Deutsch
Kameravision vs. LiDAR: Was funktioniert bei Nebel besser?
Erstellt 01.13
Nebel ist einer der größten Feinde des autonomen Fahrens und von Fahrerassistenzsystemen (ADAS). Er verzerrt Licht, streut Signale und beeinträchtigt die Zuverlässigkeit der Umgebungsperzeption – Kernfähigkeiten, die Fahrer und Fußgänger schützen. Die Debatte zwischen Kameravision und LiDAR (Light Detection and Ranging) tobt seit Jahren, aber neblige Bedingungen entlarven Marketing-Hype und zwingen zu einer Konzentration auf grundlegende Leistung: Welche Technologie liefert wirklich, wenn die Sichtweite drastisch sinkt?
Dieser Artikel geht über die übliche Dichotomie "Hardware gegen Software" hinaus. Stattdessen rahmen wir den Vergleich um zwei unterschiedliche "Sicherheitsphilosophien": die Abhängigkeit der Kamerasicht von algorithmischer Genialität, um physikalische Einschränkungen zu überwinden, und die Nutzung von Hardware-Redundanz durch LiDAR zur Etablierung einer Zuverlässigkeitsgrundlage. Basierend auf den neuesten realen Testdaten von 2025, technischen Durchbrüchen und Branchenfallstudien beantworten wir die kritische Frage: Was funktioniert bei Nebel besser?die Abhängigkeit der Kamerasicht von algorithmischer Genialität, um physikalische Einschränkungen zu überwinden, und die Nutzung von Hardware-Redundanz durch LiDAR zur Etablierung einer Zuverlässigkeitsgrundlage. Basierend auf den neuesten realen Testdaten von 2025, technischen Durchbrüchen und Branchenfallstudien beantworten wir die kritische Frage: Was funktioniert bei Nebel besser?
Die Kerntrennung: Zwei Sicherheitsphilosophien im Nebel
Um zu verstehen, warum Nebel die Stärken und Schwächen jeder Technologie offenbart, müssen wir zunächst ihre zugrunde liegenden Betriebsprinzipien und die Sicherheitsmentalitäten, die ihre Einführung vorantreiben, aufschlüsseln.
Kameravisionssysteme funktionieren wie "hirngesteuerte Augen". Sie verlassen sich auf hochauflösende Kameras (typischerweise 8-10 in fortschrittlichen Setups), gepaart mit leistungsstarken KI-Chips und riesigen Datensätzen, um die menschliche visuelle Wahrnehmung nachzuahmen. Die Philosophie hier ist Minimalismus: Software wird eingesetzt, um begrenzte Hardware auszugleichen, und maschinelles Lernen wird genutzt, um 2D-visuelle Daten in ein 3D-Umgebungsverständnis zu übersetzen. Tesla und Xpeng sind die prominentesten Verfechter dieses Ansatzes, der bei klaren Bedingungen glänzt, wo reichlich visuelle Hinweise es Algorithmen ermöglichen, zu gedeihen.
LiDAR ist im Gegensatz dazu ein "hardware-basierter Wächter". Er sendet Millionen von Laserpulsen pro Sekunde aus, um eine hochpräzise 3D-Punktwolke der Umgebung zu erstellen und Entfernungen, Formen und Geschwindigkeiten mit außergewöhnlicher Genauigkeit zu messen. Die Philosophie hier ist Redundanz: physische Sensorfähigkeiten nutzen, um eine Sicherheitsgrundlage zu schaffen, selbst wenn Umweltbedingungen visuelle Details verdecken. Huawei, BYD und die meisten Anbieter von Luxus-ADAS setzen auf diese "LiDAR + Kamera + Millimeterwellenradar"-Trinität und priorisieren konsistente Leistung gegenüber Kosteneinsparungen.
Nebel beeinträchtigt beide Systeme – aber auf grundlegend unterschiedliche Weise. Bei Kameras streut Nebel Licht, verwischt Kanten und reduziert den Kontrast, wodurch Algorithmen die visuellen Merkmale entzogen werden, die sie zur Identifizierung von Hindernissen benötigen. Bei LiDAR streuen Nebelpartikel Laserpulse und erzeugen "Punktwolkenrauschen", das echte Ziele verdecken oder Fehlalarme erzeugen kann. Die Frage ist nicht, welches System "unbeeinträchtigt" ist – sondern welches sich schneller erholen, kritische Leistungsmetriken aufrechterhalten und Fahrer bei schlechtester Sicht sicher halten kann.
