Русский
Машинное зрение против LiDAR: что работает лучше в тумане?
Создано 01.13
Туман — один из самых грозных врагов автономного вождения и передовых систем помощи водителю (ADAS). Он искажает свет, рассеивает сигналы и снижает надежность восприятия окружающей среды — ключевых возможностей, обеспечивающих безопасность водителей и пешеходов. Дебаты между машинным зрением и LiDAR (лазерное сканирование и определение расстояния) ведутся уже много лет, но туманные условия отбрасывают маркетинговый ажиотаж и заставляют сосредоточиться на фундаментальной производительности: какая технология действительно работает, когда видимость резко падает?
Эта статья выходит за рамки типичной дихотомии "аппаратное обеспечение против программного обеспечения". Вместо этого мы формулируем сравнение вокруг двух различных "философий безопасности": зрения камеры зависимость от алгоритмической изобретательности для преодоления физических ограничений и использование LiDAR аппаратной избыточности для установления базового уровня надежности. Опираясь на последние данные реальных испытаний 2025 года, технические прорывы и примеры из отрасли, мы ответим на критический вопрос: что работает лучше в тумане?
Основное разделение: Две философии безопасности в тумане
Чтобы понять, почему туман выявляет сильные и слабые стороны каждой технологии, нам сначала нужно разобрать их основные принципы работы — и менталитет безопасности, который определяет их принятие.
Системы машинного зрения работают как «мозг, управляющий глазами». Они используют камеры высокого разрешения (обычно 8-10 в продвинутых системах) в сочетании с мощными ИИ-чипами и огромными наборами данных для имитации человеческого зрительного восприятия. Философия здесь — минимализм: использовать программное обеспечение для компенсации ограниченного аппаратного обеспечения, используя машинное обучение для преобразования 2D-визуальных данных в 3D-понимание окружающей среды. Tesla и Xpeng являются наиболее яркими сторонниками этого подхода, который проявляет себя в ясных условиях, где обильные визуальные подсказки позволяют алгоритмам процветать.
LiDAR, напротив, является «аппаратным стражем». Он испускает миллионы лазерных импульсов в секунду, создавая высокоточную 3D-точечную карту окружающей среды, измеряя расстояния, формы и скорости с исключительной точностью. Философия здесь — избыточность: использовать физические возможности датчиков для создания уровня безопасности, даже когда условия окружающей среды скрывают визуальные детали. Huawei, BYD и большинство поставщиков систем ADAS класса люкс используют эту триаду «LiDAR + камера + миллиметровый радар», отдавая приоритет стабильной работе над экономией затрат.
Туман нарушает работу обеих систем, но принципиально по-разному. Для камер туман рассеивает свет, размывает края и снижает контрастность, лишая алгоритмы визуальных признаков, необходимых для идентификации препятствий. Для LiDAR частицы тумана рассеивают лазерные импульсы, создавая "шум облака точек", который может скрывать реальные цели или генерировать ложные срабатывания. Вопрос не в том, какая система "не подвержена влиянию", а в том, какая может быстрее восстановиться, поддерживать критически важные показатели производительности и обеспечивать безопасность водителей в условиях наихудшей видимости.
Данные из реального мира: Как они работают в тумане (последние тесты 2025 года)
Самые убедительные доказательства исходят из "Белой книги тестирования экстремальных сценариев интеллектуального вождения 2025 года", совместно выпущенной Институтом автомобильной инженерии Китая (CAERI) и Dongchedi. Это знаковое исследование протестировало 36 основных моделей на 15 км реальных туманных маршрутов и 216 смоделированных сценариев столкновений, количественно оценивая разрывы в производительности с помощью жестких данных. Давайте разберем ключевые выводы по степени тяжести тумана.
1. Легкий туман (Видимость: 200-500м)
В легком тумане — распространенном ранним утром или в прибрежных районах — обе технологии работают адекватно, но появляются тонкие различия. Системы зрения камеры, поддерживаемые продвинутыми алгоритмами устранения тумана, справляются с базовым распознаванием препятствий. Например, FSD V12.5 от Tesla достигла 90% точности распознавания препятствий в легком тумане благодаря своим алгоритмам удаления капель дождя и тумана, обученным на миллиардах километров данных из реального мира.
Системы LiDAR, тем временем, сохраняли почти идеальную точность (98%+) с минимальным уровнем шума. Hesai ATX Lidar, недавно запущенная модель с большим диапазоном, продемонстрировала свою способность фильтровать 99% шума, связанного с туманом, на уровне пикселей, сохраняя четкие облака точек окружающих транспортных средств и пешеходов. Разрыв здесь невелик, но преимущество LiDAR заключается в стабильности: в то время как камерные системы могут испытывать трудности, если плотность тумана внезапно изменяется, физическое восприятие LiDAR остается стабильным.
