Bahasa Indonesia
Visi Kamera vs LiDAR: Mana yang Bekerja Lebih Baik dalam Kabut?
Dibuat pada 01.13
Kabut adalah salah satu musuh paling tangguh bagi kendaraan otonom dan sistem bantuan pengemudi tingkat lanjut (ADAS). Kabut mendistorsi cahaya, menyebarkan sinyal, dan mengikis keandalan persepsi lingkungan—kemampuan inti yang menjaga keselamatan pengemudi dan pejalan kaki. Perdebatan antara visi kamera dan LiDAR (Light Detection and Ranging) telah berlangsung selama bertahun-tahun, tetapi kondisi berkabut menghilangkan omong kosong pemasaran dan memaksa fokus pada kinerja fundamental: Teknologi mana yang benar-benar memberikan hasil ketika jarak pandang menurun drastis?
Artikel ini melampaui dikotomi "perangkat keras vs. perangkat lunak" yang biasa. Sebaliknya, kami membingkai perbandingan di sekitar dua "filosofi keselamatan" yang berbeda:penglihatan kameraketergantungan pada kecerdikan algoritmik untuk mengatasi keterbatasan fisik, dan penggunaan redundansi perangkat keras oleh LiDAR untuk membangun dasar keandalan. Berdasarkan data uji dunia nyata terbaru tahun 2025, terobosan teknis, dan studi kasus industri, kami akan menjawab pertanyaan penting: Mana yang bekerja lebih baik dalam kabut?
Perpecahan Inti: Dua Filosofi Keselamatan di Tengah Kabut
Untuk memahami mengapa kabut mengekspos kekuatan dan kelemahan masing-masing teknologi, kita perlu mengurai prinsip operasi mendasar mereka terlebih dahulu—dan pola pikir keselamatan yang mendorong adopsi mereka.
Sistem visi kamera beroperasi seperti "mata bertenaga otak." Sistem ini mengandalkan kamera definisi tinggi (biasanya 8-10 dalam pengaturan canggih) yang dipasangkan dengan chip AI yang kuat dan kumpulan data besar untuk meniru persepsi visual manusia. Filosofi di sini adalah minimalisme: menggunakan perangkat lunak untuk mengkompensasi perangkat keras yang terbatas, memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menerjemahkan data visual 2D menjadi pemahaman lingkungan 3D. Tesla dan Xpeng adalah pendukung paling terkemuka dari pendekatan ini, yang bersinar dalam kondisi yang jelas di mana isyarat visual yang melimpah memungkinkan algoritma untuk berkembang.
LiDAR, sebaliknya, adalah "penjaga yang mengutamakan perangkat keras." Ia memancarkan jutaan pulsa laser per detik untuk menciptakan awan titik 3D berpresisi tinggi dari lingkungan sekitar, mengukur jarak, bentuk, dan kecepatan dengan akurasi luar biasa. Filosofi di sini adalah redundansi: gunakan kemampuan penginderaan fisik untuk membangun dasar keselamatan, bahkan ketika kondisi lingkungan mengaburkan detail visual. Huawei, BYD, dan sebagian besar penyedia ADAS mewah menganut trinitas "LiDAR + kamera + radar gelombang milimeter" ini, memprioritaskan kinerja yang konsisten daripada penghematan biaya.
Kabut mengganggu kedua sistem—tetapi dengan cara yang sangat berbeda. Bagi kamera, kabut menyebarkan cahaya, mengaburkan tepi, dan menghilangkan kontras, membuat algoritma kekurangan fitur visual yang mereka butuhkan untuk mengidentifikasi rintangan. Bagi LiDAR, partikel kabut menyebarkan pulsa laser, menciptakan "noise point cloud" yang dapat mengaburkan target nyata atau menghasilkan positif palsu. Pertanyaannya bukanlah mana yang "tidak terpengaruh"—tetapi mana yang dapat pulih lebih cepat, mempertahankan metrik kinerja kritis, dan menjaga pengemudi tetap aman saat jarak pandang terburuk.
