特斯拉自动驾驶水分大？那就来个量身定制传感器技术

发射器，在靠近发射器的地方安装的光子检测器会检测到这个反射回来的讯号，而发射脉冲和接收脉冲的时差确定了目标的距离，若启动这个脉冲距离测量系统，则可以收集到大量的采样点(也就是"点云")。

如果没有出现任何目标物，那么发射出去的光永远不会返回任何反射讯号；如果光线是指向地面，路面就会提供返回讯号。如果目标位于点云中，就可以在资料中看到一个缺口(notch)，根据这个缺口即可确定目标物的距离和宽度。透过点云中收集的点，便可形成周边环境的3D影像；点云越密集，影像就越丰富。

图2：传统的单发射器/检测器配对之雷射感测器应用
(图片来源： Velodyne)

3D LiDAR

方案实现3D LiDAR的一种方法是在镜子旋转时上下移动发射器/检测器──有时称为"眨眼(winking)"或"点头(nodding)"──这将产生高度(elevation)资料点，但也会减少方位资料点的数量，从而降低点云密度，造成系统解析度降低。

另外一种方法是"快闪(flash)LiDAR"，该类系统运作时会同时照亮一大片区域，然后在一个专属2D焦平面阵列(FPA)上撷取所产生的像素距离(pixel-distance)资讯；这种类型的感测器很复杂、生产不易，因此没有获得广泛商用，然而有一天可望替代机械致动感测器，因为它们是固态元件，不需要活动零件。

业界还有许多不同配置的3D点云系统，但这些系统目前还无法满足自动驾驶车辆的安全性需求；举例来说，有许多系统能够拍到很棒的照片，但拍一张就得好几分钟，这种系统就不适合行动感测应用。当然也有具备优异更新率的快闪系统，但视场不足且距离性能也不够；还有可提供实用讯的单束系统，但当目标物体太小或落在装置视场以外，这种系统就无法发挥作用。

为了使LiDAR感测器适应最多的使用情境，有必要看清收集点四周的每个角落，即全360度。另外，处理后的资料需要即时递送给使用者，因此在资料收集和渲染影像之间的延迟必须最小化；例如在自动驾驶导航领域，零点几秒的人类反应时间一般是可以接受的，因此保证导航电脑的更新率至少每秒十次是很实际的要求。垂直视场需要扩展到地平线之外，以防汽车开进路面凹陷处；也应该尽可能朝看清汽车前方的路面延伸，以适应道路凹陷或陡坡。

各种平价LiDAR感测器产品

Velodyne曾推出一款型号为VLP-32A的车用LiDAR感测器，这款命名为ULTRA Puck的产品(图3)号称是首款经济型、可满足美国汽车工程师学会(SAE)定义之汽车自动化1~5级要求的LiDAR感测器。福特(Ford)是第一家订购ULTRA Puck的汽车制造商，准备将其应用于该公司最近宣布扩编的自动驾驶车队，预计今年稍晚上路。

图3：Velodyne的ULTRA Puck感测器可实现长达200公尺的覆盖距离，支援32个LiDAR通道，其提升的解析度可以更容易识别物体；这32个通道部署在28度的垂直视场上，并以独特的模式配置，能提高地平线上的感测解析度。
(图片来源： Velodyne)

加拿大业者LeddarTech的LiDAR解决方案Leddar(图4)也让人印象深刻；该公司有独立的先进驾驶辅助系统(ADAS)和在被动和主动安全系统中使用的经济型LiDAR，并能为先进的感测器融合之整合提供原始资料量测。其感测器冗余(Sensor Redundancy)突破了其他感测器的局限性，可避免系统故障和检测误差，并改善各种环境条件下的检测。其应用于自动驾驶的360度点云功能，则可满足更高解析度和更高性能需求，未来还将提供支援360度和高解析度检测的版本。

图 4 加拿大业者LeddarTech的LiDAR解决方案Leddar。

适合所有等级自动驾驶车辆且能绘制车辆周遭360度环境地图的经济型LiDAR，对司机、乘客、行人，和其他车辆乘客的安全来说都至关重要。Leddar晶片组的原始资料输出功能使其非常适合先进的感测器融合解决方案──这类方案将各种感测器传送过来的资料整合，来提供汽车四周的整体感知图。其特色包括：

˙能整合到ADAS和自动驾驶功能，固态LiDAR将代替或补充其中的摄影机和/或雷达。 ˙高密度3D点云LiDAR，可实现更高等级的自动驾驶。 ˙支援快闪/光束操控LiDAR(即MEMS微型反射镜)。 ˙覆盖距离达250公尺，视场达140 °，每秒多达48万个点(水平和垂直解析度可小至0.25°)。

最后还有一家荷兰业者Innoluce(编按：英飞凌科技-Infineon已于10月宣布收购该公司)推出的车用LiDAR，号称能覆盖250公尺的目标范围，解析度达0.1°，价格为100美元。

视觉影像感测器

虽然2D LiDAR很多时候是与视觉感测器整合，不过我们在这里只讨论视觉感测器本身。首先是Mobileye的方案，Mobileye Shield+是Tesla采用的一种非常