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雷鋒網新智駕按：上個月Waymo CEO John Krafcik在底特律的Automobili-D會議上作了一場公開演講，在這次演講中Krafcik詳細解釋了Waymo全套自研的傳感系統及其重要性。本文最早發布于Waymo的博客，雷鋒網新智駕編譯。下面就隨我們一起來探尋 Waymo 神秘的克萊斯勒 Pacifica 混動測試車和全新的定制自動駕駛傳感器套件。
在這場演講中，John Krafcik 透露稱，Waymo 去年 5 月份就與菲亞特-克萊斯勒達成協議，兩家公司將以 Pacifica 為基礎打造 100 輛 Waymo 自動駕駛測試車。這位 CEO 驕傲地表示，眼下路上奔跑的各類自動駕駛測試車中，Pacifica 毫無疑問是最先進的，而這一切都要歸功于 Waymo 自行開發的定制款自動駕駛傳感器套件。
起初，Waymo 也像其他廠商一樣，用著多個供應商提供的傳感器和計算系統，但這些產品要么性能有限，要么就貴得要死。舉例來說，一臺頂置 LiDAR 居然比整車價格還貴，而要想實現 Level 4 級別自動駕駛且保證其安全可靠經濟實惠，Waymo 必須另辟蹊徑。因此，Waymo 決定自力更生，從零開始設計自己的自動駕駛傳感器套件。
John Krafcik 表示，保持軟硬件齊頭并進對 Waymo 來說非常有價值。舉例來說，團隊在開發傳感器時，可以與公司的 AI 軟件專家進行深度合作，讓機器學習技術參與其中。Waymo 所有自行開發的傳感器，包括 LiDAR，視覺系統和雷達，都是為自家軟件特別設計的，能與自動駕駛汽車的“大腦”深度兼容，而單一的集成系統優勢就在于各項技術無縫結合。就像人類五種感官，一旦傳感器能完美地相互配合，就會變的非常強大。
在全自動駕駛汽車上，LiDAR 是最為強悍的傳感器之一，它能分清路上的行人到底是真人還是圖片。同時，它還能在三維空間中辨識出物體的形狀、探測靜態物體并完成精確測距。Waymo 的 Pacifica 測試車搭載了 3 款不同類型的 LiDAR，探測能力更強，精度也更高。
鑒于自動駕駛汽車必須能應對復雜的城市駕駛環境（自行車、行人和各種突發情況），車輛對這個世界的理解就必須更加細致。用了定制 LiDAR 的 Pacifica，不但能探測到車輛周邊的行人，甚至能“看到”行人面對哪一方向，有了這樣的數據，車輛就能準確預測行人下一步的動作。
事實上，Pacifica 搭載的 3 臺 LiDAR 中有 2 臺都是市面上之前沒有的品類。首先，其中的短距 LiDAR 讓車輛能獲得不間斷的環繞視圖，因此即使是孩子和小尺寸的物體，無論離車輛多近，也逃不過 LiDAR 的“眼睛”。其次，Waymo 開發的首款遠距 LiDAR 有超強的遠望和縮放能力，它可以“看到”兩個橄欖球場距離外橄欖球頭盔大小的物體。
自主研發 LiDAR 不但讓 Waymo 有了可靠的產品，還有效控制了產品成本。幾年前，一臺頂置 LiDAR 價格可能會高達 7.5 萬美元，而 Waymo 僅僅通過對設計方案的改造就將成本降低了超過 90%。隨著產量的提升，LiDAR 的價格還會繼續下降。
近些年來，車輛越來越多地利用視覺來輔助駕駛系統，但這些車輛都有一定的局限性。因為與人眼一樣，攝像頭在光線較差的環境下，“視力”會有所減弱，而要想實現全自動駕駛，就得克服各種復雜的光線環境。
因此，Waymo 為自家的視覺系統（負責查看交通信號燈和停車標志）配上了 8 個視覺模組，每個模組都有多個傳感器。除此之外，這套視覺系統還擁有前視高分辨率模組，可以讓車輛擁有 360 度視覺。有了這套系統，車輛能在高速行駛時遠距離探測到類似道路障礙錐的小型物體。同時，借助較廣的動態范圍，無論是黑暗無光的停車場或熾熱的陽光下，車輛都能看清道路。
常規的車載雷達視角較窄，而且只能追蹤向前移動的車輛。與其相比，Waymo 自主研發的雷達系統可以實現不間斷的 360 度監控，這樣它就能追蹤那些人眼看不到的物體和車輛。舉例來說，Waymo 這套雷達系統可以從旁邊車輛開始在后部超車一路追蹤到它離開視線。同時，即使在雨霧或下雪天，這套雷達系統也不會性能衰減。
此外，常規雷達主要重視監控車輛的一舉一動，而 Waymo 雷達系統的關注點更多，從車輛到行人再到自行車它都不會放過。為此，Waymo 還專門對其進行了調整，讓雷達系統對低速移動的物體更加敏感。
從整體來看，這套定制的傳感器套裝與 Waymo 的軟件搭配使用時能形成一個良性循環：更棒的硬件能換來更棒的數據，而數據能助力軟件開發；同時，軟件不斷精進后，Waymo 又可以更好的優化自家硬件。軟硬件的緊密融合讓 Waymo 的自動駕駛離走向市場更近了一步。
當然，未來 Waymo 不會完全單干，它們也會與合作伙伴共同完成一些工作，因此 Waymo 較重視如何實現這套系統的規?；献骰锇榉苼喬乜?萊斯勒和本田都將提供強大的助力。
Via. Medium
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