2. Умеренный туман (видимость: 100-200 м)
Когда видимость падает ниже 200 м, становятся очевидны алгоритмические ограничения камерного зрения. Тест CAERI показал, что модели, использующие только камеры, имели в 3 раза более высокий процент пропущенных препятствий по сравнению с автомобилями, оснащенными LiDAR. Расстояние распознавания пешеходов у Xpeng G6 упало со 150 м в ясную погоду до всего лишь 65 м в умеренном тумане, в то время как у Tesla Model Y оно снизилось до 78 м. Это критический недостаток: при скорости на шоссе (100 км/ч) расстояние обнаружения в 65 м дает системе всего 2,3 секунды на реакцию — этого едва хватает для экстренного торможения.
Системы LiDAR, напротив, сохраняли эффективные дистанции обнаружения свыше 80 м. Система ADS 3.0 от Huawei, оснащенная LiDAR с 192 линиями, достигла средней дистанции распознавания пешеходов в 126 м при умеренном тумане, обеспечивая 4,5-секундное окно реакции. Разница обусловлена способностью LiDAR проникать сквозь туман, используя более длинные волны (1550 нм), которые рассеиваются меньше, чем видимый свет, используемый камерами. Даже при рассеивании лазерные импульсы сохраняют достаточную энергию, чтобы вернуться к датчику и точно рассчитать расстояния.
3. Плотный туман/адвективный туман (видимость: <100 м)
В густом тумане — когда видимость падает ниже 100 м, а в крайних случаях даже ниже 50 м — разделение становится пропастью. Это сценарий "жизнь или смерть" для автономных систем, и данные CAERI говорят о следующем: системы с чистым камерным зрением имели 15% случаев ручного вмешательства, с частыми предупреждениями о "сбоях восприятия". В условиях, когда туман скрывает разметку, светофоры и даже крупные препятствия, алгоритмы просто не имеют достаточной визуальной информации для принятия безопасных решений.
Однако автомобили, оснащенные LiDAR, сохранили показатель перехвата управления всего на уровне 3%. Система ADS 3.0 от Huawei продемонстрировала способность точно идентифицировать неподвижные транспортные средства и выполнять маневры уклонения при видимости 30 метров — в условиях, когда водители-люди с трудом видят дальше фар. Ключом к такой производительности являются передовые алгоритмы фильтрации тумана, такие как разработанные LSLidar. Эти алгоритмы анализируют характеристики рассеянных туманом лазерных импульсов, отделяя шум от действительных данных облака точек для сохранения критически важной информации о препятствиях. В результате получается система, которая не просто "видит" сквозь туман, а сохраняет ситуационную осведомленность, когда зрение камеры полностью отказывает.
Технические прорывы: Сужение разрыва?
Хотя LiDAR имеет преимущество в условиях тумана, обе технологии быстро развиваются. Давайте рассмотрим последние инновации, которые изменяют их производительность в тумане.
Камера Видение: Алгоритмические Прогрессы
Наибольшие достижения в производительности камеры в условиях тумана связаны с алгоритмами устранения тумана на основе ИИ и более крупными, разнообразными наборами данных. Например, FSD V12.5 от Tesla использует комбинацию контролируемого и неконтролируемого обучения для "обратного проектирования" эффектов тумана, восстанавливая четкость размытых изображений. Обучаясь на 10 миллиардах километров данных о ночном времени и неблагоприятных погодных условиях, система улучшила скорость отслеживания динамических объектов на 40% в условиях низкой видимости.
Тем не менее, эти достижения имеют свои пределы. Они зависят от наличия некоторых визуальных признаков, с которыми можно работать — чего не бывает в густом тумане. Даже лучший алгоритм устранения тумана не может создать информацию, которой нет, что делает физические ограничения камеры трудными для преодоления.
LiDAR: Синергия Аппаратного Обеспечения и Алгоритмов
Эволюция LiDAR сосредоточена на улучшении проникновения, снижении шума и уменьшении затрат. Одним из самых захватывающих прорывов является однофотонный LiDAR — технология следующего поколения, разработанная в результате сотрудничества исследователей из Великобритании и США. Эта система использует сверхчувствительные сверхпроводящие нанопроволочные детекторы одиночных фотонов (SNSPD) и лазеры с длиной волны 1550 нм для получения высокодетализированных 3D-изображений сквозь туман — даже на расстоянии 1 километра. Обнаруживая отдельные фотоны и измеряя время их полета с пикосекундной точностью (одна триллионная доля секунды), система может с беспрецедентной точностью различать частицы тумана и реальные объекты.
