Ўзбек тили
Kamera Viziyasi va LiDAR: Tumanli sharoitda qaysi biri yaxshiroq ishlaydi?
Tashkil Topildi 01.13
Tuman avtonom haydash va ilg'or haydovchiga yordam berish tizimlari (ADAS) uchun eng dahshatli dushmanlardan biridir. U yorug'likni buzadi, signallarni sochadi va haydovchilar va piyodalarni xavfsiz saqlaydigan asosiy qobiliyat bo'lgan atrof-muhitni idrok etishning ishonchliligini yo'q qiladi. Kamera ko'rishi va LiDAR (Light Detection and Ranging) o'rtasidagi bahs yillar davom etdi, ammo tumanli sharoitlar marketing shov-shuvlarini yo'q qiladi va asosiy ishlashga e'tibor qaratishga majbur qiladi: ko'rish qobiliyati pasayganda qaysi texnologiya haqiqatan ham ishlaydi?
Ushbu maqola odatiy "qurilma va dasturiy ta'minot" qarama-qarshiligidan o‘tadi. Buning o‘rniga, biz taqqosotni ikki xil "xavfsizlik falsafasi" atrofida shakllantiramiz: kamera ko‘rishningjismoniy cheklovlarni yengish uchun algoritmik ijodkorlikka tayanishi va LiDAR ning ishonchlilik asosini o‘rnatish uchun qurilma ortiqchaligidan foydalanishi. 2025-yilning eng so‘nggi haqiqiy sinov ma'lumotlari, texnik yutuqlar va sanoat misollaridan foydalangan holda, biz muhim savolga javob beramiz: Qaysi biri tutunda yaxshiroq ishlaydi?
Asosiy bo'linish: Tuman ostidagi ikkita xavfsizlik falsafasi
Nima uchun tuman har bir texnologiyaning kuchli va zaif tomonlarini ochib berishini tushunish uchun, avvalo ularning asosiy ish tamoyillarini va ularni qabul qilishga undaydigan xavfsizlik mentalitetini ochib berishimiz kerak.
Kamera ko'rish tizimlari "miya bilan ishlaydigan ko'zlar" kabi ishlaydi. Ular insonning vizual idrokini taqlid qilish uchun yuqori aniqlikdagi kameralarga (odatda ilg'or tizimlarda 8-10 ta) kuchli sun'iy intellekt chiplari va katta ma'lumotlar to'plamlari bilan birgalikda ishlaydi. Bu yerdagi falsafa minimalizm: 2D vizual ma'lumotlarni 3D atrof-muhitni tushunishga aylantirish uchun mashinani o'rganishdan foydalangan holda cheklangan apparatni qoplash uchun dasturiy ta'minotdan foydalanish. Tesla va Xpeng bu yondashuvning eng taniqli tarafdorlari bo'lib, u aniq sharoitlarda, ko'p miqdordagi vizual belgilar algoritmlarning rivojlanishiga imkon beradi.
LiDAR, aksincha, "birinchi navbatda apparat vositalariga asoslangan himoyachi"dir. U atrof-muhitning yuqori aniqlikdagi 3D nuqtali bulutini yaratish uchun soniyasiga millionlab lazer impulslarini chiqaradi, masofalar, shakllar va tezliklarni ajoyib aniqlik bilan o'lchaydi. Bu yerdagi falsafa ortiqchalikdir: hatto atrof-muhit sharoitlari vizual tafsilotlarni yashirgan taqdirda ham, xavfsizlik pallasini yaratish uchun jismoniy sezish qobiliyatlaridan foydalanish. Huawei, BYD va ko'pgina hashamatli ADAS provayderlari xarajatlarni tejashdan ko'ra izchil ishlashni ustun qo'yib, ushbu "LiDAR + kamera + millimetr to'lqinli radar" uchligini qabul qiladi.