Data Dunia Nyata: Bagaimana Kinerja Mereka di Tengah Kabut (Tes Terbaru 2025)
Bukti yang paling meyakinkan berasal dari "Buku Putih Uji Skenario Ekstrem Mengemudi Cerdas 2025," yang dirilis bersama oleh Institut Riset Teknik Otomotif China (CAERI) dan Dongchedi. Studi penting ini menguji 36 model utama di sepanjang 15 km rute kabut nyata dan 216 skenario tabrakan yang disimulasikan, mengkuantifikasi kesenjangan kinerja dengan data yang konkret. Mari kita uraikan temuan kunci berdasarkan tingkat keparahan kabut.
1. Kabut Ringan (Visibilitas: 200-500m)
Dalam kabut ringan—yang umum terjadi di pagi hari atau daerah pesisir—kedua teknologi berfungsi dengan baik, tetapi celah halus muncul. Sistem visi kamera, didukung oleh algoritma penghilang kabut yang canggih, mampu mengenali rintangan dengan baik. FSD V12.5 Tesla, misalnya, mencapai tingkat akurasi pengenalan rintangan 90% dalam kabut ringan, berkat algoritma penghilangan tetesan air dan kabut yang dilatih pada miliaran kilometer data dunia nyata.
Sementara itu, sistem LiDAR mempertahankan akurasi yang mendekati sempurna (98%+) dengan kebisingan minimal. Hesai ATX Lidar, model jarak jauh yang baru diluncurkan, menunjukkan kemampuannya untuk menyaring 99% kebisingan terkait kabut di tingkat piksel, mempertahankan point cloud yang jelas dari kendaraan dan pejalan kaki di sekitarnya. Kesenjangan di sini sempit, tetapi keunggulan LiDAR terletak pada konsistensi: sementara sistem kamera mungkin kesulitan jika kepadatan kabut berfluktuasi secara tiba-tiba, penginderaan fisik LiDAR tetap stabil.
2. Kabut Sedang (Visibilitas: 100-200m)
Saat jarak pandang turun di bawah 200m, batas algoritmik penglihatan kamera menjadi jelas. Uji CAERI menunjukkan bahwa model kamera murni mengalami peningkatan 3x pada tingkat kegagalan mendeteksi objek dibandingkan kendaraan yang dilengkapi LiDAR. Jarak pengenalan pejalan kaki Xpeng G6 anjlok dari 150m dalam cuaca cerah menjadi hanya 65m dalam kabut sedang, sementara Tesla Model Y turun menjadi 78m. Ini adalah kekurangan kritis: pada kecepatan jalan raya (100km/jam), jarak deteksi 65m hanya memberi sistem waktu 2,3 detik untuk bereaksi—hampir tidak cukup untuk pengereman darurat.
Sistem LiDAR, sebaliknya, mempertahankan jarak deteksi efektif di atas 80m. ADS 3.0 Huawei, yang dilengkapi dengan LiDAR 192-baris, mencapai jarak pengenalan pejalan kaki rata-rata 126m dalam kabut sedang, memberikan jendela reaksi 4,5 detik. Perbedaan ini berasal dari kemampuan LiDAR untuk menembus kabut menggunakan panjang gelombang yang lebih panjang (1550nm) yang lebih sedikit tersebar dibandingkan cahaya tampak yang digunakan oleh kamera. Bahkan ketika tersebar, pulsa laser tetap memiliki energi yang cukup untuk kembali ke sensor dan menghitung jarak secara akurat.
3. Kabut Tebal/Kabut Adveksi (Visibilitas: <100m)
Dalam kabut tebal—di mana jarak pandang turun di bawah 100m, atau bahkan 50m dalam kasus ekstrem—perbedaan menjadi jurang pemisah. Ini adalah skenario "sukses atau gagal" untuk sistem otonom, dan data CAERI sangat mencolok: sistem penglihatan kamera murni mengalami tingkat pengambilalihan manual sebesar 15%, dengan peringatan "kegagalan persepsi" yang sering muncul. Dalam kondisi di mana kabut menutupi marka jalur, lampu lalu lintas, dan bahkan rintangan besar, algoritma tidak memiliki informasi visual yang cukup untuk membuat keputusan yang aman.
Namun, kendaraan yang dilengkapi LiDAR mempertahankan tingkat pengambilalihan hanya 3%. ADS 3.0 Huawei bahkan menunjukkan kemampuan untuk mengidentifikasi kendaraan yang diam secara akurat dan melakukan manuver menghindar dalam jarak pandang 30m—kondisi di mana pengemudi manusia akan kesulitan melihat lebih dari lampu depan mereka. Kunci dari kinerja ini adalah algoritma penyaringan kabut canggih, seperti yang dikembangkan oleh LSLidar. Algoritma ini menganalisis karakteristik pulsa laser yang tersebar oleh kabut, memisahkan noise dari data point cloud yang valid untuk mempertahankan informasi rintangan yang penting. Hasilnya adalah sistem yang tidak hanya "melihat" menembus kabut—tetapi mempertahankan kesadaran situasional ketika penglihatan kamera gagal total.
Terobosan Teknis: Mempersempit Kesenjangan?
Meskipun LiDAR unggul dalam kondisi berkabut, kedua teknologi berkembang pesat. Mari kita periksa inovasi terbaru yang membentuk kembali kinerja mereka di tengah kabut.
Kamera Vision: Kemajuan Algoritmik
Langkah terbesar dalam kinerja kabut kamera vision berasal dari algoritma dehazing yang didukung AI dan dataset yang lebih besar serta lebih beragam. FSD V12.5 Tesla, misalnya, menggunakan kombinasi pembelajaran terawasi dan tidak terawasi untuk "reverse-engineer" efek kabut, mengembalikan kejernihan pada gambar yang kabur. Dengan melatih pada 10 miliar kilometer data malam hari dan cuaca buruk, sistem ini telah meningkatkan kecepatan pelacakan objek dinamis sebesar 40% dalam kondisi visibilitas rendah.
Namun, kemajuan ini memiliki batas. Mereka bergantung pada keberadaan beberapa fitur visual untuk dapat berfungsi—sesuatu yang menghilang dalam kabut tebal. Bahkan algoritma dehazing terbaik tidak dapat menciptakan informasi yang tidak ada, membuat batasan fisik kamera vision sulit untuk diatasi.
LiDAR: Sinergi Perangkat Keras dan Algoritma
Evolusi LiDAR berfokus pada peningkatan penetrasi, pengurangan kebisingan, dan penurunan biaya. Salah satu terobosan paling menarik adalah LiDAR foton tunggal, teknologi generasi berikutnya yang dikembangkan melalui kolaborasi peneliti Inggris dan AS. Sistem ini menggunakan detektor foton tunggal kawat superkonduktor yang sangat sensitif (SNSPD) dan laser dengan panjang gelombang 1550nm untuk menangkap gambar 3D beresolusi tinggi melalui kabut—bahkan pada jarak 1 kilometer. Dengan mendeteksi foton individu dan mengukur waktu tempuhnya dengan presisi pikodetik (satu triliun detik), sistem ini dapat membedakan antara partikel kabut dan objek nyata dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Sistem LiDAR komersial juga berkembang pesat. Algoritma penyaringan debu/hujan/kabut internal LSLidar, yang kompatibel dengan semua modelnya (termasuk LiDAR solid-state serat 1550nm dan hibrida 905nm), secara signifikan mengurangi kebisingan titik awan sambil mempertahankan deteksi target. ATX Lidar Hesai, dengan bidang pandang ultra-lebar 140° dan jangkauan deteksi 300m, dapat mengidentifikasi dan menandai kabut, asap knalpot, dan tetesan air secara real-time, memastikan data titik awan yang bersih untuk sistem. Inovasi ini membuat LiDAR lebih kuat dalam kabut sambil menurunkan biaya—yang dulunya merupakan hambatan besar untuk adopsi—dengan harga tahun 2025 turun ke kisaran $300-$450.
Pilihan Praktis: Kapan Memprioritaskan Teknologi Mana?
Jawaban untuk "mana yang lebih baik dalam kabut" tergantung pada kasus penggunaan dan toleransi risiko Anda. Berikut adalah kerangka kerja untuk pengambilan keputusan:
Untuk Kendaraan Konsumen (ADAS)
Jika Anda tinggal di daerah dengan kabut yang sering (misalnya, daerah pesisir, lembah, atau iklim dingin dengan inversi suhu), LiDAR adalah pilihan yang lebih aman. Data CAERI membuktikan bahwa kemampuannya untuk mempertahankan kesadaran situasional dalam kabut tebal memberikan buffer keselamatan yang kritis. Bahkan saat visi kamera meningkat, redundansi perangkat keras LiDAR berfungsi sebagai "jaring pengaman" yang tidak dapat direplikasi oleh algoritma.
Untuk daerah dengan kabut minimal, visi kamera murni mungkin sudah cukup—terutama jika biaya menjadi perhatian utama. Model seperti Tesla Model Y dan Xpeng G6 menawarkan kinerja ADAS yang kuat dalam kondisi jelas dan sedikit berkabut, dengan pembaruan OTA yang terus-menerus meningkatkan algoritma mereka seiring waktu.
Untuk Otonomi Komersial (Robotaksi, Pengangkutan)
Dalam aplikasi komersial di mana keselamatan dan keandalan tidak dapat ditawar (dan kepatuhan terhadap peraturan adalah wajib), LiDAR bukan hanya pilihan utama—tetapi suatu keharusan. Robotaxi yang beroperasi di area perkotaan dengan kejadian kabut yang tidak terduga, atau truk jarak jauh yang melakukan perjalanan melalui jalan raya yang rawan kabut, tidak dapat mentolerir tingkat pengambilalihan sebesar 15% dari sistem kamera murni. Tingkat pengambilalihan LiDAR sebesar 3% dalam kabut tebal adalah perbedaan antara kelangsungan operasional dan risiko keselamatan.
Masa Depan: Sinergi, Bukan Kompetisi
Pendekatan yang paling berwawasan ke depan bukanlah memilih satu teknologi di atas yang lain—melainkan mengintegrasikannya. Sistem ADAS modern (seperti Huawei ADS 3.0) menggunakan awan titik 3D LiDAR yang andal untuk melengkapi data visual beresolusi tinggi dari kamera. Dalam kabut, LiDAR menyediakan deteksi rintangan inti, sementara kamera membantu mengidentifikasi detail seperti warna lampu lalu lintas atau gerakan pejalan kaki (jika terlihat). "Fusi sensor" ini memanfaatkan kekuatan kedua teknologi, menciptakan sistem yang lebih kuat daripada salah satunya saja.
Kesimpulan: LiDAR Unggul dalam Kabut, Namun Visi Kamera Tidak Tertinggal
Ketika berbicara tentang kondisi berkabut, datanya tidak ambigu: LiDAR mengungguli visi kamera di semua tingkat keparahan kabut, dengan celah yang sangat lebar dalam kabut tebal. Pendekatan berbasis perangkat kerasnya untuk persepsi—menembus kabut dengan pulsa laser dan menyaring kebisingan dengan algoritma canggih—menetapkan dasar keselamatan yang tidak dapat ditandingi oleh model yang berpusat pada perangkat lunak dari visi kamera, setidaknya untuk saat ini.
Meskipun demikian, visi kamera berkembang pesat. Algoritma penghilang kabut AI dan kumpulan data yang lebih besar meningkatkan kinerjanya dalam kabut ringan hingga sedang, menjadikannya pilihan yang layak untuk wilayah dengan kejadian kabut ekstrem yang minimal. Namun, bagi sebagian besar pengemudi dan operator komersial, kemampuan LiDAR untuk "melihat menembus kabut" dan mengurangi pengambilalihan manual adalah keuntungan keselamatan yang sulit diabaikan.
Pada akhirnya, masa depan persepsi otonom di tengah kabut terletak pada fusi sensor. Dengan menggabungkan keandalan LiDAR dengan detail penglihatan kamera, kita dapat menciptakan sistem yang aman, efisien, dan dapat beradaptasi bahkan dalam kondisi cuaca terburuk sekalipun. Untuk saat ini, jika keselamatan di tengah kabut adalah prioritas utama Anda, LiDAR adalah pemenang yang jelas—tetapi jangan abaikan penglihatan kamera karena algoritma terus berkembang.
Kontak
Tinggalkan informasi Anda dan kami akan menghubungi Anda.
WhatsApp
WeChat