Cuộc đua để phát triển những chiếc xe tự lái thực sự đang tăng tốc với tốc độ nhanh chóng, trong khi các phương tiện chúng ta có thể mua ngày nay cũng trở nên thông minh hơn và an toàn hơn, nhờ các công nghệ như ADAS ( Advanced Driver Assistance Systems - Các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao). Ở trung tâm của những thay đổi này, chúng ta thường tìm thấy các nhà sản xuất phải đối mặt với một sự lựa chọn của ba loại cảm biến chính - camera, radar hoặc lidar. Khi các cảm biến này được kết hợp với một hệ thống máy tính mạnh mẽ, thì chiếc xe sau đó có thể tạo ra bản đồ, hiểu và điều hướng môi trường xung quanh nó. Nhưng sự khác biệt cốt lõi giữa ba loại cảm biến này là gì? Loại nào thể hiện nền tảng tốt nhất cho các phương tiện tự hàng cấp 5 mà chúng ta mong đợi trong tương lai gần?
Quay đồng hồ trở lại một thập kỷ hoặc lâu hơn và tất cả những chiếc xe trên đường đều hoàn toàn phụ thuộc vào mắt, tai và sự chú ý của người lái xe, các phương tiện không có hệ thống để cảnh báo những người lái xe về các mối nguy tiềm ẩn, và không có cách nào để giúp họ tránh tai nạn.
Trong thập kỷ qua hoặc lâu hơn, các phương tiện đã từ từ bắt đầu tích hợp công nghệ tiên tiến để giúp mọi người lái xe an toàn và tránh các mối nguy hiểm. ADAS hiện có thể cung cấp kiểm soát hành trình thích nghi ACC (Adaptive Cruise Control), phanh khẩn cấp tự động AEB (Autonomous Emergency Braking) và hệ thống hỗ trợ giữ làn đường LKAS (Lane-Keeping Assist Systems). Điều này đã trở nên có thể nhờ những cải tiến về công nghệ cảm biến và sự gia tăng theo cấp số nhân trong công suất xử lý có sẵn - tất cả đều cho phép phương tiện hiểu rõ hơn và phản ứng với môi trường của nó.
Trong khi các cải tiến đối với công nghệ cảm biến là nền tảng cho sự phát triển của những chiếc xe tự hành hoàn toàn, tự lái, có rất ít sự đồng thuận giữa các công ty cao cấp như Tesla và Waymo chẳng hạn. Trong khi Tesla ủng hộ sự pha trộn của máy ảnh và radar, WayMO lại thích LiDAR. Vì vậy, sự khác biệt là gì? Cách tiếp cận nào phù hợp nhất với xu hướng tương lai?
Camera
Camera được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và có lịch sử hình thành lâu dài. Chúng cũng đáng tin cậy và tương đối rẻ để sản xuất. Các ứng dụng phương tiện thường dựa vào máy ảnh ngày nay bao gồm các hệ thống hỗ trợ trình điều khiển nâng cao ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), hệ thống xem bao quanh SVS (Surround View Systems) và hệ thống giám sátngười lái DMS (Driver Monitoring Systems). Kết hợp với ánh sáng hồng ngoại, chúng có thể năng cao khả năng nhìn vào ban đêm, nhưng camera cũng có một số hạn chế đáng kể. Trên thực tế, các camera thường phải đối mặt với nhiều hạn chế giống như chúng ta sử dụng mắt thường. Các camera cần một ống kính rõ ràng (sạch) để xem đúng cách, giới hạn nơi các nhà sản xuất xe hơi có thể định vị chúng, và chúng không phải lúc nào cũng cung cấp một bức tranh sắc nét hoặc đáng tin cậy trong thời tiết xấu - đặc biệt là trong mưa lớn hoặc tuyết. Vào ban đêm, các camera sẽ hoạt động không chính xác khi có ánh sáng từ các đèn pha của các xe khác hoặc ánh sáng mạnh chiếu vào.
Có lẽ một giới hạn cơ bản của công nghệ camera trong việc cung cấp trải nghiệm lái hoàn toàn tự động, đó là không có bộ não con người để đưa ra quyết định về những gì đang được nhìn thấy, các camera thường phải dựa vào dự đoán phức tạp từ trí tuệ nhân tạo. Điều này đòi hỏi một lượng đáng kể về luyện mạng (training) và sức mạnh xử lý, hai yếu tố vốn đã bị hạn chế với một hệ thống máy tính trong xe.
Radar
Radar được phát triển từ trước thế chiến thứ 2, nó được sử dụng để trong nhiều thập kỷ để tính toán chính xác vị trí, tốc độ và hướng của máy bay, tàu thuyền và các vật thể di chuyển khác. Radar hoạt động bằng cách bắn sóng vô tuyến vào khu vực mục tiêu và giám sát các phản xạ từ bất kỳ vật thể nào. Phân tích tần số của những phản xạ này cũng tiết lộ tốc độ tương đối của chúng.