Echte Daten: Wie sie sich im Nebel verhalten (Neueste Tests 2025)
Die überzeugendsten Beweise stammen aus dem White Paper "Intelligent Driving Extreme Scenario Test 2025", das gemeinsam vom China Automotive Engineering Research Institute (CAERI) und Dongchedi veröffentlicht wurde. Diese wegweisende Studie testete 36 gängige Modelle auf 15 km realen, nebligen Strecken und 216 simulierten Kollisionsszenarien und quantifizierte die Leistungsunterschiede mit harten Daten. Lassen Sie uns die wichtigsten Ergebnisse nach Nebelschwere aufschlüsseln.
1. Leichter Nebel (Sichtweite: 200-500m)
Bei leichtem Nebel – häufig in den frühen Morgenstunden oder in Küstengebieten – schneiden beide Technologien angemessen ab, aber subtile Unterschiede treten auf. Kamerasichtsysteme, unterstützt von fortschrittlichen Entnebelungsalgorithmen, halten in der grundlegenden Objekterkennung gut mit. Teslas FSD V12.5 erreichte beispielsweise eine Genauigkeitsrate von 90 % bei der Objekterkennung im leichten Nebel, dank seiner Algorithmen zur Eliminierung von Regentropfen und Nebel, die auf Milliarden von Kilometern realer Daten trainiert wurden.
LiDAR-Systeme hingegen wiesen eine nahezu perfekte Genauigkeit (98%+) mit minimalem Rauschen auf. Der Hesai ATX Lidar, ein neu eingeführtes Langstreckenmodell, demonstrierte seine Fähigkeit, 99% des nebelspezifischen Rauschens auf Pixelebene herauszufiltern und klare Punktwolken von umliegenden Fahrzeugen und Fußgängern zu erhalten. Die Lücke hier ist schmal, aber der Vorteil von LiDAR liegt in der Konsistenz: Während Kamerasysteme Schwierigkeiten haben können, wenn die Nebeldichte plötzlich schwankt, bleibt die physikalische Sensorik von LiDAR stabil.
2. Mäßiger Nebel (Sichtweite: 100-200m)
Sobald die Sichtweite unter 200 m fällt, werden die algorithmischen Grenzen der Kameraerkennung deutlich. Der CAERI-Test zeigte, dass reine Kameramodelle im Vergleich zu Fahrzeugen mit LiDAR eine dreifache Zunahme der Fehlerraten bei der Erkennung von Hindernissen aufwiesen. Die Erkennungsdistanz für Fußgänger des Xpeng G6 sank von 150 m bei klarem Wetter auf nur noch 65 m bei mäßigem Nebel, während die des Tesla Model Y auf 78 m zurückging. Dies ist eine kritische Einschränkung: Bei Autobahngeschwindigkeiten (100 km/h) bietet eine Erkennungsdistanz von 65 m dem System nur 2,3 Sekunden Reaktionszeit – kaum genug für eine Notbremsung.
LiDAR-Systeme hingegen behielten effektive Erkennungsdistanzen von über 80 m bei. Huaweis ADS 3.0, ausgestattet mit einem 192-zeiligen LiDAR, erreichte im mäßigen Nebel eine durchschnittliche Fußgängererkennungsdistanz von 126 m, was ein Reaktionsfenster von 4,5 Sekunden ermöglichte. Der Unterschied ergibt sich aus der Fähigkeit von LiDAR, Nebel mit längeren Wellenlängen (1550 nm) zu durchdringen, die weniger streuen als das von Kameras verwendete sichtbare Licht. Selbst wenn die Laserpulse gestreut werden, behalten sie genügend Energie, um zum Sensor zurückzukehren und Entfernungen genau zu berechnen.
3. Dichter Nebel/Advektionsnebel (Sichtweite: <100m)
Bei dichtem Nebel – wo die Sichtweite unter 100 m, in extremen Fällen sogar unter 50 m sinkt – wird die Kluft zu einem Abgrund. Dies ist das "Entweder-oder"-Szenario für autonome Systeme, und die CAERI-Daten sind eindeutig: reine Kamerasichtsysteme wiesen eine Rate von 15 % manuellen Eingriffen auf, mit häufigen "Wahrnehmungsfehler"-Meldungen. Unter Bedingungen, bei denen Nebel Fahrbahnmarkierungen, Ampeln und sogar große Hindernisse verdeckt, fehlt es Algorithmen einfach an ausreichenden visuellen Informationen, um sichere Entscheidungen zu treffen.
