芯耀
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5月25日，特斯拉美國官網上發(fā)布《Transitioningto Tesla Vision》的公告中表示，從2021年5月僅北美地區(qū)制造的Model3和ModelY將不配備radar（毫米波雷達），Autopilot將由攝像頭和視覺神經網絡提供運算支持。
圖片來源：特斯拉北美官網
看來鋼鐵俠并不是單單拒絕Lidar,連Radar也即將被拋棄。
其實早先特斯拉就已經放風，醞釀對目前的FSD（完全自動駕駛）軟件進行一次大版本的更新，或將不再需要毫米波雷達而采用純視覺的感知方案。
圖片來源：網絡
經證實，特斯拉本次雖然取消了唯一一顆前向77GHz毫米波雷達傳感器，但超聲波雷達依然存在，所以小編認為這或許并不能稱之為“Pure vision”。
圖片來源：特斯拉美國和中國官網
但盡管如此，取消毫米波雷達還是引起了一陣不小的騷動，按照通常的理解，自動駕駛采用多傳感器融合的方式似乎是公認的。
而且隨著激光雷達成本的降低，似乎傳感器種類可以“做加法”，但此刻特斯拉卻選擇了“做減法”，究竟為什么呢？本篇文章小編斗膽分析一下。
圖片來源：華為（首臺搭載3顆華為激光雷達的極狐阿爾法S樣車下線）
先認識一下，毫米波雷達究竟是什么。
?毫米波雷達，是工作在毫米波波段（MMW，Millimeterwave）探測的雷達。其波長為1～10mm，介于微波和厘米波之間，工作頻率在30～300GHz頻域?；竟ぷ髟硎峭ㄟ^天線
發(fā)射信號和接收信號之間的頻率差來進行測距、測速，利用天線陣元之間的相位差來進行測角度信息。
圖片來源：大陸Continental
毫米波穿透霧、煙、灰塵的抗干擾能力強，具有全天候(大雨天除外)全天時的特點。還能同時識別多個分辨識別很小的目標，具有成像能力，體積小、機動性和隱蔽性好等特點。因此，毫米波雷達在5G通信、雷達、制導、衛(wèi)星遙感技術、射電天文學和波譜學方面都有廣泛的應用，當然我們現(xiàn)在常見的自動駕駛汽車及含有ADAS輔助駕駛功能的汽車也在使用。
圖片來源：大陸Continental毫米波雷達
?車載毫米波雷達
針對汽車領域，目前國際電信聯(lián)盟劃分給車載毫米波雷達的頻段為兩種：24GHz和77GHz。
而根據(jù)探測距離不同分成三種：短距離SRR（60米以內）、中距離MRR（100米左右）和長距離LRR（200米以上）。
通常24GHz雷達檢測范圍為短距離，未來或逐步被淘汰，而中距離和長距離毫米波雷達都使用77GHz。
圖為：毫米波雷達FOV分布（來源：佐思產研《智能駕駛硬件指南》）
車載毫米波雷達根據(jù)車身安裝部位可實現(xiàn)不同探測功能，短距離探測主要用于如盲點探測、碰撞預警、泊車輔助等，通常在翼子板或車身四角位置。
中遠距離探測則通常作為ACC巡航、剎車輔助、緊急剎車、車距保持等功能，通常安裝在車輛前部。
圖為：毫米波雷達對應ADAS功能的性能要求（來源：佐思產研《智能駕駛硬件指南》）
如上述所說，毫米波雷達應用如此廣泛，那么為什么仍被特斯拉舍棄了？
仔細查閱，小編得知，其實毫米波雷達也有一些缺點和局限性：
第一，對物體的識別度差
因為毫米波雷達主要作用是測距和測速，并不具備準確識別物體的能力，
尤其是對人，一般在10-20米間探測有效率高，20米以上可能會誤檢、漏檢。
