自动驾驶中的纯视觉方案和激光雷达方案是两种不同的技术路线，核心区别在于传感器类型和感知原理。以下是具体对比和实例说明：
1. 传感器与感知原理
• 纯视觉方案： • 传感器：依赖摄像头（单目/多目、广角、长焦等）。 • 原理：通过摄像头捕捉2D图像，利用深度学习算法（如神经网络）将2D图像转化为3D环境模型，识别车道线、车辆、行人等目标。 • 例子：特斯拉的Autopilot和FSD（Full Self-Driving）系统，仅使用8个摄像头，通过BEV（鸟瞰图）神经网络模型实时构建环境模型。
• 激光雷达方案： • 传感器：激光雷达（LiDAR）发射激光脉冲，通过反射时间测量物体距离。 • 原理：生成高精度3D点云数据，直接获取物体的位置、形状和深度信息，无需依赖图像识别。 • 例子：Waymo、小鹏、蔚来等车企的自动驾驶系统，通常将激光雷达与摄像头、毫米波雷达融合使用。
2. 优劣势对比
| 维度 | 纯视觉方案 | 激光雷达方案 |
|---|---|---|
| 环境适应性 | 强光、逆光或极端天气下容易失效 | 在雨、雾、夜间等复杂环境更稳定 |
| 精度 | 依赖算法弥补深度信息误差（可能存在误判） | 直接提供毫米级精度的3D点云数据 |
| 成本 | 低（摄像头成本约几十美元） | 高（激光雷达成本数千至数万美元） |
| 算法复杂度 | 依赖海量数据和复杂神经网络训练 | 点云数据处理相对直观，但需多传感器融合 |
| 典型代表 | 特斯拉 | Waymo、小鹏、华为（ADS 2.0） |
3. 具体场景举例
• 场景1：识别静止障碍物 • 纯视觉：可能误判（如特斯拉曾将白色卡车误判为天空背景）。 • 激光雷达：通过点云直接检测到障碍物的存在，避免碰撞。
• 场景2：夜间行车 • 纯视觉：依赖车灯照明，暗处或强光干扰时识别能力下降。 • 激光雷达：不受光线影响，可精确探测黑暗中的物体。
• 场景3：复杂路口 • 纯视觉：依赖高精度地图和算法推测车辆位置。 • 激光雷达：实时生成3D环境模型，精确判断车辆与周围物体的距离。
4. 技术路线选择逻辑
• 纯视觉：优势在低成本和数据驱动的迭代能力，适合大规模量产车，但依赖算法和数据的完善。 • 激光雷达：优势在可靠性和安全性，适合L4以上高阶自动驾驶（如Robotaxi），但成本高且需多传感器冗余。
总结
• 纯视觉更像人类司机：用“眼睛”观察世界，依赖经验（算法）判断环境，但可能犯错。 • 激光雷达更像精密仪器：用“尺子”测量世界，提供绝对精度，但成本和技术门槛更高。
未来趋势是两者的融合（如特斯拉探索加入4D毫米波雷达），但现阶段选择取决于车企对成本、安全性和技术路线的权衡。
