深度學習可以解決自我駕駛問題嗎？
到目前為止，自動駕駛汽車中使用的LiDAR的成本要高于某些低檔汽車本身。激光雷達的維護和處理輸出仍然是一項昂貴的工作，令人頭疼。因此，這使得它們成為自動駕駛汽車的商業(yè)化生產(chǎn)的較不適合的選擇。
激光雷達在計算“深度”信息方面非常準確，深度信息是無人駕駛汽車執(zhí)行路徑規(guī)劃，與物體保持安全距離等操作的最重要內(nèi)容之一。這使LiDARs成為集成到自動駕駛汽車中的理想選擇。但是問題是，它們太貴了！
此前，高射程激光雷達的成本約為75，000美元。但是，為降低激光雷達的成本一直在進行昂貴的研究。Alphabet公司的母公司W(wǎng)aymo通過廣泛的研究將成本降低了90％！
到目前為止，自動駕駛汽車中使用的LiDAR的成本要高于某些低檔汽車本身。激光雷達的維護和處理輸出仍然是一項昂貴的工作，令人頭疼。因此，這使得它們成為自動駕駛汽車的商業(yè)化生產(chǎn)的較不適合的選擇。
其次，LiDAR在惡劣的天氣條件下不能很好地工作，它們會產(chǎn)生噪點，這可能會使LiDAR點云的輸出不準確。
盡管如此，公司仍應該投資使用LiDAR和點云處理進行自動駕駛的方法，因為誰知道，也許有一天LiDAR也會變得便宜嗎？
相機非常適合捕捉場景的高分辨率細節(jié)。但是問題是，它們沒有像LiDAR那樣為我們提供“深度信息” ：（折衷方案在世界上到處都是。相機的輸出是高分辨率，但是是2D平面圖像。這幾乎是不可能的�？梢詮膯蝹�圖像中獲取“深度信息”，有些方法可以使用立體視覺從圖像中獲取深度。
給定從放置在同一水平高度一定距離的兩個攝像機捕獲的兩個圖像，我們可以使用計算機視覺算法估計深度信息。
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