极端天气下智驾靠谱吗？激光雷达与纯视觉路线大PK_新能源车

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13. 暴雪天气下的自动驾驶视觉困境

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28. 轨迹能抄，逻辑难搬

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33. 双目协同，冗余共舞

34. 安全与理想的权衡

35. 汽车功能安全

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37. 北方冬天选车不用愁

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41. 非常好用华为乾崑ADS 3.0

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50. 雪天用智驾，是神器还是隐患？

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55. 激光雷达和纯视觉，哪个才是智驾的最佳方案？个人认为目前最优解是纯视觉，未来最优解是视觉+毫米波+超声波，不太看好激光雷达。目前受制于算力上限，融合感知很难实现…… 虽然直观上来说，激光雷达可以直接实现测距，而视觉测距需要通过一系列计算才能实现，好像用上激光雷达反而可以节约算力，但是大部分人忽略了一点，那就是视觉在计算距离的同时也会进行语义判断（这个物体是啥，可能会做出什么动作，这个人的这个手势代表什么意思等等）。而同时使用激光雷达情况下，首先要对处于不同位置的两个传感器数据进行拟合（激光雷达和摄像头显然安装在不同位置），来将点云图和摄像头图片进行重叠，然后再根据获得的图片进行决策。也就是说，激光雷达的融合方案在还没有进行决策前就已经多了一步算力消耗。这还没考虑到激光雷达在雨雾天的随机误差远大于视觉，以及视觉和雷达测距结果不同时决策权重分配的问题。另外结构上来说，目前所有智驾的摄像头都是在雨刮器范围内的，而没有哪个车的激光雷达是有雨刮器的，也就是说一旦表面的疏水涂层老化脱落，雨天激光雷达就几乎是个瞎子。而且，相比大部分人担心纯视觉会被广告牌误导，甚至可能撞上道路上画着的前方道路画面的壁画的这种现实中完全碰不到的问题，激光雷达会无视大部分玻璃物体这件事却没几个人认识到（具体原因拿个激光笔对着家里的玻璃窗照一下就明白了，激光照射玻璃一部分投射一部分全反射全都回不到激光雷达的传感器处……而视觉则可以靠玻璃表面的反光识别出玻璃的存在），而路上有人抬着玻璃走过车道的概率可比路上有面墙还画着视错觉图的概率高多了…… 至于说不好看激光雷达的未来，是因为激光雷达所有的优势视觉都可以解决而激光雷达的劣势部分比视觉更严重。激光雷达的点云帧率远低于摄像头；大雾天视觉看清物体只需要单向光路，而激光雷达需要往返双倍光路长度，受到雨雾的影响相比摄像头也就翻倍了；激光雷达可以靠滤光片来规避强光致盲的情况，而视觉多加一个带偏振片的摄像头就可以；激光雷达能无视黑夜而摄像头靠开大灯或者加夜视摄像头就行……且以上所有加摄像头的操作加起来的成本可能还没一个激光雷达贵…… 当然，算力足够的情况下增加毫米波雷达和超声波雷达的融合感知肯定是大趋势，毫米波雷达可以无视雨雾影响，能在极端能见度情况下辅助。（当然，目前上激光雷达也不是完全一无是处，至少其对智驾算法的训练还是有一定积极作用的，毕竟点云数据大部分情况下还是可靠的，可以靠点云数据对视觉计算出的距离信息进行校正，但是也仅此而已……） #智能驾驶 #辅助驾驶 #激光雷达 #纯视觉方案 #新能源汽车

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64. 特斯拉最新FSD更新解决了摄像头清洁难题在FSD v14版本中，特斯拉推出了一项新功能，以解决用户的主要槽点，挡风玻璃处摄像头的脏污遮挡问题。特斯拉的纯视觉方案主要依靠摄像头，其中一个显而易见的问题就是摄像头会变脏，需要定期清洁。FSD最关键的摄像头之一位于挡风玻璃顶部，车主抱怨这里有凝结水或其他杂物堆积，会影响FSD效果。 v14.1.3的FSD增加了一个新功能，自动高效清洁前置摄像头，而无需依靠车主手动。【来自懂车帝车友圈】