Tuman ikkala tizimga ham ta'sir qiladi, lekin tubdan farqli yo'llar bilan. Kameralar uchun tuman yorug'likni sochadi, qirralarni xiralashtiradi va kontrastni yo'qotadi, bu esa algoritmlarni to'siqlarni aniqlash uchun zarur bo'lgan vizual xususiyatlardan mahrum qiladi. LiDAR uchun tuman zarralari lazer impulsini sochib, "nuqta buluti shovqini" hosil qiladi, bu esa haqiqiy nishonlarni yashirishi yoki yolg'on ijobiy natijalarni keltirib chiqarishi mumkin. Savol shundaki, qaysi biri "ta'sir qilmaydi" emas, balki qaysi biri tezroq tiklana oladi, muhim ishlash ko'rsatkichlarini saqlab qola oladi va ko'rinish eng yomon bo'lganida haydovchilarni xavfsiz saqlay oladi.
Haqiqiy dunyo ma'lumotlari: Tuman sharoitida ular qanday ishlaydi (2025 yilgi so'nggi testlar)
Eng ishonchli dalillar 2025-yil «Aqlli Haydash Ekstremal Scenariy Testi Oq Kitobi»dan keladi, bu Xitoy Avtomobil Muhandislik Tadqiqot Instituti (CAERI) va Dongchedi tomonidan birgalikda chiqarilgan. Ushbu muhim tadqiqot 15 km haqiqiy yo'l tumanli yo'llarida 36 ta asosiy modelni va 216 ta simulyatsiyalangan to'qnashuv senariylarini sinovdan o'tkazdi, qattiq ma'lumotlar bilan ishlash samaradorligi farqlarini o'lchadi. Keling, asosiy topilmalarni tumanning og'irligi bo'yicha ajrataylik.
1. Yengil Tuman (Ko‘rinish: 200-500m)
Yengil tumanli sharoitda—ertalabki paytlarda yoki qirg‘oq hududlarida keng tarqalgan—ikkala texnologiya ham yetarlicha ishlaydi, lekin nozik farqlar paydo bo‘ladi. Kamera ko‘rish tizimlari, ilg‘or dehazing algoritmlari yordamida, asosiy to‘siqlarni tanib olishda o‘z o‘rnini saqlab qoladi. Masalan, Tesla FSD V12.5 yengil tumanli sharoitda 90% to‘siqni tanib olish aniqlik darajasiga erishdi, bu esa uning yomg‘ir tomchilari va tumanni yo‘qotish algoritmlari milliardlab kilometr haqiqiy dunyo ma'lumotlari ustida o‘qitilganligi tufayli mumkin bo‘ldi.
Shu bilan birga, LiDAR tizimlari minimal shovqin bilan deyarli mukammal aniqlikni (98%+) saqlab qoldi. Yaqinda ishga tushirilgan uzoq masofali model bo'lgan Hesai ATX Lidar, tuman bilan bog'liq shovqinning 99% ni piksel darajasida filtrlash, atrofdagi transport vositalari va piyodalarning aniq nuqta bulutlarini saqlab qolish qobiliyatini namoyish etdi. Bu erda farq kichik, ammo LiDARning afzalligi izchillikda: kamera tizimlari tuman zichligi to'satdan o'zgarganda qiynalishi mumkin bo'lsa-da, LiDARning jismoniy sezgisi barqaror qoladi.
2. O'rtacha Tuman (Ko'rinish: 100-200m)
200 metrdan past ko'rinishda, kamera ko'rishning algoritmik chegaralari aniq namoyon bo'ladi. CAERI testi shuni ko'rsatdiki, faqat kameralardan iborat modellar LiDAR o'rnatilgan transport vositalariga nisbatan to'siqlarni o'tkazib yuborish darajasining 3 barobar oshishini boshdan kechirgan. Xpeng G6 ning piyodalarni aniqlash masofasi aniq havoda 150 metrdan o'rtacha tuman sharoitida atigi 65 metrgacha pasaygan, Tesla Model Y esa 78 metrgacha tushgan. Bu jiddiy kamchilikdir: magistral tezlikda (100 km/soat), 65 metrlik aniqlash masofasi tizimga reaksiyaga kirishish uchun atigi 2,3 soniya vaqt beradi - bu favqulodda tormozlash uchun deyarli etarli emas.
