mobileeye早就不行了
【 在 dyatpk 的大作中提到: 】
: 看新闻mobileeye也要上激光雷达了
: 那只死磕纯视觉的就只剩特斯拉了
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FROM 101.86.234.*

视频测速精度超过雷达，这个不能笼统下结论吧，场景太多了。
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 肯定是激光雷达精度高啊，问题是不需要毫米级精度啊，人开车的时候也是估计一个差不离的距离啊，窄路会车fsd知道收后视镜，高速上大货车压迫fsd也会收后视镜规避事故，辅助驾驶还需要哪样精度呢……
: 视觉可以做到近处四周厘米级精度，远处米级精度，这就就够了啊，再说激光雷达在200米外分辨率也一般啊……
: 我在2010年前后就做到了视频测速精度超过了手持雷达（普通标清监控摄像头vs2000-3000元设备），AI Day 专门列了数据曲线对比图，来佐证去掉雷达，在测距、测速方面完全没问题。
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FROM 123.123.42.*

我当时是在限定场景，限定设备对比…

技术发展到现在，fsd取代雷达，精度略糙，应该没问题，尤其是近处几cm误差、速度误差也是1km/h内；除非大家认为，10米内，误差必须达到1cm内，才敢安心用，那就安心买激光雷达就是了……

我以前看到视频fsd能收后视镜躲避高速上货车压迫，刚发布的10.8车辆躲避一个摆放异常的雪糕筒（前面发过链接），左轮压线也没出本车道，精度应该够用了？

ps：双目视觉，近处误差厘米级，远处误差可达10米以上，所以专家会得出视觉不可用的结论，然而摄像机间的距离如果足够、模型也进步，这个误差可以缩短到可用（虽然仍远不如激光雷达毫米级精度），这就是为什么创新不好做，因为条条框框限定了思路…
相信大家在带一个愣头青、抑或顽固的老人，去开拓新项目的时候，经常会遇到无力感的时候…
【 在 toutouqi 的大作中提到: 】
: 视频测速精度超过雷达，这个不能笼统下结论吧，场景太多了。
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修改:hsv FROM 223.104.40.*
FROM 223.104.40.*

哥们儿，从你这洋洋洒洒一大段，就能看出来，你基本只是个自动驾驶行业的业余爱好者

cv领域越研究越知道问题的难度，这年头随便一个教育行业做一两年基础图像识别图像分类跑模型的，都敢大谈特谈自动驾驶了，可见我前面没说错，也可见自动驾驶行业目前有多少忽悠人的

你可能看了些论文，可能也认真看了aiday的pr ppt，结果却搞混了一个基本问题：自动驾驶领域激光雷达的作用，和高精地图领域激光雷达的作用，这两者是不同的。

自动驾驶领域激光雷达更优先是一种感知手段的补充，是为纯视觉方案补召回，所以对激光雷达的精度、尺寸要求没那么高，所以才能把成本打下来。

而高精地图领域，激光雷达才是提供测距高精度的，对于激光雷达的精度、尺寸要求都很高，装车成本都在一百万以上。这两种激光雷达是完全不能相提并论的。

另外，cv领域每年华人的研究成果不比美帝差，比如hekaiming，这方面不用迷信美帝。谢谢


【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 特斯拉肯定不用于量产车，但他把激光雷达用在标注上了，可以粗糙的理解为，量产车的标尺是被激光雷达校准过的低精度版本…
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: 我其实不反对激光雷达，只不过上周看到美帝名校关于激光雷达的目标检测模型相关的论文，个人对各自为战的传感器融合模式很没信心，进展太缓慢了…当然如果有更好的模型，不排除做的更好，就像fsd 10的视觉感知模型把自己上一代商业化的模型踩在脚下摩擦一样，还是模型建功了…也许鄙视视觉方案的大拿们对美帝研究成果都不屑一顾，或者身怀绝技，无论是理论还是工程，早就登峰造极了…
: ....................
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FROM 117.136.38.*

那可不一样，达不到宣称的“自动驾驶”害死的人，和正常事故性质不一样吧
  
  
事前按自动驾驶宣传，事后再拿辅助驾驶来解释不合适吧



【 在 zhouxxs 的大作中提到: 】
: 真搞笑 世界上存在你说的从不出故障没死过人的车
: 谁的命都是命
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FROM 218.247.161.*