Ngày nay, radar đã được sử dụng để trợ giúp các phương tiện hoạt động an toàn trên đường, nhiều chiếc xe hiện đại sử dụng cảm biến radar để phát hiện nguy cơ trong các tính năng như kiểm soát hành trình nâng cao ACC (Advanced Cruise Control) và phanh khẩn cấp tự động AEB (Automatic Emergency Braking). Các công nghệ này phụ thuộc vào thông tin từ nhiều cảm biến radar được tổng hợp bởi các máy tính trong xe để xác định khoảng cách, hướng và tốc độ tương đối của các phương tiện hoặc mối nguy hiểm có thể xảy ra.
Không giống như máy ảnh, radar hầu như không phục thuộc vào điều kiện thời tiết bất lợi, hoạt động đáng tin cậy trong thời tiết tối, ẩm ướt hoặc thậm chí sương mù. Nhưng có một số hạn chế đối với công nghệ radar hiện tại. Một là cảm biến 24GHz hiện tại chỉ có thể cung cấp độ phân giải giới hạn, chúng cho phép chiếc xe của chúng ta nhìn thấy thế giới, nhưng trong thực tế, bức tranh được vẽ có phần 'mờ', dẫn đến các vấn đề xác định và phản ứng với nhiều mối nguy hiểm cụ thể.
Sự phát triển của cảm biến radar 77GHz ‘mmWave’ chính xác hơn sẽ giúp giảm độ 'mờ', phát hiện sự thay đổi tốc độ với độ chính xác hơn khi đo khoảng cách so với cảm biến 24GHz. Cảm biến 77GHz cũng nhỏ hơn, vì vậy chúng dễ dàng hơn đối với các nhà sản xuất xe để tích hợp cảm biến vào các thiết kế của họ. Dường như có rất ít nghi ngờ rằng sự phát triển tiếp tục và sản xuất các cảm biến radar MMWave 77GHz có khả năng là nền tảng cho các phương tiện tự lái.
Lidar
Thực tế Lidar là gì? Lidar là viết tắt của cụm từ "Light Detection and Ranging", là một phương pháp cảm biến từ xa phổ biến được sử dụng để đo khoảng cách chính xác của một vật thể trên bề mặt trái đất. Ban đầu được phát triển như một công nghệ khảo sát, LIDAR đã đo được hàng ngàn điểm để xây dựng một cái nhìn 3D vô cùng chi tiết về môi trường xung quanh cảm biến.
Trong một chiếc xe, LiDAR có thể cung cấp sự hiểu biết chi tiết nhất có thể của đường, người đi đường và các mối nguy tiềm ẩn xung quanh xe. Ấn tượng, LIDAR có thể phát hiện các vật thể lên tới 100 mét hoặc xa hơn, và có thể đo khoảng cách ở độ chính xác lên tới 2cm. LiDAR cũng không bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thời tiết bất lợi như gió, mưa và tuyết, và trên thực tế thậm chí có thể được sử dụng để ánh xạ các khu vực không thể tiếp cận trong điều kiện tuyết nặng. Tuy nhiên, công nghệ Lidar cũng không phải là không có các giới hạn của riêng nó.Để bắt đầu, nó cần có một lượng lớn khả năng xử lý để tổng hợp tối đa một triệu phép đo mỗi giây và sau đó chuyển chúng thành dữ liệu có thể sử dụng. Cảm biến LIDAR cũng phức tạp, với nhiều phần dựa trên các bộ phận di chuyển có thể khiến chúng dễ bị tổn thương hơn.
Cái nhìn của Lidar về thế giới là quá mức cần thiết cho nhu cầu của ADAS ngày nay, nhưng nó vẫn là một công nghệ quan trọng cho những chiếc xe 'ít dùng' tài xế trong tương lai, với General Motors và Waymo là những người ủng hộ đáng chú ý. Hiện tại, nó khá đắt tiền và phần lớn chưa được chứng minh trong ngành công nghiệp ô tô, nhưng khi công nghệ đã sẵn sàng cho dòng sản xuất chính, hiệu suất của nó có thể chứng minh là rất quan trọng.
Vậy lựa chọn tốt nhất cho ngày nay là gì?
Với mỗi công nghệ có những ưu điểm và nhược điểm riêng, những chiếc xe không có người lái không chỉ dựa vào một hệ thống để quan sát và điều hướng thế giới. Nhiều công ty, bao gồm cả VIA, tin vào việc điều chỉnh giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu cụ thể của khách hàng. Tôi cũng hình dung rằng sự kết hợp các cảm biến, sử dụng sự kết hợp của nhiều công nghệ cảm biến để loại bỏ các điểm yếu của bất kỳ loại cảm biến nào, sẽ chứng minh là cách tốt nhất để tiến về phía trước.
