Một cuộc tranh luận nảy lửa đang nổ ra trong ngành công nghiệp xe hơi về vai trò của LiDAR trong việc phát triển xe hơi tự lái. Nhiều người coi đây là công nghệ quan trọng trong việc giúp một chiếc xe có thể tự hành cấp độ 5 - cấp độ cao nhất của xe tự lái. Nhưng những người khác, trong đó có tỷ phú Elon Musk, lại cho rằng LiDAR là không cần thiết và "không đi đến đâu".
LiDAR là gì?
Là thuật ngữ viết tắt của "phát hiện ánh sáng và đo lường", LiDAR về cơ bản là một công nghệ sử dụng sự lan truyền của sóng laser để thu thập thông tin về không gian xung quanh. Cơ chế hoạt động bao gồm một thiết bị phát các tia hồng ngoại ra môi trường xung quanh, sau đó sử dụng các cảm biến để đo lường thời gian mà các tia phản xạ trở lại.
Nếu một tia hồng ngoại mất nhiều thời gian để quay trở lại, vật thể mà nó chạm vào sẽ nằm ở xa hơn và ngược lại. Khi có được một tập hợp dữ liệu như vậy, chúng ta sẽ mô phỏng được độ nông sâu hay xa gần của môi trường xung quanh.
Chính vì cơ chế hoạt động như vậy, LiDAR được áp dụng trên nhiều phương tiện tự hành để giúp chúng điều hướng theo thời gian thực. Ưu điểm của nó bao gồm khả năng nhận biết độ sâu của không gian một cách ấn tượng. LiDAR có thể nhận biết một vật cách xa từ vài cm cho đến 60 m.
Công nghệ LiDAR cũng rất thích hợp cho việc lập bản đồ 3D (3D mapping), giúp các phương tiện khi quay trở lại một không gian cũ có thể tự điều hướng theo dự đoán - một lợi ích đáng kể trong việc phát triển khả năng tự lái.
Một trong những lợi thế của LiDAR đó là nó vẫn còn rất nhiều tiềm năng để cải thiện. Một trong số đó là việc phát triển cảm biến ở thể rắn, giúp giảm giá thành xuống 10 lần đồng thời tăng phạm vi hoạt động lên 200 m. Ở mặt khác, LiDAR 4 chiều sẽ giúp xác định vận tốc của vật thể và vị trí của nó trong không gian 3 chiều. Tuy nhiên bất chấp những tiến bộ thú vị này, LiDAR vẫn có một điểm trừ đó là giá thành còn cao để áp dụng đại trà.
LiDAR vs camera
LiDAR không phải là công nghệ duy nhất trong cuộc đua phát triển xe tự lái. Đối thủ chính của nó là những chiếc camera - được Tesla mô tả là cách tốt nhất để giúp những chiếc xe tự vận hành. Elon Musk mô tả LiDAR là "công việc vô ích" và "không cần thiết". Lập luận của phe này là vì con người lái xe dựa trên ánh sáng xung quanh, vì vậy hãy để robot hoạt động theo cơ chế như vậy.
Thêm vào đó, camera nhỏ hơn đáng kể so với một thiết bị LiDAR, mặc dù để chương trình tự lái vận hành thì một chiếc xe cần có nhiều camera (Tesla dùng 8 camera và 12 cảm biến siêu âm). Hơn nữa camera cũng có thể thu về hình ảnh ở độ phân giải cao và màu sắc tốt hơn, nghĩa là nó có thể đọc được đèn giao thông và biển báo. Tuy nhiên, cũng giống như mắt người, camera có nhiều điểm yếu trong điều kiện lái xe thông thường.
Trong khi LiDAR sử dụng tia hồng ngoại gần, camera hoạt động dựa trên ánh sáng và do đó dễ bị ảnh hưởng khi gặp trời mưa hay sương mù. LiDAR không phụ thuộc vào điều kiện ánh sáng vì nó hoạt động dựa trên các xung của riêng mình. Camera cũng nhạy cảm hơn với sự thay đổi ánh sáng đột ngột, ánh sáng mặt trời trực tiếp hay trong điều kiện thiếu sáng.
Ưu điểm của LiDAR không dừng lại ở đây - bằng cách tạo ra một bản đồ các điểm trong không gian 3 chiều, LiDAR có thể xác định khoảng cách tốt hơn nhiều so với camera. Nó cũng không bị ảnh hưởng bởi các bề mặt phản chiếu hay các kết cấu tương tự. Thêm vào đó một hệ thống camera sẽ cần sức mạnh tính toán đáng kể để đo khoảng cách giữa các vật thể, vì nó phải tổng hợp nguồn hình từ nhiều camera khác nhau.
Hình ảnh 2D cũng có thể đánh lừa các camera, khiến chúng dễ bị tấn công. Nhưng camera vẫn vượt trội ở khả năng phát hiện màu sắc, vì đọc biển báo giao thông và đèn tín hiệu cũng như vạch kẻ đường là một nhiệm vụ bắt buộc trong việc phát triển xe tự lái.
Lợi
thế của camera, ngoài giá cả và khả năng nhận dạng màu sắc, còn xoay
quanh thực tế rằng LiDAR chỉ là một lối đi tắt và không thể xử lý thông
tin phức tạp trong môi trường giao thông hàng ngày. Làm thể nào để LiDAR
nhận ra một người đi bộ đang nhìn chằm chằm vào điện thoại khi chuẩn bị
sang đường? LiDAR có thể phân biệt giữa túi nylon và vật cản không?
LiDAR có thể nhận ra một người đi xe đạp đang ngoái đầu lại để chuẩn bị
chuyển làn không?
Câu trả lời, cho tất cả câu hỏi trên, là không.
Ai sẽ thắng?
Một khi công nghệ camera trên xe tự lái được hoàn thiện, LiDAR sẽ trở nên lỗi thời. Chỉ cần kết hợp vài camera với một radar đơn giản (rẻ hơn và hoạt động tốt trong thời tiết xấu), mặc dù có độ chi tiết hình ảnh kém hơn LiDAR, nhưng như thế là đủ để khắc phục điểm yếu của camera trong điều kiện bất lợi.
Trở ngại chính đối với sự thống trị của camera là việc phát triển một hệ thống AI có thể đọc nguồn dữ liệu đồ sộ từ các camera, và xử lý mọi tình huống trong phần trăm giây. Vì vậy có ý kiến cho rằng lựa chọn tốt nhất là kết hợp giữa khả năng nhận diện màu sắc vượt trội của camera và khả năng đánh giá độ sâu chính xác của LiDAr, để có được dữ liệu hoàn toàn chính xác về môi trường xung quanh. Nhưng giải pháp này cũng yêu cầu năng lực tính toán cao và tất nhiên vẫn phụ thuộc vào các thuật toán do con người viết ra.
Điều này dẫn tới một cuộc đua giữa việc giảm chi phí phát triển LiDAR và các lập trình viên AI. Nếu LiDAR đạt được mức giá dễ tiếp cận hơn so với camera, nó có thể trở nên phổ biến trong xe tự lái của tương lai như một cảm biến khoảng cách giá rẻ, đáng tin cậy và chính xác, nhất là khi kết hợp với camera.
Tuy nhiên, nếu Tesla hoặc một công ty khác thành công trong việc tạo ra một hệ thống máy tính phức tạp, có khả năng xử lý thông tin hình ảnh một cách nhanh chóng và đáng tin cậy (Elon Musk đã từng úp mở về một công nghệ như vậy), thì LiDAR có thể sẽ trở nên thừa thãi trong tương lai.
: