百度阿波罗首次披露了纯视力L4无人驾驶汽车计划基准测试M

来自凹庙的李根[p>

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当巨大的新动作来临时，行业风可能会发生变化。

百度Apollo是中国自动驾驶仪中最大的玩家，它在AI Visual Top CVPR - 百度Apollo Lite上展示了一套纯视觉城市道路闭环解决方案。

百度将此解决方案与英特尔的Mobileye进行了比较，并认为Apollo Lite的性能与之前的技术积累和半年测试迭代后的Mobileye相同。

根据业界对Mobileye纯视觉先进辅助驾驶状况的评价，百度的意义很明确。

Apollo Lite

百度阿波罗技术委员会主席王亮透露了CVPR 2019的首次亮相。

Apollo Lite是一款城市道路L4级视觉传感解决方案，可支持10路摄像机的并行处理和每秒200帧的数据量。单视觉链路的最大帧丢失率可控制在5英寸以下，在各个方向上达到360。 °实时环境感应，可稳定检测高达240米的前方障碍物。

王亮还表示，经过之前的技术研发投入和半年路试迭代，依靠这套10摄像头感知系统，百度无人驾驶车可以实现城市道路的终点而不依赖于高线旋转激光雷达结束闭环自动驾驶。

在2019年上半年，Apollo Lite已经在北京稻香湖的多个区域进行了测试。在驾驶测试期间，城市道路上的测试车辆数量，累计测试里程和车辆闭环自动驾驶仪性能非常出色。

Apollo的“优秀”基准测试参考资料是全球最大的ADAS（高级辅助驱动技术）供应商Mobileye，该公司于2015年以153亿美元被英特尔收购并整合到英特尔的自动驾驶部门。

Mobileye最着名的解决方案是特斯拉，而特斯拉自主研发的AutoPilot仍然遵循纯视觉解决方案。

除了自主研发的EyeQ4处理器芯片外，Mobileye最新的纯视觉自动驾驶仪解决方案主要依赖于12通道摄像机。

Apollo首次纯视觉

值得注意的是，这是百度Apollo在L4自动驾驶仪领域首次公开的纯视觉解决方案。

百度阿波罗也谈到了原因：

与旋转激光雷达传感解决方案相比，视觉感知解决方案便宜且易于获得。

这种低成本的近车级环视感应解决方案还可以降低对ADAS辅助驾驶应用的支持，创建更有价值的应用场景，并将ADAS产品的功能提升到一个新的水平，为企业和开发人员提供新的低 - 高质量的自动驾驶仪解决方案。

然而，百度阿波罗也强调了纯视觉解决方案的挑战：

相机是一个相对成熟的传感器。除了轻便，低成本和符合车辆规定的优点外，高分辨率和高帧率（成像频率）成像技术的发展趋势意味着图像中包含的环境信息更加丰富。同时，视频数据与人眼所感知的真实世界最相似，但它具有三维点云的数量。根据比较，在二维图像中挖掘信息更加困难，这需要更强大的算法，大量的数据积累和更长期的研发投入。

百度阿波罗技术委员会主席表示，目前许多传感器融合方案都很复杂，技术人员经常从快速解决问题的角度设计算法。在这个过程中，不可避免地要强调使用异构数据以避免困难问题的优势的互补性。

基于该思想的多传感器融合方案可以避免在短时间内难以解决的问题。

从长远来看，数据与政策之间的深度耦合设计不利于为环境意识系统提供真正的冗余。

传感器融合意味着许多可以独立支持全自动驾驶的感知系统一起工作，独立工作并相互验证。最大概率确保了感知结果的准确性和完整性。

王亮强调，百度决心投入资源开发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃基于激光雷达的现有技术路线，而是充分意识到在技术实践过程中对无人驾驶系统真正冗余的需求，并决定通过压力圆周视觉技术巩固多传感器融合感。知识框架。

在传统的激光雷达融合策略和视觉补充的情况下，视觉感知的问题和缺陷在雷达感知的覆盖下并未完全暴露。

所以现在通过Apollo Lite抛光迭代纯视觉技术，继续依靠百度的多传感器融合解决方案来提高无人驾驶系统的鲁棒性和安全性。

百度阿波罗也表示：

始终坚持多传感器融合的技术路线。在L4自动驾驶传感器选择中，激光雷达和摄像机不是独家的或纯粹依赖和互补的。从安全的角度来看，两者具有相同的重要性和不可替代性，是不可或缺的。

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