小林
如果真的是纯纯的，特头铁的那种纯视觉方案的话。
可以简单粗暴的理解为：人眼不行的，机器也不行。
但是，现下，应该还没有如此100%纯度的纯视觉。
即便头铁如特斯拉，虽然取消的了雷达和超声波传感器。
但是在视觉传感器上疯狂做假发，而且依然保留的一定的冗余，来补上视觉的局限。
更准确的说，不应该叫纯视觉，而应该叫视觉优先。
这样，在大雾天。如果非得开，还能开一开。
优先级最大的摄像头系统，料堆得最满。
- 前置主摄像头：负责捕捉前方远距离的视野，识别车辆、道路标志和路况。
- 广角摄像头：捕捉前方的广角视野，尤其适合识别近距离的物体，比如停靠车辆和交叉路口的动态情况。
- 侧面摄像头：布置在车辆两侧，用于监控车道变换、盲区检测和周围车辆的动态。
- 后视摄像头：负责监控车辆后方的状况，辅助倒车以及识别后方来车。
基本上，覆盖了所有该看的地方和角度。
然后，在某些瞬间失明或者视力下降的时候，还有一些传感能够暂时提供参考信息。
- GPS和高精度地图（GPS & High-Precision Maps）：GPS结合高精度地图数据，车辆能够确定自己的定位，识别出所在道路的限速、地形和路线结构。
- 惯性测量单元（IMU）：用来感知车辆的姿态、加速度和转向等信息。这些数据帮助车辆在复杂的驾驶条件下保持平衡，并提供精确的动态反馈。
视觉优先，其实也更接近人类驾驶是的感知-规划-决策-执行的模式。
人虽然大部分的信息摄入来自于眼睛。
但是对于行动的决策判断，还有耳朵听到的，身体发肤感受到的，以及莫名其妙的第六感。
综合起来构筑起一个立体的信息。
视觉优先，今后的路应该不是走摄像头这一根独木桥。
应该是如何接近
更像一个人的感知系统
把视觉之外的，哪些信息。
尽量通过不做加法的方式，给逆向仿生出来。
也许，有一天AI真的可以把驾驶这件事也给“暴力破解”了吧。
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