大变天！激光雷达即将被判死刑？ https://chejiahao.m.autohome.com.cn/info/17058939?from=pc

如果有激光雷达就能避免这种低级事故： [特斯拉撞上白色货车致 2 人重伤 ：此前已发生多起类似事故 因把白色货厢错认成天空-哔哩哔哩] https://b23.tv/NCvnQkM

[yinmin]

@param #128 也许激光雷达可能在 99%的情况下都是无用的。但是，某些关键时刻是救命的，哪怕遇到的概率只有 0.01%也是值得的。

如果有激光雷达就能避免这种低级事故： [特斯拉撞上白色货车致 2 人重伤 ：此前已发生多起类似事故 因把白色货厢错认成天空-哔哩哔哩] https://b23.tv/NCvnQkM

[ferock]

@yinmin #132

怎么避免？ 0.01%的时候，顺便你也解释另外 99.99% 的时候，你会怎么处理。比如
情况 1：前面有东西，摄像头检测没有
情况 2：前面没东西，激光雷达检测有

这俩情况，分别怎么办？

[param]

@yinmin 没错，在视觉理解能力还比不上人类的当下，激光雷达尚有一些安全冗余的作用，但是当视觉理解能力逐步提升之后，激光雷达的作用也就越来越小了。激光雷达的方案无法有效地将驾驶经验训练成端对端模型，只能编程式控制，终究不是人工智能。视觉控制车辆+激光雷达作安全报警的组合方案可以作为过渡，但主控还得是视觉。

[YFZZ]

没错，激光雷达在雾天就是这么垃圾，所以现在车上才是“激光雷达、4D 毫米波雷达、视觉摄像头、超声波雷达”等感知硬件一起上，为的就是弥补不足。

楼主只是看到了激光雷达雾天效果不好，但毫米波雷达在雾天可不受影响，效果比高清摄像头都好，肉眼看不清的，毫米波雷达却可以感知到。

激光雷达雾天不行、毫米波雷达点阵不够、视觉摄像头无法识别厘米级误差且容易受光线影响、超声波雷达有效探测距离短。

所以，才需要加上这么多感知硬件集各家之所长。
如果硬要说处理器或者算法处理不过来，那是另一个话题了。

纯视觉就算 NB 到超过肉眼，但注定了某些场景就是拼不过毫米波雷达和激光雷达，比如上面提到的，肉眼压根都看不到车的情况，毫米波雷达依旧可以感知。

[ferock]

@xhslyf #135

怎么融合呢？纸上谈兵么？

[YFZZ]

@ferock #136 纯视觉就是有局限性，一直宣称自己是纯视觉的特斯拉，也会加上毫米波雷达。

所以你认为多感知硬件无法融合，其实也就是说除了纯视觉，包含特斯拉在内的多感知硬件，都是纸上谈兵，纯卖硬件，根本没融合，也没用上这些硬件，单靠摄像头咯？

从逻辑角度去看，各传感器都有自己的优劣势，多感知硬件相互协调，只要做好了，上限就是会比纯视觉要高。

[YFZZ]

@danhahaha #34 这个类比不太合理，就好比轮子跑的很快，为什么人类没有进化出轮子一样无厘头。

要考虑实际环境来看具体的方案，而且你说的类似蝙蝠的雷达，在车上是属于“超声波雷达”，基本仅用于慢速时使用，因为受限声速。

而雷达是接收反射信号的统称，激光雷达、毫米波雷达，传播几乎都是光速，在高速行驶时优于超声波雷达。

视觉的确能接受到包含颜色在内的很多信息，包括理解标识也需要视觉，但不排除视觉有自身短板，比如雨雪雾的天气，毫米波雷达就是性能更优。

[YFZZ]

另外，我有点好奇包括楼主在内，讨论的如此激烈，到底有几人是用至少一种智驾方案跑过至少几千公里的？

我的确没试过特斯拉 FSD ，但我用华为目前的 ADS3.0 跑了小几千公里，包括城区和高速，的确没有余承东吹的那么 NB ，但至少是好用的。

当前单激光雷达的方案，已经和纯视觉方案做出区别，毕竟“你无我有”。如果激光雷达真的是摆设，华为智驾未来没必要从单激光雷达升级为三激光，而现在已经开始往三激光雷达的方案过度了。

如果硬要说“就是因为华为算法垃圾，才需要那么多硬件堆砌！”。
那就真的没得聊了，因为纯粹是立场问题，总能找出质疑的理由。
因为硬件堆够了，说没法融合，继续堆，又说算法垃圾才需要堆硬件，自相矛盾……。

[ferock]

@xhslyf #137

说到现在，那怎做好呢？还是你只是嘴上说说就能做好？ …

[lunafreya]

LiDAR 就是垃圾： https://www.reddit.com/r/Roborock/s/RK8honxgmc


利益相关： 自驾行业从业 7 年+，@ 3T$+ Market Cap