半导体行业自动驾驶产业链及相关港美股标的梳理：AI加持赋能自动驾驶广阔市场-210814（91页）.pdf

上传人：栗****苦

编号：49109

2021-08-16

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纯视觉or多传感器融合，决策权重各有不同感知是实现自动驾驶极为重要的一环。只有车辆能够感知并且可以正确识别周围物体的时候，才能给决策机构正确的输入信号从而实现自动驾驶。主流的环境感知设备有摄像头、超声波雷达、毫米波雷达以及激光雷达等。从技术路线上分为纯视觉和多传感器融合两种：一种是以特斯拉为代表的视觉方案，主要依赖摄像头等成本较低的传感器而不使用成本较高的激光雷达(据2021年7月的最新消息，特斯拉FSD Beta9方案也不采用毫米波雷达数据，只使用摄像头数据)。这种技术路线把更多精力放在研发强大的视觉算法及专用AI芯片的能力来处理自动驾驶可能遇到的所有情况;另一种是绝大多数科技公司以及车企所采用的多传感器融合方案，因为以目前的技术发展水平来看，没有一个传感器能够完成自动驾驶所需的全部功能，因此利用摄像头以及各种雷达进行环境感知，综合进行自动驾驶决策。纯视觉更依赖视觉算法，多传感器融合需要解决不同传感器数据匹配问题。视觉算法目前存在测距不准、恶劣天气适应性差等缺陷，对于算法是否能够弥补这些缺陷，学术界尚存在争议，不过这种路线的好处是硬件成本低，而且不需要为决策权重分配而苦恼;多传感器融合的好处是可以发挥不同传感器的优势，但硬件成本高，且需要预设算法分配不同传感器的决策权重，这也为判断带来一定隐患。

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