- 主题:tesla ai day
好像有报道路上看到特斯拉的激光雷达试验车
【 在 ECUCoder (Engineer) 的大作中提到: 】
: 特斯拉在视觉感知这块确实很牛，无奈目前的视觉感知能力天花板太低，随着激光雷达逐步上车，不出三年，特斯拉的量产自动驾驶能力会被一众新车型吊打。
: 当然，特斯拉现在上激光雷达也不晚，就怕视觉一条道走到黑。
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fusing肯定是未来
视觉测距稳定性和精度比激光差太多了
【 在 lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 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。
: ...................
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精度是一方面，稳定性又是一方面，视觉测距的稳定性差不少。
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 精度满足一定要求就行了，没必要达到厘米毫米级别，比如前方100多米一辆车，特斯拉视觉给出的测距误差大概是2米：这又有多大影响呢。
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: 特斯拉测速的误差大致在1km/h以内了，距离和速度的精度已经完全满足安全需要了吧？
: ....................
- 来自「最水木 for iPhone13,1」
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问题就是没必要仅仅靠视觉啊，车辆环境比理想情况复杂多了，不管几目视觉，先天不足
激光雷达就是贵，否则做fusion那是质的提升
【 在 hsv (单踏板首席试飞员) 的大作中提到: 】
: 多年前，我做过基于视频的测速，误差1km/h以内，很稳定，当然目标跟踪方式的测速稳定性很糟糕。
: 特斯拉这个靠网络直接出速度，比传统方式更稳定吧，看数据就好了，近处目标速度、距离精度高，远处精度低，不过影响不大，符合视觉测距特性。
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修改:cokebear FROM 101.86.77.*
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一个被动一个主动，成像原理、测距原理也完全不同，不能仅从波长来比较
【 在 lvsoft (Lv(The Last Guardian)) 的大作中提到: 】
: 那我们就讨论下天花板问题。
: 你觉得激光雷达在哪里可以体现出它的天花板比视觉更高？
: 比如，摄像头用的是400-700nm可见光谱成像，激光雷达用的是905nm近红外成像。
: ...................
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修改:cokebear FROM 101.86.77.*
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华为和大疆不是要降低激光雷达的成本么，就看中国人了
【 在 JoeWoo (原始陶罐) 的大作中提到: 】
: 就是贵是个大问题。。
: 发自「今日水木 on iPhone 12」
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特斯拉追求的是规模化，这就决定了短期内不可能上激光雷达，说这些无非是托辞
不是技术问题，是商业模式的问题
就和华为说自己永不造车一样
【 在 hicharlie (马上诗人) 的大作中提到: 】
: 我是搞ai的，请教一下。
: 特斯拉说点，lidar和摄像头数据融合的时候容易出现数据污染，反而影响训练。所以他们完全放弃了lidar。
: 这个数据污染从训练的角度怎么理解。
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修改:cokebear FROM 101.86.77.*
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