LiDAR tizimlari esa, aksincha, 80 metrdan yuqori samarali aniqlash masofalarini saqlab qoldi. Huawei’ning 192 qatorli LiDAR bilan jihozlangan ADS 3.0 tizimi o'rtacha tuman sharoitida piyodalarni aniqlash bo'yicha o'rtacha 126 metr masofani qayd etdi va bu 4,5 soniyalik reaksiya vaqtini ta'minladi. Bu farq LiDARning kameralar tomonidan ishlatiladigan ko'rinadigan yorug'likdan kamroq sochuvchi uzoqroq to'lqin uzunliklaridan (1550nm) foydalanib, tumanni teshib o'tish qobiliyatidan kelib chiqadi. Hatto sochilganda ham, lazer impulslari sensorga qaytib, masofalarni aniq hisoblash uchun etarli energiyani saqlab qoladi.
3. Zich Tuman/Advektsiya Tumani (Ko'rinish: <100m)
Qalin tutun ichida—ko‘rish masofasi 100m dan pastga, yoki hatto ekstrem holatlarda 50m gacha tushganda—bo‘linma chuqurga aylanadi. Bu avtonom tizimlar uchun "qil yoki o‘l" senariysi. CAERI ma'lumotlari esa aniq: to‘g‘ri kamera ko‘rish tizimlari 15% qo‘lda nazoratga o‘tish darajasiga ega bo‘lib, tez-tez "tushunish xatolari" ogohlantirishlarini beradi. Tutun yo‘l belgilari, svetoforlar va hatto katta to‘siqlarni to‘sib qo‘ygan sharoitlarda, algoritmlar xavfsiz qarorlar qabul qilish uchun yetarli vizual ma'lumotga ega emas.
Biroq, LiDAR o'rnatilgan avtomobillar faqat 3% holatda boshqaruvni o'z qo'liga olgan. Huawei'ning ADS 3.0 hatto 30 metrlik ko'rinish sharoitida harakatsiz turgan avtomobillarni aniqlash va ulardan qochish harakatlarini amalga oshirish qobiliyatini namoyish etdi – bu sharoitda inson haydovchilari o'z fenerlaridan narini ko'rishda qiynaladi. Ushbu samaradorlikning kaliti LSLidar tomonidan ishlab chiqilgan ilg'or tuman filtrlash algoritmlaridir. Ushbu algoritmlar tuman taratgan lazer impulslarining xususiyatlarini tahlil qiladi, shovqinni haqiqiy nuqta buluti ma'lumotlaridan ajratib, muhim to'siqlar haqidagi ma'lumotlarni saqlaydi. Natijada, tizim shunchaki tumandan "o'tmaydi" – u kamera ko'rinishi butunlay ishlamay qolganda vaziyatdan xabardorlikni saqlaydi.
Texnik yutuqlar: Bo'shliqni qisqartirish?
Tuman sharoitida LiDAR ustunlik qilsa-da, ikkala texnologiya ham tez rivojlanmoqda. Ularning tuman samaradorligini o'zgartirayotgan so'nggi innovatsiyalarni ko'rib chiqaylik.
Kamera Ko‘rish: Algoritmik Yutuqlar
Kamera ko‘rishining tuman sharoitidagi eng katta yutuqlari AI asosidagi tumanni yo‘qotish algoritmlari va katta, xilma-xil ma'lumotlar to‘plamlaridan kelib chiqadi. Masalan, Tesla’ning FSD V12.5, nazorat ostidagi va nazoratsiz o‘rganish kombinatsiyasidan foydalanib, tuman effektlarini "qayta muhandislik" qilish orqali, xiralashgan tasvirlarga aniqlikni tiklaydi. Tungi va noqulay ob-havo ma'lumotlaridan 10 milliard kilometr o‘qitish orqali, tizim past ko‘rish sharoitlarida dinamik ob'ektlarni kuzatish tezligini 40% ga oshirdi.
