过去二十年来，光探测和测距(LiDAR)在各个领域的应用迅速上升，在汽车行业中更是如此，特别是在自动驾驶汽车的发展中。但也有一些自动驾驶汽车使用了计算机视觉。特斯拉就是其中之一，在其自动驾驶汽车上使用计算机视觉，与LiDAR传感器背道而驰。让我们来看看这两种竞争性技术是如何相互叠加的。
什么是计算机视觉？
计算机视觉是一个研究领域，涉及如何训练计算机和机器来解释和理解视觉世界。计算机视觉使用图像和视频来理解真实世界的场景；它超越了图像处理，可以去除噪音或模糊，并根据大小、颜色或位置来识别物体。计算机视觉的目标是从图像中提取有用的信息。计算机视觉是深度学习和人工智能的一个子领域，人类利用基于神经网络、机器学习和深度学习方法的人工智能来教计算机解释和理解数字图像或视频。计算机视觉方法可以识别、跟踪、测量、检测和分类物体及图像和视频。其目的是让算法以与人脑相同的方式理解图像内容。
什么是LiDAR？
LiDAR是光探测和测距的简称，是一种遥感方法，使用脉冲激光形式的光对地球表面进行采样，以产生高度精确的测量。LiDAR系统发送一个光脉冲，等待脉冲返回，并测量发射的脉冲返回到传感器所需的时间。就像声纳波使用声波来绘制事物，雷达使用无线电波，而LiDAR使用激光发出的光，在短到长的范围内提供精确的三维数据。它本质上是一个巨大的激光测距装置，每秒发出数百万个脉冲。这些脉冲在物体上反弹并返回到传感器，然后利用每个脉冲返回的时间来计算与目标的距离或范围。
计算机视觉和LiDAR的区别
定义 - 计算机视觉是深度学习和人工智能的一个子领域，人类利用基于神经网络、机器学习和深度学习方法的人工智能教计算机解释和理解数字图像或视频。LiDAR是光探测和测距的简称，是一种遥感方法，使用脉冲激光形式的光对地球表面进行采样，产生高度精确的测量。
技术 - 计算机视觉使用图像和视频来了解真实世界的场景，以创建一个三维地图，这使得自驾车能够识别、分类和检测不同的物体。这个想法是为了找到道路上的车道线和障碍物，并计算出转向角度。LiDAR使用紫外光脉冲来检测其周围的物体。这些脉冲在物体上反弹并返回到传感器，然后利用每个脉冲返回的时间来计算与目标的距离或范围。
物体识别 - LiDAR使用激光，每秒发出数以百万计的脉冲，去撞击物体并反射回来，提供极好的范围信息。因此，距离测量和深度感知比相机能做的更好。但基于计算机视觉技术的自动驾驶汽车有更好的物体识别能力，但不提供高分辨率的范围信息。照相机可以看到颜色，因此可以更好地检测和跟踪物体，而LiDAR在跟踪物体方面不是很好。
总结
就像我们需要感官来观察事物一样，自动驾驶汽车也需要一些东西来探测其周围的环境。有很多方法可以让自动驾驶汽车探测到周围的物体；例如，它们可以使用相机、雷达和无线电来生存。计算机视觉使用图像和视频来了解它的周围环境，而LiDAR使用脉冲激光形式的光来估计三维空间中物体的准确定位。用于定位的计算机视觉技术不是那么准确，因为距离测量和深度感知不是很好。计算机视觉在恶劣的照明条件下也不能很好地发挥作用。
LiDAR比视觉好吗？
这两种方法都有其公平的优点和缺点。例如，LiDAR使用脉冲激光的形式来估计三维空间中物体的准确定位，而计算机视觉的距离测量和深度感知则不是很好。LiDAR在跟踪物体方面不是很好。
特斯拉为什么反对LiDAR？
虽然LiDAR可以以更高的精度追踪物体，但埃隆-马斯克认为LiDAR是不必要的，在汽车上放置一个LiDAR设备的成本要高很多。成本可能是特斯拉采取不同路线的最明显原因。
埃隆-马斯克对LiDAR有何看法？
埃隆-马斯克说：”LiDAR是一个愚蠢的任务。任何依赖LiDAR的人都是注定要失败的”。他认为，这项技术本身非常昂贵，而且没有必要。
为什么LiDAR是注定要失败的？
LiDAR几乎在所有天气条件下都能很好地工作，但采用LiDAR技术的自动驾驶汽车不能在雾、灰尘、雨或雪中看到。它只能检测物质的存在或不存在，因为它是一个二进制传感器。
为什么埃隆-马斯克不相信LiDAR？
特斯拉一直严重依赖计算机视觉，与LiDAR技术背道而驰。特斯拉采取不同路线的最明显原因是成本问题。整体成本变得很高。
LiDAR是未来吗？
LiDAR是改变自动驾驶汽车格局的主要候选人之一。但它是否会成为自动驾驶汽车的未来，没有一个简单的答案。
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本文标题：计算机视觉和激光雷达的区别
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