激光雷达产业为无人驾驶添砖加瓦

图中最大个是Velodyne公司第一代机械LiDAR：HDL-64E，也是谷歌无人驾驶汽车车顶的"全家桶"在2016年1月的美国CES消费电子展上，Velodyne发布了其第一款汽车专用的3DLiDAR——混合固态超级冰球（Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto），这款产品为32线束LiDAR，体积小巧、便于汽车安装携带，同时价格低廉，未来在大规模量产的情况下，其目标价格可降至500美元，性价比较高。所谓混合固态LiDAR，是外形上不存在可见的旋转部件，但是为了360全视角其内部实际上仍然存在一些机械旋转部件，只是这套机械旋转部件做的非常小巧可以内藏而已，如采用微机电技术制作的MEMS扫描镜。为了将这样的产品概念和传统"固态"概念区分开来，因此引入了"混合固态"的称呼。

Velodyne公司混合固态超级冰球全球领先的固态LiDAR传感器和智能传感解决方案提供商Quanergy Systems提供的S3是全球首款汽车级固态LiDAR系统。通过发射器、接收器和信号处理器三个主要组件的交互，S3每秒生成五十万个数据点。激光器在水平120°内发射平行光脉冲，光接收器探测反射光脉冲。信号处理器计算每个光脉冲的飞行时间。通过在各个方向扫描，S3在车辆周围创建出实时3D视图，以检测、分类和跟踪场景中的对象。所谓固态，指无论是宏观还是微观尺度上都没有可动部件或振动部件，保证了最高水平的性能、可靠性、寿命和成本效益。这也是未来的LiDAR技术趋势！

Quanergy Systems发布全球首款汽车级固态LiDAR系统而关于机械LiDAR、混合固态LiDAR、全固态LiDAR三种技术流派的细节，我们将后续系列文章中逐个详谈。无人驾驶LiDAR融合技术趋势无人驾驶的传感器方案之争一直是个经久不衰的话题，此前，包括Mobileye联合创始人Amnon Shashua、特斯拉CEO马斯克在内的一众大佬曾公开宣誓对摄像头传感器的"孤注一掷"，但如今声音也开始变得不一样，Amnon Shashua在公开演讲的口径已经开始倾向于表达多传感器冗余的必要性。的确，多数汽车ADAS或无人驾驶都有赖于三类传感器的融合进行环境感知：摄像头、毫米波雷达、LiDAR。而随着传感器和环境感知技术的重要性日渐增强，目前业界普遍持有的观点是，传感器融合将提供鲁棒性更强的自动化系统。多LiDAR耦合多LiDAR耦合是指多个LiDAR经过合理设计布局，通过LiDAR联合标定以及数据同步处理，达到自由组合LiDAR点云密度变化的目的。以速腾聚创的多LiDAR耦合方案为例， 4 个标准版 16 线LiDAR耦合，相比于单个64线激光雷达，价格会便宜四分之三；同时在性能上能够实现高速自动驾驶实际使用所需的相同点云密度，其测量距离达到 150 米；另外，多激光雷达耦合方案，可以根据客户不同需求进行拆装组合，适用不同场景。

多LiDAR耦合应用效果演示LiDAR和摄像头融合在无人驾驶应用中，摄像头价格便宜，但是受环境光影响较大，可靠性相对较低。LiDAR探测距离远，对物体运动状态判断精准，可靠性高，但是价格仍居高不下。摄像头可以完成的工作有：车道线检测，障碍物检测和交通标志的识别；而LiDAR完成的任务有：路沿检测、动态和静态物体识别，定位和地图创建。对于动态的物体，摄像头能判断出前后两帧中物体或行人是否为同一物体或行人，而LiDAR则得到信息后测算前后两帧间隔内运动速度和运动位移是多少。

摄像头和LiDAR分别对物体识别后再进行标定对于安全性要求100%的无人驾驶，LiDAR和摄像头融合将是未来互补的方案。随着LiDAR技术的进步，价格的下降，我们有望看到兼备美貌和高性能的LiDAR以亲民的价格，在无人驾驶时代大有作为！LiDAR和毫米波雷达融合作为ADAS不可或缺的核心传感器类型，毫米波雷达从上世纪起就已在高档汽车中使用，技术相对成熟，价格亲民。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积孝质量轻和空间分辨率高的特点。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，弥补了激光雷达的"软肋"。但毫米波雷达受制于波长，探测距离非常有限，也无法感知行人，并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。这恰恰是激光雷达的强项。激光雷达和毫米波雷达，不仅可以在性能上实现互补，还可以大大降低使用成本，这样一来可以为无人驾驶的开发提供一个新的选择。此外，美国初创公司Aeva刚刚发布了一款集激光雷达和雷达于一身的新型传感器，既可确定周围物体的位置，也可确定物体速度。该传感器的连续波将比现有激光雷达提供更广的探查范围和更高分辨率的图像，并且能更好地应对天气变化及如桥栏