Biroq, bu yutuqlarning chegaralari bor. Ular ishlash uchun ba'zi vizual xususiyatlarning mavjudligiga tayanadi - bu esa zich tumanda yo‘qoladi. Eng yaxshi tumanni yo‘qotish algoritmi ham mavjud bo‘lmagan ma'lumotni yaratolmaydi, bu esa kamera ko‘rishining jismoniy cheklovlarini yengib o‘tishni qiyinlashtiradi.
LiDAR: Qayta jihozlar va Algoritmlar Sinergiyasi
LiDAR'ning rivojlanishi penetratsiyani yaxshilash, shovqinni kamaytirish va xarajatlarni pasaytirishga qaratilgan. Eng hayajonli yutuqlardan biri yagona fotonli LiDAR bo'lib, Buyuk Britaniya va AQSh tadqiqotchilari hamkorligida ishlab chiqilgan keyingi avlod texnologiyasidir. Ushbu tizim tuman orqali, hatto 1 kilometr masofadan ham yuqori aniqlikdagi 3D tasvirlarni suratga olish uchun o'ta sezgir supero'tkazuvchi nanoto'r yagona foton detektorlari (SNSPD) va 1550nm to'lqin uzunlikdagi lazerlardan foydalanadi. Yakka fotonlarni aniqlash va ularning parvoz vaqtini pikosekund aniqligi bilan (bir soniyaning trilliondan bir qismi) o'lchash orqali tizim tuman zarralari va haqiqiy ob'ektlar orasidagi farqni misli ko'rilmagan aniqlik bilan ajrata oladi.
Tijoriy LiDAR tizimlari ham tez rivojlanmoqda. LSLidar kompaniyasining chang/yomg'ir/tuman filtrlash algoritmi, barcha modellariga (shu jumladan 1550nm tolali va 905nm gibrid qattiq holatdagi LiDAR) mos keladi, maqsadni aniqlashni saqlab qolgan holda nuqtali bulut shovqinini sezilarli darajada kamaytiradi. Hesai'ning ATX Lidar, 140° o'ta keng ko'rish maydoni va 300m aniqlash diapazoni bilan, tuman, chiqindi gazlar va suv tomchilarini real vaqtda aniqlay va belgilay oladi, bu esa tizim uchun toza nuqtali bulut ma'lumotlarini ta'minlaydi. Ushbu yangiliklar LiDARni tuman sharoitida yanada mustahkam qilmoqda va qabul qilinishiga katta to'siq bo'lgan narxlarni pasaytirmoqda - 2025 yilda narxlar 300-450 dollargacha tushadi.
Amaliy Tanlov: Qaysi Texnologiyani Qachon Birinchi O‘ringa Qo‘yish Kerak?
«qaysi biri tuman ichida yaxshiroq ishlaydi» degan savol sizning foydalanish holatingiz va xavf toqatingizga bog'liq. Qaror qabul qilish uchun quyidagi tuzilma:
Iste'mol transport vositalari (ADAS)
Agar siz tez-tez tumanli hududda yashasangiz (masalan, qirg'oq hududlari, vodiyliklar yoki harorat inverziyalariga ega sovuq iqlimlar), LiDAR xavfsizroq tanlovdir. CAERI ma'lumotlari zich tumanda vaziyatni anglash qobiliyatining muhim xavfsizlik to'sig'ini ta'minlayotganini isbotlaydi. Hatto kamera ko'rinishi yaxshilanganida ham, LiDARning apparat ortiqchaligi algoritmlar takrorlay olmaydigan «xavfsizlik tarmog'i» sifatida xizmat qiladi.
Minimal tumanli hududlar uchun, toza kamera ko‘rish yetarli bo‘lishi mumkin—ayniqsa, xarajat asosiy muammo bo‘lsa. Tesla Model Y va Xpeng G6 kabi modellarda aniq va ozgina tumanli sharoitlarda kuchli ADAS ishlashi mavjud bo‘lib, doimiy OTA yangilanishlari ularning algoritmlarini vaqt o‘tishi bilan yaxshilab boradi.