Fahrzeuge mit LiDAR behielten jedoch eine Übernahmerate von nur 3 %. Huaweis ADS 3.0 zeigte sogar die Fähigkeit, stehende Fahrzeuge genau zu identifizieren und Ausweichmanöver bei 30 m Sichtweite durchzuführen – Bedingungen, unter denen menschliche Fahrer kaum über ihre Scheinwerfer hinaussehen könnten. Entscheidend für diese Leistung sind fortschrittliche Nebelfilteralgorithmen, wie sie von LSLidar entwickelt wurden. Diese Algorithmen analysieren die Eigenschaften von durch Nebel gestreuten Laserpulsen und trennen Rauschen von gültigen Punktwolkendaten, um kritische Hindernisinformationen zu erhalten. Das Ergebnis ist ein System, das Nebel nicht nur "durchdringt", sondern auch die Situationswahrnehmung aufrechterhält, wenn die Kamerasicht vollständig versagt.
Technologische Durchbrüche: Die Lücke schließen?
Während LiDAR im Nebel die Oberhand hat, entwickeln sich beide Technologien schnell weiter. Lassen Sie uns die neuesten Innovationen untersuchen, die ihre Leistung im Nebel neu gestalten.
Kamerasicht: Algorithmische Fortschritte
Die größten Fortschritte in der Nebelleistung der Kamerasicht kommen von KI-gestützten Entnebelungsalgorithmen und größeren, vielfältigeren Datensätzen. Teslas FSD V12.5 verwendet beispielsweise eine Kombination aus überwachten und unüberwachten Lernmethoden, um Nebeleffekte zu "reverse-engineeren" und die Klarheit verschwommener Bilder wiederherzustellen. Durch das Training mit 10 Milliarden Kilometern an Nacht- und schlechten Wetterdaten hat das System die Geschwindigkeit der dynamischen Objekterkennung unter Bedingungen mit geringer Sichtbarkeit um 40 % verbessert.
Diese Fortschritte haben jedoch Grenzen. Sie sind auf das Vorhandensein bestimmter visueller Merkmale angewiesen, mit denen sie arbeiten können – etwas, das im dichten Nebel verschwindet. Selbst der beste Entnebelungsalgorithmus kann keine Informationen erzeugen, die nicht vorhanden sind, was die physischen Einschränkungen der Kamerasicht schwer überwindbar macht.
LiDAR: Synergie von Hardware und Algorithmen
Die Entwicklung von LiDAR konzentriert sich auf die Verbesserung der Durchdringung, die Reduzierung von Rauschen und die Senkung der Kosten. Einer der spannendsten Durchbrüche ist Single-Photon-LiDAR, eine Technologie der nächsten Generation, die von einer Zusammenarbeit britischer und US-amerikanischer Forscher entwickelt wurde. Dieses System verwendet hochempfindliche supraleitende Nanodraht-Einzelphotonendetektoren (SNSPDs) und Laser mit einer Wellenlänge von 1550 nm, um hochauflösende 3D-Bilder durch Nebel zu erfassen – selbst über Entfernungen von 1 Kilometer. Durch die Detektion einzelner Photonen und die Messung ihrer Flugzeit mit Pikosekunden-Präzision (ein Billionstel einer Sekunde) kann das System mit beispielloser Genauigkeit zwischen Nebelpartikeln und realen Objekten unterscheiden.
Kommerzielle LiDAR-Systeme entwickeln sich ebenfalls rasant weiter. LSLidars proprietärer Algorithmus zur Filterung von Staub, Regen und Nebel, der mit allen seinen Modellen (einschließlich 1550nm Glasfaser- und 905nm Hybrid-Solid-State-LiDARs) kompatibel ist, reduziert das Rauschen der Punktwolke erheblich und behält gleichzeitig die Zielerkennung bei. Hesais ATX Lidar mit einem ultraweiten Sichtfeld von 140° und einer Reichweite von 300 m kann Nebel, Abgase und Wassertropfen in Echtzeit identifizieren und markieren, wodurch saubere Punktwolkendaten für das System gewährleistet werden. Diese Innovationen machen LiDAR bei Nebel robuster und senken die Kosten – einst ein großes Hindernis für die Einführung – mit Preisen im Bereich von 300 bis 450 US-Dollar im Jahr 2025.
Praktische Wahl: Wann welche Technologie priorisieren?