同時毫米波雷達受對金屬物體探測最為敏感，但也恰恰是因為有時金屬過多或位置的問題，由于無法分辨具體物體，所以在涉及到ADAS相關功能時，常常會做出剎車的決策。
舉個例子，道路剛維修好時，道路施工方通常會在剛修補好的瀝青或水泥的地面鋪上一層鋼板，防止地面被過往車輛壓壞，而超聲波雷達走過此條車道時會認為地面上的鋼板是一堵墻，出現(xiàn)緊急剎車行為。
第二，對橫切向目標的探測準確度低
毫米波雷達發(fā)射的電磁波遵循“多普勒效應”，只能提供徑向的速度探測，因此毫米波雷達不會提供切向障礙物的速度，使用毫米波雷達對橫切向的目標識別準確度低。
第三，容易被電磁干擾
由于很多汽車喜歡安裝測速雷達或一些通信天線，其本身也都會發(fā)射電磁波，因此使毫米波雷達的誤判成為家常便飯。
第四，易受惡劣天氣影響
在雨、霧和濕雪等高潮濕環(huán)境下，毫米波的衰減會降低雷達的有效探測距離。
第五，性價比
毫米波雷達雖然沒有激光雷達貴，但是相比攝像頭其成本也相對高。
盡管如此，仍有很多行業(yè)內的分析認為，毫米波雷達仍然是自動駕駛傳感器里非常重要的組成部分，因為單純依賴攝像頭依然有很多頑疾存在。
圖片來源：https://www.theverge.com
純視覺方案被質疑也是很正常的，首先，攝像頭是一種被動式傳感器，其本身并不發(fā)光，成像質量受到環(huán)境亮度影響較大，易受外界雨天、霧天環(huán)境以及強光下曝光或黑夜環(huán)境而影響識別率。
圖片來源：https://www.theverge.com
其次，攝像頭需要海量數(shù)據(jù)支撐和標定，所需計算量龐大，需要GPU等更多算力支撐。
另外，在相同的惡劣天氣情況下，如大雨天氣，雖然毫米波雷達受限，但攝像頭也同樣會受限。而且攝像頭被遮擋時基本上也無法正常工作。
其實，在探測距離方面，毫米波雷達對中遠程的探測依然可以在很多功能場景下提供更好的體驗，如：AEB（自動緊急制動），因為前向毫米波雷達與攝像頭數(shù)據(jù)融合，可有效感知車外的環(huán)境，進行靜態(tài)、動態(tài)的識別，能及時進行預警前方碰撞，如果去掉毫米波雷達可能會縮短汽車的制動距離，從而降低舒適度。
相信特斯拉也對去掉毫米波雷達持謹慎態(tài)度，只選擇了北美發(fā)售的兩款車型而未將全球車型進行調整，
另外也限制了部分自動駕駛功能，比如智能召喚和緊急車道偏離回避就在交付時被禁用，同時，也增加了跟車距離并進行了限速，
具體速度限定為75英里/小時以內，或許這對北美的部分州不太友好，因為定速在80英里/小時開啟自動駕駛在美國人煙稀少的州是很常見的。
圖片來源：網絡
不管怎樣，毫米波雷達確實已經被特斯拉嘗試舍棄了，但這也不能代表未來的趨勢，還是有相當多的人認為多傳感器的組合更加安全和值得信任，這里面也提到了地圖。
圖片來源：https://www.theverge.com
作為四維圖新來說，我們認為高精度地圖也是自動駕駛必不可少的傳感器，可有效彌補自動駕駛傳感器的性能邊界，為自動駕駛提供重要的先驗信息。
而且高精度地圖可以幫助自動駕駛車輛準確定義自身在環(huán)境中的位置，并在感知、規(guī)劃、決策等模塊起到重要支撐作用。
所以大家認為是純視覺解決方案更有優(yōu)勢，還是多傳感器融合更靠譜呢？歡迎大家在下方投票！留言！
