特斯拉弃用激光雷达解析：低成本与摄像头的补足之道
同为美国造车新势力，但Rivian在自动驾驶的技术路线上，显然与特斯拉有着不同的见解和坚持。
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近日，Rivian首席执行官RJ Scaringe在一次最新采访中解释了公司为何在自动驾驶方案中坚持使用激光雷达。
他表示：“在构建模型的过程中，以及在摄像头真正变得足够强大之前，确实存在一些成本低、速度快的方法，可以用来弥补摄像头感知的短板。”
他随即举出具体例子，无论是穿透雾气、密集的雨雪，还是应对其他恶劣天气，雷达都能提供稳定的探测能力。“而在极远距离、远超摄像头或人眼可见范围的探测上，我们也可以用激光雷达来解决——我们的激光雷达探测距离可达275米。”
此外，Scaringe还指出，拥有来自雷达和激光雷达的融合数据集还有一个额外好处：它可以反过来帮助你更快地训练摄像头系统。
他随即强调，这里所说的“训练”，并非指工程师手工编写代码来处理这些数据。
“模型本身能够理解这些多模态信息。当你把这些数据‘喂’给系统时，由于不同传感器的感知模式并不重叠、且各有优势和盲区，神经网络就能据此做出更好的判断：远处那个模糊的目标，究竟是一辆车、一个人，还是仅仅是建筑物反射出的影像？”
Scaringe总结道，当系统同时拥有雷达和激光雷达的数据作为参考时，摄像头在远距离捕捉到的那个模糊目标，就能更快地被“校准”为真实的物体。
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