嗯，听说主要是用来做数据比对的，不是为了激光雷达上量产车。

【 在 cokebear 的大作中提到: 】
: 好像有报道路上看到特斯拉的激光雷达试验车
:
--
FROM 122.238.142.*

基于TOF原理的深度摄像头与激光雷达的能力（包括距离与分辨率）不可同日而语，这是不同波长光的物理特性决定的。
基于其它原理的深度摄像头就更不靠谱了，对面车来几束远光直接就瞎了（这个人眼可以直观感受）。
深度摄像头用在玩具上，家用电器上，小机器人上都挺有前途的，自动驾驶汽车真不行，性能严重不足（当然，作为辅助驾驶还是有用的）。

还有一个重要原因，现在视觉依赖于深度学习，深度学习依赖于数据，但很多数据是学习不到的。
举个简单的例子，雨天视野一般，车速也不快30~40，路上一块直径将近1米的落石，人类驾驶员要么绕行，要么停车报警，虽然大部分司机一辈子第一次见那么大石头跑路上了，但还是能一眼认出来那是一块大石头。
按照深度学习训练出来的视觉连车辆都还认不全，遇到这种情况完全就是睁眼瞎。
激光雷达就不一样了，虽然激光雷达也没法分辨这是大石头还是其它啥玩意，但人家可以给你归类“不明障碍物”，还把距离、位置、尺寸这些信息都采集到了，后面处理自然简单。

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，我的意思是，如果两套方案的天花板都没本质区别，那为啥 激光雷达 + 视觉就 > 单视觉啊，
: 你应该也有体会，工程上有句话叫多个香炉多只鬼，更复杂的设计如果不能带来足够具体的好处，那就是扣分项。
: 所以我想讨论的就是激光雷达跟视觉各有所长，这个各有所长的长具体体现在什么地方。
: ...................
--
FROM 122.238.142.*

定性地说，激光雷达跟TOF摄像头确实没什么区别，TOF摄像头本身就是模仿着激光雷达的原理来做的。
定量地说，区别就大了，车载激光雷达的探测距离、分辨率、抗扰性能都远比TOF摄像头要好。
就目前摄像头那种CMOS感光芯片，原理上就没法达到车载激光雷达的性能。

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，我们这里不是在讨论信仰，就是简单的摆事实，定性定量分析问题。
: 摄像头跟激光雷达差别那么大，这句话你跟小学生说没问题。但你要跟我讨论出一个结论出来，那自然要具体说说差在哪里，怎么个差法，这个差的因素是否关键。综合下来才能得出正确的结论啊。
: 我前面也给了很多两者对比的具体分析了。当然我也没穷尽一切细节，比如目前ToF CMOS Sensor的深度场典型分辨率只有CIF，这个分辨率是比较小的，lidar这个指标应该要高很多但具体是多少我不知道。这些不就是我们来讨论的意义嘛。
: ...................
--
FROM 122.238.142.*