Die Antwort auf "welches besser im Nebel funktioniert" hängt von Ihrem Anwendungsfall und Ihrer Risikobereitschaft ab. Hier ist ein Rahmen für die Entscheidungsfindung:
Für Verbraucherfahrzeuge (ADAS)
Wenn Sie in einer Region mit häufigem Nebel leben (z. B. Küstengebiete, Täler oder kalte Klimazonen mit Temperaturinversionen), ist LiDAR die sicherere Wahl. Die CAERI-Daten beweisen, dass seine Fähigkeit, die Situationswahrnehmung im dichten Nebel aufrechtzuerhalten, einen kritischen Sicherheitspuffer bietet. Selbst wenn die Kamerasicht sich verbessert, dient die Hardware-Redundanz von LiDAR als ein "Sicherheitsnetz", das Algorithmen nicht replizieren können.
Für Regionen mit minimalem Nebel kann die reine Kamerasicht ausreichend sein – insbesondere wenn die Kosten eine primäre Rolle spielen. Modelle wie der Tesla Model Y und der Xpeng G6 bieten eine starke ADAS-Leistung bei klarem und leicht nebligem Wetter, wobei laufende OTA-Updates ihre Algorithmen im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.
Für kommerzielle Autonomie (Robotaxis, Lkw)
In kommerziellen Anwendungen, in denen Sicherheit und Zuverlässigkeit nicht verhandelbar sind (und die Einhaltung von Vorschriften zwingend erforderlich ist), ist LiDAR nicht nur bevorzugt – es ist unerlässlich. Robotaxis, die in städtischen Gebieten mit unvorhersehbaren Nebelereignissen operieren, oder Langstreckenlastwagen, die durch nebelanfällige Autobahnen fahren, können sich die 15% Übernahmequote reiner Kamerasysteme nicht leisten. Die 3% Übernahmequote von LiDAR bei dichtem Nebel ist der Unterschied zwischen betrieblicher Lebensfähigkeit und Sicherheitsrisiken.
Die Zukunft: Synergie, nicht Wettbewerb
Der zukunftsorientierteste Ansatz besteht nicht darin, eine Technologie der anderen vorzuziehen, sondern sie zu integrieren. Moderne ADAS-Systeme (wie Huawei ADS 3.0) nutzen die zuverlässigen 3D-Punktwolken von LiDAR, um die hochauflösenden visuellen Daten der Kamera zu ergänzen. Bei Nebel liefert LiDAR die Kern-Hinderniserkennung, während Kameras helfen, Details wie Ampelfarben oder Gesten von Fußgängern (wenn sichtbar) zu identifizieren. Diese "Sensorfusion" nutzt die Stärken beider Technologien und schafft ein System, das robuster ist als jede einzelne.
Fazit: LiDAR führt bei Nebel, aber Kamerabild ist nicht ausgeschieden
Wenn es um neblige Bedingungen geht, sind die Daten eindeutig: LiDAR übertrifft die Kamerabildverarbeitung auf allen Nebelstärkegraden, mit einer besonders großen Lücke bei dichtem Nebel. Sein hardwaregesteuerter Ansatz zur Wahrnehmung – das Durchdringen von Nebel mit Laserpulsen und das Filtern von Rauschen mit fortschrittlichen Algorithmen – schafft eine Sicherheitsgrundlage, die das softwarezentrierte Modell der Kamerabildverarbeitung zumindest vorerst nicht erreichen kann.
Das heißt, die Kamerabildverarbeitung entwickelt sich rasant weiter. KI-Algorithmen zur Nebelentfernung und größere Datensätze verbessern ihre Leistung bei leichtem bis mäßigem Nebel und machen sie zu einer praktikablen Wahl für Regionen mit minimalen extremen Nebelereignissen. Für die meisten Fahrer und gewerblichen Betreiber ist jedoch die Fähigkeit von LiDAR, "durch Nebel zu sehen" und manuelle Übernahmen zu reduzieren, ein Sicherheitsvorteil, der schwer zu ignorieren ist.
Letztendlich liegt die Zukunft der autonomen Wahrnehmung im Nebel in der Sensorsfusion. Durch die Kombination der Zuverlässigkeit von LiDAR mit den Details der Kamerasicht können wir Systeme schaffen, die sicher, effizient und anpassungsfähig an selbst die härtesten Wetterbedingungen sind. Für den Moment, wenn die Sicherheit im Nebel Ihre oberste Priorität ist, ist LiDAR der klare Gewinner – aber unterschätzen Sie die Kamerasicht nicht, da sich die Algorithmen weiterhin weiterentwickeln.
Kontakt
Hinterlassen Sie Ihre Informationen und wir werden uns mit Ihnen in Verbindung setzen.
WhatsApp
WeChat