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99. #环境模拟造雾系统，#交通人工造雾模拟系统，#能见度测试人造雾模拟系统，#智驾雨雾模拟测试系统易绿人造雾模拟系统智能雾化装置#智能汽车测试场环境模拟造雾系统在智能驾驶技术迭代的关键阶段，极端天气下的感知与决策能力是智能汽车量产的核心挑战。易绿人工造雾模拟系统专为智能汽车测试场设计，通过微米级雾效控制技术，精准模拟团雾、浓雾、雨雾交融等复杂气象场景，为自动驾驶算法提供真实严苛的雾天测试环境。易绿人造雾模拟系统搭载智能雾化装置，可将能见度精准控制在5米至200米之间，高度还原大雾封路、雨雾交加等极端路况，支持测试场多区域快速部署，实时数据监测系统同步记录传感器响应延迟、算法决策偏差等关键指标，助力车企高效验证智能驾驶系统在极限环境下的安全性与可靠性。！

100. 低照度全彩夜视仪在反恐与执法中的应用价值

101. #自动驾驶产品交付工程师! #星程智能核心团队来源于原小鹏自动驾驶团队，已累计过亿里程、十万辆级别量产车验证，量产经验丰富。通过打造软件三大支撑点一全带宽数据闭环、GPT大模型标注、超现实数据引擎破解长尾场景，覆盖全场景，自动驾驶进入数据驱动时代。通过复用车规级供应链，成本低、可靠性高，能适应高低温、颠簸、高湿等极端环境，具备极高的环境适应性。面向广阔的专用车智能化升级市场，做围绕自动驾驶的升级改造，具备广阔的市场前景。我们计划2024年小批量生产DR运输车及CR清扫车，并在过程中落实质量认证体系，将安全、智能、高价值的产品带给用户。

102. 毫米波雷达为什么适合在高粉尘的环境下工作？根本原理是什么？

103. 半夜遇到“阿飘” 家人们！刚才差点吓破胆！走夜路的时候明明瞅见前边蹲个人，脚步放慢越走越近，结果！到跟前啥都没有！空唠唠的就剩个黑影印儿在地上… 而且今天街上怎么这么多烧纸的啊？wind 一吹那火星子飘的，本来就慌现在更毛了！突然想起之前看的报道，说咱们眼里的世界靠 “关键信息 + 大脑补全”，现在才知道这背后有实打实的科学数据！《认知心理学杂志》2021 年就研究过：人类视觉对场景的 “有效信息采样率才 15%-20%”，也就是说咱们看到的画面里，只有 1/5 是眼睛真真切切捕捉到的 “关键特征点”（比如轮廓、明暗对比，对应之前说的 “6 个点”），剩下 80%-85% 全是大脑凭过往经验填的！就像我刚才遇着的情况 —— 晚上光线暗，剑桥大学 2020 年的实验早证实了：在 5-10 勒克斯（差不多路灯下 10 米外的亮度）里，看模糊轮廓的物体（比如树影、石头），误判率能到 51%，其中 72% 还会脑补成人形！这可不就是我瞅见 “蹲坐人影” 的原因嘛！更巧的是，这跟特斯拉初代摄像头犯的错一模一样！2016-2019 年那批用 Mobileye EyeQ3 芯片的系统，晚上照度低于 20 勒克斯时，把非人生物认成人的概率是 12.7 次 / 100 公里，要是在墓地有树影墓碑，直接飙到 34.2 次 / 100 公里！后来换了 FSD 芯片，误判率降到 0.8 次 / 100 公里，降幅 97.6%，这不就跟咱们大脑 “补全信息” 出错一个道理？斯坦福 2022 年还做过实验，模糊场景里人类视觉误判率 28%，没优化的 AI 是 35%，都是靠有限特征点瞎猜！为啥特别提醒别晚上出门？数据更扎心！《视觉科学手册》说，白天 1000 勒克斯（晴天户外）降到夜晚 5 勒克斯（没路灯的小巷），咱们的细节识别能力降 85%，轮廓识别降 62%，本来就看不清；美国睡眠医学会还发现，22 点到凌晨 2 点，大脑负责逻辑判断的前额叶活跃度降 30%-40%，反而更信直觉，听过的鬼故事全冒出来了，能不吓自己吗？你们有没有过晚上看走眼的经历？评论区说说，让我知道不是我一个人慌！ #阿飘 #夜行 #科普 #红月 #中元节

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极端天气下智驾靠谱吗？激光雷达与纯视觉路线大PK

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