Quay đồng hồ trở lại một thập kỷ hoặc lâu hơn và tất cả những chiếc xe trên đường đều hoàn toàn phụ thuộc vào mắt, tai và sự chú ý của người lái xe, các phương tiện không có hệ thống để cảnh báo những người lái xe về các mối nguy tiềm ẩn, và không có cách nào để giúp họ tránh tai nạn.
Trong thập kỷ qua hoặc lâu hơn, các phương tiện đã từ từ bắt đầu tích hợp công nghệ tiên tiến để giúp mọi người lái xe an toàn và tránh các mối nguy hiểm. ADAS hiện có thể cung cấp kiểm soát hành trình thích nghi ACC (Adaptive Cruise Control), phanh khẩn cấp tự động AEB (Autonomous Emergency Braking) và hệ thống hỗ trợ giữ làn đường LKAS (Lane-Keeping Assist Systems). Điều này đã trở nên có thể nhờ những cải tiến về công nghệ cảm biến và sự gia tăng theo cấp số nhân trong công suất xử lý có sẵn - tất cả đều cho phép phương tiện hiểu rõ hơn và phản ứng với môi trường của nó.
Trong khi các cải tiến đối với công nghệ cảm biến là nền tảng cho sự phát triển của những chiếc xe tự hành hoàn toàn, tự lái, có rất ít sự đồng thuận giữa các công ty cao cấp như Tesla và Waymo chẳng hạn. Trong khi Tesla ủng hộ sự pha trộn của máy ảnh và radar, WayMO lại thích LiDAR. Vì vậy, sự khác biệt là gì? Cách tiếp cận nào phù hợp nhất với xu hướng tương lai?
Camera
Camera được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và có lịch sử hình thành lâu dài. Chúng cũng đáng tin cậy và tương đối rẻ để sản xuất. Các ứng dụng phương tiện thường dựa vào máy ảnh ngày nay bao gồm các hệ thống hỗ trợ trình điều khiển nâng cao ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), hệ thống xem bao quanh SVS (Surround View Systems) và hệ thống giám sátngười lái DMS (Driver Monitoring Systems). Kết hợp với ánh sáng hồng ngoại, chúng có thể năng cao khả năng nhìn vào ban đêm, nhưng camera cũng có một số hạn chế đáng kể. Trên thực tế, các camera thường phải đối mặt với nhiều hạn chế giống như chúng ta sử dụng mắt thường. Các camera cần một ống kính rõ ràng (sạch) để xem đúng cách, giới hạn nơi các nhà sản xuất xe hơi có thể định vị chúng, và chúng không phải lúc nào cũng cung cấp một bức tranh sắc nét hoặc đáng tin cậy trong thời tiết xấu - đặc biệt là trong mưa lớn hoặc tuyết. Vào ban đêm, các camera sẽ hoạt động không chính xác khi có ánh sáng từ các đèn pha của các xe khác hoặc ánh sáng mạnh chiếu vào.
Có lẽ một giới hạn cơ bản của công nghệ camera trong việc cung cấp trải nghiệm lái hoàn toàn tự động, đó là không có bộ não con người để đưa ra quyết định về những gì đang được nhìn thấy, các camera thường phải dựa vào dự đoán phức tạp từ trí tuệ nhân tạo. Điều này đòi hỏi một lượng đáng kể về luyện mạng (training) và sức mạnh xử lý, hai yếu tố vốn đã bị hạn chế với một hệ thống máy tính trong xe.
Radar
Radar được phát triển từ trước thế chiến thứ 2, nó được sử dụng để trong nhiều thập kỷ để tính toán chính xác vị trí, tốc độ và hướng của máy bay, tàu thuyền và các vật thể di chuyển khác. Radar hoạt động bằng cách bắn sóng vô tuyến vào khu vực mục tiêu và giám sát các phản xạ từ bất kỳ vật thể nào. Phân tích tần số của những phản xạ này cũng tiết lộ tốc độ tương đối của chúng.
Ngày nay, radar đã được sử dụng để trợ giúp các phương tiện hoạt động an toàn trên đường, nhiều chiếc xe hiện đại sử dụng cảm biến radar để phát hiện nguy cơ trong các tính năng như kiểm soát hành trình nâng cao ACC (Advanced Cruise Control) và phanh khẩn cấp tự động AEB (Automatic Emergency Braking). Các công nghệ này phụ thuộc vào thông tin từ nhiều cảm biến radar được tổng hợp bởi các máy tính trong xe để xác định khoảng cách, hướng và tốc độ tương đối của các phương tiện hoặc mối nguy hiểm có thể xảy ra.