Tijorat Avtonomiyasi uchun (Robotaksilar, Yuk tashish)
Xavfsizlik va ishonchlilik muhim bo'lgan (va qonuniy talablarga rioya qilish majburiy bo'lgan) tijoriy ilovalarda LiDAR nafaqat afzal ko'riladi, balki zarurdir. Robotaksilar kutilmagan tuman hodisalari bo'lgan shahar hududlarida harakatlanayotganda yoki tumanli magistrallarda uzoq masofaga harakatlanayotgan yuk mashinalari sof kamera tizimlarining 15% o'zgartirish darajasiga dosh bera olmaydi. LiDARning zich tumanda 3% o'zgartirish darajasi operatsion faoliyat va xavfsizlik xavflari o'rtasidagi farqdir.
Kelajak: Raqobat emas, sinergiya
Eng oldingi yondashuv – bu bir texnologiyani boshqasidan ustun qo'yish emas, balki ularni integratsiyalashdir. Zamonaviy ADAS tizimlari (Huawei ADS 3.0 kabi) kamera ko'rishining yuqori aniqlikdagi vizual ma'lumotlarini to'ldirish uchun LiDAR-ning ishonchli 3D nuqta bulutlaridan foydalanadi. Tumanli sharoitda LiDAR asosiy to'siqlarni aniqlashni ta'minlaydi, kameralar esa svetofor ranglari yoki piyoda harakatlari kabi tafsilotlarni aniqlashga yordam beradi (ko'ringanda). Ushbu "sensorlar sintezi" ikkala texnologiyaning kuchli tomonlaridan foydalanadi va ularning har biridan ko'ra mustahkamroq tizimni yaratadi.
Xulosa: LiDAR Tumanlarda Yetakchilik Qiladi, Ammo Kamera Ko'rinishi O'chmaydi
Tumanli sharoitlar haqida gap ketganda, ma'lumotlar aniq: LiDAR barcha tuman og'irlik darajalari bo'yicha kamera ko'rinishidan ustun, zich tumanlarda esa ayniqsa katta farq mavjud. Uning apparatga asoslangan qabul qilish usuli — lazer impulslarini tuman ichiga kirgizish va ilg'or algoritmlar yordamida shovqinlarni filtrlash — kamera ko'rinishining dasturiy ta'minotga asoslangan modeliga mos kelmaydigan xavfsizlik asosini o'rnatadi, hech bo'lmaganda hozirgi paytda.
Buni aytish kerakki, kamera ko'rinishi tez rivojlanmoqda. AI dehazing algoritmlari va katta ma'lumotlar to'plamlari uning yengil va o'rtacha tumanlarda ishlashini yaxshilamoqda, bu esa minimal ekstremal tuman hodisalari bo'lgan hududlar uchun amalga oshiriladigan tanlovga aylantirmoqda. Biroq, ko'p haydovchilar va tijorat operatorlari uchun LiDARning "tuman ichidan ko'rish" qobiliyati va qo'lda nazoratni kamaytirish xavfsizlik afzalligi bo'lib, uni e'tiborsiz qoldirish qiyin.
Nihoyat, tumandagi avtonom idrokning kelajagi sensorlar sintezida. LiDARning ishonchliligini kamera tasvirining tafsilotlari bilan birlashtirib, biz hatto eng qiyin ob-havo sharoitlariga ham xavfsiz, samarali va moslashuvchan tizimlarni yaratishimiz mumkin. Hozircha, agar tuman xavfsizligi sizning asosiy ustuvorligingiz bo'lsa, LiDAR aniq g'olibdir - ammo algoritmlar rivojlanishda davom etar ekan, kamera tasvirini chetga surib qo'ymang.
Aloqa
Ma'lumatingizni qoldiring va biz siz bilan bog'lanamiz.
WhatsApp
WeChat