Коммерческие системы LiDAR также стремительно развиваются. Собственный алгоритм LSLidar для фильтрации пыли/дождя/тумана, совместимый со всеми моделями компании (включая оптоволоконные LiDAR 1550 нм и гибридные твердотельные LiDAR 905 нм), значительно снижает шум облака точек при сохранении обнаружения целей. LiDAR ATX от Hesai с ультрашироким полем зрения 140° и дальностью обнаружения 300 м может в реальном времени идентифицировать и маркировать туман, выхлопные газы и капли воды, обеспечивая чистые данные облака точек для системы. Эти инновации делают LiDAR более надежным в условиях тумана, одновременно снижая затраты — когда-то главное препятствие для внедрения — с ценами на 2025 год, падающими до диапазона 300–450 долларов.
Практический Выбор: Когда Приоритизировать Какую Технологию?
Ответ на "что работает лучше в тумане" зависит от вашего случая использования и терпимости к риску. Вот структура для принятия решений:
Для потребительских автомобилей (ADAS)
Если вы живете в регионе с частыми туманами (например, прибрежные районы, долины или холодные климатические условия с температурными инверсиями), LiDAR является более безопасным выбором. Данные CAERI подтверждают, что его способность поддерживать ситуационную осведомленность в густом тумане обеспечивает критическую буферную зону безопасности. Даже с улучшением видимости камер, аппаратная избыточность LiDAR служит "страховочной сеткой", которую алгоритмы не могут воспроизвести.
Для регионов с минимальным туманом чистое зрение камеры может быть достаточным — особенно если стоимость является первоочередной задачей. Модели, такие как Tesla Model Y и Xpeng G6, предлагают сильные показатели ADAS в ясных и слегка туманных условиях, с постоянными обновлениями OTA, которые непрерывно улучшают их алгоритмы со временем.
Для коммерческой автономии (роботакси, грузоперевозки)
В коммерческих приложениях, где безопасность и надежность являются непременными условиями (а соблюдение нормативных требований обязательно), LiDAR не просто предпочтителен — он необходим. Роботакси, работающие в городских районах с непредсказуемыми туманами, или дальнобойные грузовики, движущиеся по дорогам, подверженным туманам, не могут позволить себе 15% уровень захвата чистых камерных систем. Уровень захвата LiDAR в условиях плотного тумана составляет 3%, что является разницей между операционной жизнеспособностью и рисками для безопасности.
Будущее: Синергия, а не Конкуренция
Наиболее дальновидный подход заключается не в выборе одной технологии вместо другой, а в их интеграции. Современные системы ADAS (например, Huawei ADS 3.0) используют надежные 3D-облака точек LiDAR для дополнения визуальных данных камер с высоким разрешением. В тумане LiDAR обеспечивает основное обнаружение препятствий, в то время как камеры помогают идентифицировать такие детали, как цвета светофоров или жесты пешеходов (когда они видны). Это "слияние датчиков" использует сильные стороны обеих технологий, создавая систему, которая более надежна, чем каждая из них по отдельности.
Вывод: LiDAR лидирует в тумане, но машинное зрение не отстает
Когда речь идет о туманных условиях, данные однозначны: LiDAR превосходит машинное зрение при всех уровнях интенсивности тумана, с особенно большим разрывом в условиях плотного тумана. Его аппаратный подход к восприятию — проникновение сквозь туман с помощью лазерных импульсов и фильтрация шума с помощью передовых алгоритмов — устанавливает базовый уровень безопасности, с которым программно-ориентированная модель машинного зрения не может сравниться, по крайней мере, на данный момент.
Тем не менее, машинное зрение быстро развивается. Алгоритмы удаления дымки на основе ИИ и большие наборы данных улучшают его производительность при слабом и умеренном тумане, делая его жизнеспособным выбором для регионов с минимальным количеством экстремальных туманных явлений. Однако для большинства водителей и коммерческих операторов способность LiDAR «видеть сквозь туман» и сокращать количество ручных переключений является неоспоримым преимуществом в безопасности.
В конечном итоге будущее автономного восприятия в тумане заключается в слиянии датчиков. Объединив надежность LiDAR с детализацией камерного зрения, мы можем создать системы, которые безопасны, эффективны и адаптируемы даже к самым суровым погодным условиям. На данный момент, если безопасность в тумане является вашим главным приоритетом, LiDAR является явным победителем — но не стоит сбрасывать со счетов камерное зрение, поскольку алгоритмы продолжают развиваться.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat