昂贵的价格仍是车载激光雷达最大的发展障碍

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。从工作原理上讲，与微波雷达没有根本的区别：向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。

但本文并不讲什么飞机导弹，本文主要介绍的是在汽车上的激光雷达，俗称车载激光雷达，而车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪，是一种移动型三维激光扫描系统，是目前城市建模的最有效的工具之一。

什么是三维激光扫描仪？

三维激光扫描仪是利用激光的传播速度快，直线型好的特点将激光发射出去，并接收返回的信息来描述被测量物理的表面形态的。由于被测物体的反射率不同接收到的返回信息也有强弱之分。所谓的三维既是利用扫描仪的水平转动来覆盖一整片区域。这个过程很类似民间的360度全景摄影。区别就是我们得到的"底片"不是图像而是成千上万个点组成的表面形态，在测量术语中叫做点云。请见右图的船体，看似是一副图片，其实是由无数个激光点组成的。不同的颜色就是激光返回不同的反射率的表现。

车载/船载激光雷达

不论是车载还是船载甚至是机载的激光雷达，其原理都是将三维激光扫描仪加上POS系统装载车上。目的就是为了能在更长，更远的范围内建立DTM模型。GPS的的应用目的就是为了让车子"知道"自己在任何时刻的位置，以方便拟合。。

在任何移动测量的系统中，做为赋予点云和影像的地理坐标的来源——导航系统，都是其关键的部件。导航系统一般都会使用GPS和惯导单元。但是，地面上复杂的状况，例如：树木。建筑物和立交桥等往往会阻断GPS信号。因此，一套先进的导航系统必须包括其他辅助的传感器和完善的数据处理方法，以使得在GPS丢失信号的同时其航线的精度也能够得到保障。

车载激光雷达的应用

道路和高速公路方面的应用

1.公路测量，维护和勘察

2.公路资产清查（交通标志，隔音障，护栏，下水道口，排水沟等）

3.公路检测（车辙，道路表面，道路变形）

4.公路几何模型（横向和纵向的剖面分析）

5.结构分析（立交桥）

6.淹水评估分析

7.在 GIS系统中的叠加分析

8.滑坡分析，危害评估（滑坡变形测量与危害分析，滑石和流水分析）

9.交通流量分析，安全评估和环境污染评估

10. 土石方量分析

11. 驾驶视野和安全分析

激光雷达的缺点

激光雷达的缺点是在大雨大雪等恶劣天气中使用效果会受到影响，比如谷歌无人驾驶汽车从未在大雨大雪等恶劣条件下测试。激光雷达能够获得周边环境的点云数据模型，现在多用于在测量中有一定精度要求的领域，或需要测量自身与人体距离的智能装备，在测量与人的距离方面这一功能上尚无完美替代方案。

另外，激光雷达也存在着价格昂贵等劣势。在车载激光雷达设备中，其主要成本是花在 GPS/IMU 和 2D 激光扫描仪，约占总成本的 80%。

1）车载激光雷达系统的优劣主要取决于 2D 激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵，以Velodyne 的产品为例，64 线束的激光雷达价格是16 线束的10 倍。

2）对于较高要求标准的 IMU，是基于光纤陀螺的技术制造的。其价格昂贵，大约在 150 万元左右。对于较低要求的 IMU，有许多厂家的设备可以选择，价格根据型号变化，在 10 万元到 50 万元之间。

3）Velodyne 的车载激光雷达目前看来并没有加入IMU 部件。

目前行业对是否使用激光雷达仍然抱有争议，特斯拉的总裁Elon Musk 就公开表示无人驾驶并不需要激光雷达，将现有的传感器发挥的极致也能实现无人驾驶，而德尔福、丰田均已开始和激光雷达企业合作。激光雷达是否运用极大程度上取决于成本和效果，目前尚难以判断激光雷达未来的市场渗透率。如果低成本的激光雷达方案如能达到同样效果，将极大的推动无人驾驶进度，渗透率也会直线上升。麦肯锡认为无人驾驶解决方案成本达到2 万美金时，无人驾驶汽车将具备极大的商业价值。我们做一个大胆的假设： 2025 年，2000 美金的激光雷达被普遍认可，全球有5%左右的汽车成为无人驾驶或高度自动驾驶汽车，那么激光雷达的市场需求将达到110 亿美金。

未来的发展趋势

目前，车载激光雷达的产品及生产厂商主要集中于国外，包括美国Velodyne公司、美国Quanegy公司以及德国IBEO公司等。国内的