Không giống như máy ảnh, radar hầu như không phục thuộc vào điều kiện thời tiết bất lợi, hoạt động đáng tin cậy trong thời tiết tối, ẩm ướt hoặc thậm chí sương mù. Nhưng có một số hạn chế đối với công nghệ radar hiện tại. Một là cảm biến 24GHz hiện tại chỉ có thể cung cấp độ phân giải giới hạn, chúng cho phép chiếc xe của chúng ta nhìn thấy thế giới, nhưng trong thực tế, bức tranh được vẽ có phần 'mờ', dẫn đến các vấn đề xác định và phản ứng với nhiều mối nguy hiểm cụ thể.
Sự phát triển của cảm biến radar 77GHz ‘mmWave’ chính xác hơn sẽ giúp giảm độ 'mờ', phát hiện sự thay đổi tốc độ với độ chính xác hơn khi đo khoảng cách so với cảm biến 24GHz. Cảm biến 77GHz cũng nhỏ hơn, vì vậy chúng dễ dàng hơn đối với các nhà sản xuất xe để tích hợp cảm biến vào các thiết kế của họ. Dường như có rất ít nghi ngờ rằng sự phát triển tiếp tục và sản xuất các cảm biến radar MMWave 77GHz có khả năng là nền tảng cho các phương tiện tự lái.
Lidar
Thực tế Lidar là gì? Lidar là viết tắt của cụm từ "Light Detection and Ranging", là một phương pháp cảm biến từ xa phổ biến được sử dụng để đo khoảng cách chính xác của một vật thể trên bề mặt trái đất. Ban đầu được phát triển như một công nghệ khảo sát, LIDAR đã đo được hàng ngàn điểm để xây dựng một cái nhìn 3D vô cùng chi tiết về môi trường xung quanh cảm biến.
Trong một chiếc xe, LiDAR có thể cung cấp sự hiểu biết chi tiết nhất có thể của đường, người đi đường và các mối nguy tiềm ẩn xung quanh xe. Ấn tượng, LIDAR có thể phát hiện các vật thể lên tới 100 mét hoặc xa hơn, và có thể đo khoảng cách ở độ chính xác lên tới 2cm. LiDAR cũng không bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thời tiết bất lợi như gió, mưa và tuyết, và trên thực tế thậm chí có thể được sử dụng để ánh xạ các khu vực không thể tiếp cận trong điều kiện tuyết nặng. Tuy nhiên, công nghệ Lidar cũng không phải là không có các giới hạn của riêng nó.Để bắt đầu, nó cần có một lượng lớn khả năng xử lý để tổng hợp tối đa một triệu phép đo mỗi giây và sau đó chuyển chúng thành dữ liệu có thể sử dụng. Cảm biến LIDAR cũng phức tạp, với nhiều phần dựa trên các bộ phận di chuyển có thể khiến chúng dễ bị tổn thương hơn.
Cái nhìn của Lidar về thế giới là quá mức cần thiết cho nhu cầu của ADAS ngày nay, nhưng nó vẫn là một công nghệ quan trọng cho những chiếc xe 'ít dùng' tài xế trong tương lai, với General Motors và Waymo là những người ủng hộ đáng chú ý. Hiện tại, nó khá đắt tiền và phần lớn chưa được chứng minh trong ngành công nghiệp ô tô, nhưng khi công nghệ đã sẵn sàng cho dòng sản xuất chính, hiệu suất của nó có thể chứng minh là rất quan trọng.
Vậy lựa chọn tốt nhất cho ngày nay là gì?
Với mỗi công nghệ có những ưu điểm và nhược điểm riêng, những chiếc xe không có người lái không chỉ dựa vào một hệ thống để quan sát và điều hướng thế giới. Nhiều công ty, bao gồm cả VIA, tin vào việc điều chỉnh giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu cụ thể của khách hàng. Tôi cũng hình dung rằng sự kết hợp các cảm biến, sử dụng sự kết hợp của nhiều công nghệ cảm biến để loại bỏ các điểm yếu của bất kỳ loại cảm biến nào, sẽ chứng minh là cách tốt nhất để tiến về phía trước.
| Camera | Radar | Lidar |
| Rẻ, gọn nhẹ, nhưng không hiệu quả trong điều kiện thời tiết xấu | Nhỏ gọn, hoạt động tốt trong mọi thời điêìu kiện thời tiết với cảm biến phát hiện ở độ phân giải cao và yêu cầu các cảm biến 77Ghz mmWave | Độ chính xác cao, hoạt động tốt trong mọi thời điêìu kiện thời tiết, đắt, yêu cầu sức mạnh |
