Pourquoi musc dépréciant le radar à laser ?

September 29, 2020
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La fonction de perception de l'entraînement autonome est divisée en deux groupes : vision et radar à laser. Tesla est le gardien le plus dévoué de la technologie visuelle, et ils emploient même les mots les plus méchants pour dévaluer le radar à laser.

 

La plupart des personnes dans l'industrie automobile ajoutent constamment des choses aux voitures pour assurer la fiabilité. Mais Tesla a fait l'opposé. Il avait ramené des choses à la voiture : réduisant la longueur du câblage de la voiture, réduisant le nombre de parties du corps, et réduire les étapes de fabrication. Elles doivent être assez bon marché en technologie pour faciliter l'exécution rapide de la commercialisation, de sorte que les utilisateurs puissent accepter le produit plus rapidement.

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Des faits, le musc a assez de capital pour dédaigner le radar à laser, parce que Tesla, qui se fonde sur des solutions de vision, est actuellement identifié en tant que meilleure société sur la planète qui produira l'entraînement en série aidé. Elon Musk abandonnera-t-il vraiment le radar à laser complètement ? Ce n'est pas le cas. Il connaît clairement les avantages et les inconvénients de la vision et du radar à laser, et favorise constamment l'utilisation de la technologie de vision de faire ce qui peut seulement être fait par chose de radar à laser.

 

Pourquoi ne fait pas Tesla radar à laser d'utilisation ?

Dans la théorie, la vision et le radar à laser sont des relations complémentaires parfaites. Le capteur d'image dans la solution de vision peut obtenir le débit d'images élevé et l'information sur l'environnement complexe environnante de haute résolution, et le prix est bon marché. Cependant, le capteur d'image est un capteur passif et n'émet pas la lumière. La qualité d'image est considérablement affectée par l'éclat de l'environnement, et la difficulté d'accomplir la tâche de détection dans les environnements durs augmentera également considérablement. Le radar à laser est un détecteur actif qui obtient l'information de profondeur de la cible en émettant la lumière laser pulsée et en détectant les caractéristiques de la lumière dispersée de la cible. Il a les caractéristiques de la haute précision, de la gamme étendue et de la capacité anti-parasitage forte. Cependant, les données obtenues par le radar à laser sont clairsemées, embrouillantes et difficiles à employer directement, et la nature monochromatique du laser le rend impossible d'obtenir l'information de couleur et de texture.

 

Par conséquent, basé sur des considérations de fiabilité, la majorité de l'industrie étudie comment intégrer la vision et le radar à laser pour réaliser une perception environnementale plus précise. Par exemple, le robot quadrupède AlphaDog développé par Weilan Technology Company de la Chine adopte les standards de l'industrie ouverts, permettant à Alpha Robot Dog sans problème d'intégrer et se relier à de diverses autres technologies de pointe, y compris la reconnaissance d'objet visuelle et la technologie de positionnement visuelle, technologie de radar de la construction de carte de radar d'onde millimétrique (V-SLAM). Naturellement, grâce à la norme d'accès ouvert, modules fonctionnels expansibles spécifiques tels que des capteurs de température et des capteurs de fumée peut être développée selon des besoins de l'utilisateur dans le stade avancé.

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Mais dans la vue du musc, des voitures et les routes sont conçues pour des personnes. Puisque les humains peuvent collecter des informations par la vision + l'information de traitement de cerveau à conduire sans risque, ceci signifie que l'entraînement autonome peut également être réalisé de la même manière visuelle. Si ajouter de force le radar à laser est un genre « de sentiment surhumain », il est comme une personne tenant une canne tout en marchant. Évidemment, les béquilles ne sont pas innovation, mais limitent l'innovation. D'autre part, en raison de l'addition du radar à laser, du coût élevé du radar à laser et de la complexité du système électrique soyez contradictoire avec à concept cohérent de Tesla de la fabrication soustractive.

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Le goulot d'étranglement de la vision se situe dans l'algorithme, et le goulot d'étranglement du radar à laser se situe dans le principe. Évidemment, la vision a un plus grand potentiel de développement et a théoriquement également une limite supérieure plus élevée. C'est le style du musc pour faire la bonne chose au lieu de la chose simple.

 

La distance les passages de radar à laser par chaque point de laser pour reconstituer l'environnement en temps réel. Tesla prévoira la profondeur de chaque pixel et puis la projettera de replier la fonctionnalité du radar à laser. Analysez chaque pixel de la 2D image et reconstituez-le à une vraie scène 3D. Il n'y a aucun doute que les capacités de noyau sont matériel encore à traitement d'images d'algorithmes et de haut-calcul soutenant les algorithmes. C'est également une manifestation de la mise à jour supplémentaire des solutions de la vision de Tesla. Il n'est pas difficile de comprendre pourquoi Tesla doit approfondir le développement de son système autonome d'entraînement au niveau de puce.

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L'abaissement plus fort devenir visuel plus rapide de solution, ou de radar à laser de solution de coût est-il plus rapide ? Personne ne peut prévoir les résultats, qui sont pourquoi la discussion d'aujourd'hui d'itinéraire s'est produite, mais les défenseurs de chaque itinéraire croient fermement qu'ils auront le dernier rire.