自动驾驶的眼睛 细述单线激光雷达的作用

的具体信息，是这两个目标距离的一个平均值，而不是前一个目标信息或后一个目标信息。

　　但在脉冲测距里，就很容易将这样的信息分开。比如，一个激光脉冲，如果我们能够把脉冲宽度做到 10 个纳秒，那么我们就可以把一个目标前后相距三十厘米的目标，通过多次回波的方法将其区分出来。

　　这种方式在相位测距里就很难把它区分出来。因为在测量过程中，它的时间会比较长，目标运动带进来的距离信息，把它引入到测量值里，实际上它测的是一个平均距离信息，而不是实时信息。但是激光脉冲测距，实际上是当前位置实时的信息。

　　这也是为什么车用或机器人用的激光雷达往往会采用激光脉冲的测距技术，而不采用相位测距技术。

　　三角法测距

　　三角法测距就是通过测量激光照射点在相机中的成像位置获得距离信息。三角法测距最大的有优点就是技术难度低，成本也很低，在近距离测距精度也很高。比如工业用可以做到百微米测距精度。

　　但缺点是，它的精度会随着距离的增加逐渐变差，基本上没法与脉冲测距以及相位测距相比。

　　另外一点，因为 CMOS 相机必须要用一个连续的激光同步进行照明，它的平均功率相对来说比较低，抗干扰能力会非常强，这种测距方式一般适合室内近距离工作，而不适合在户外强光背景或者室内强光背景下工作。

　　三角法测距比较适合用于机器人等对性能要求不高的场景。

　　从上图我们可以看出，脉冲测距除了成本和技术难度比较大以外，它在其他各方面的性能都比较优秀。当然，它的测距精度会比相位测距精度略低一些。但是这种精度，按目前的技术，我们基本上可以达到厘米量级，甚至是几个毫米量级的测距精度，基本上能满足我们多场合的使用要求。

　　我们主要的方向就是用脉冲测距的方式来做单线雷达，包括多线雷达。

　　什么是单线激光雷达

　　目前单线激光雷达产品，主要有 SICK 公司和 HOKUYO 公司。

　　单线激光雷达，实际上是一个高同频脉冲激光测距仪，加上一个一维旋转扫描。单线激光雷达的特点：

　　1、只有一路发射和一路接收，结构相对简单，使用方便；

　　2、扫描速度高、角度分辨率高；

　　3、体积、重量和功耗低；

　　4、可靠性更高；

　　5、成本低；

　　单线激光雷达能干什么？

　　在自动驾驶领域，我们基本上看到的都是多线激光雷达，单线激光雷达到底能干什么？

　　如上图，美国 DARPA 自动驾驶挑战赛里的参赛车，第一个是 2005 年斯坦福大学名字叫做 Stanly 的参赛车，这是当年获得冠军的参赛车。另一个是卡耐基梅隆大学的参赛车。

　　当时他们用的基本上是 SICK 公司的单线激光雷达。特别是斯坦福大学的参赛车，光是上方就装了五个激光雷达，我们可以认为它是多线激光雷达的"鼻祖"，只不过它是用了五个单线激光雷达来实现多线激光雷达的功能。

　　2007 年 Velodyne 推出 64 线激光雷达以后，很多自动驾驶车辆基本上采用了 Velodyne 的产品。但这是不是就是说明，单线激光雷达在辅助或者自动驾驶里没有市场？

　　我认为不是。因为单线激光雷达有它的特点，比如说，在高重复频率、高角度分辨率上，多线激光雷达很难达到同样的技术指标。

　　在行人探测、障碍物探测（小目标探测）以及前方障碍物探测等方面上，单线激光比多线激光雷达有优势得多，因为单线激光雷达的角分辨率可以做得比多线激光雷达高，这一点在探测小物体或者行人里非常有用。

　　这个技术在现在智能机器人、服务机器人上非常有用，而且目前这一块也是比较热的领域。

　　可能很多人会问一个问题，为什么要用激光雷达来做车道检测而不用相机，ADAS 算法不是非常成熟吗，为什么非得用激光雷达？

　　这是因为相机特别容易受到背景光或者强光的干扰。比如，我们在林荫大道行走的时候，如果树荫落下斑斑点点的阳光，再结合白色车道线，我们非常难把车道线识别出来，而且识别概率在复杂的光照或者在强光照射条件下，它的识别概率非常非常低，算法也非常复杂。

　　那么，用激光雷达来做车道检测有什么好处？第一，我们用的是红外激光，这种激光本身在红外波段的辐射比可见光要低得多。第二，我们会加一个非常窄的滤光片，把强背景光直接滤除。然后我们再用红外光对它进行探测。这样我们就能获得一张非常高质量的车道线图像，通过图像的灰度，就能非常容易把车道线检测出来。换句话说，用激光雷达来做车道线检测，它的性能会比相机要高。

单线激光雷达在辅助驾驶里的应用是行人探测，实际上这也是一个前向防碰撞的应用，与汽车防碰撞基本类似。由于单线激光雷达的角分辨率可以做到比多线激光雷达高，可