在無人駕駛架構(gòu)中，傳感層被比作為汽車的“眼睛”， 包括車載攝像頭等視覺系傳感器和車載毫米波雷達、車載激光雷達和車載超聲波雷達等雷達系傳感器。其中激光雷達已經(jīng)被大部分人認為是實現(xiàn)自動駕駛的必要基礎(chǔ)，畢竟傳統(tǒng)雷達無法識別物體細節(jié)，而攝像頭在暗光或逆光條件下識別效率明顯降低。

也正得益于無人駕駛汽車市場規(guī)模的爆發(fā)，預(yù)計2030年全球激光雷達市場可達到360億美元的規(guī)模，將成為新的藍海。

一. 車載激光雷達的技術(shù)原理

激光雷達是以發(fā)射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統(tǒng)，最初是軍事用途。其工作原理是向目標發(fā)射探測信號（激光束），然后將接收到的從目標反射回來的信號（目標回波）與發(fā)射信號進行比較，作適當(dāng)處理后，就可獲得目標的有關(guān)信息，如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)、甚至形狀等參數(shù)，從而對飛機、導(dǎo)彈等目標進行探測、跟蹤和識別。

這里詳細介紹一下車載激光雷達的工作原理及實現(xiàn)方式。

第一種是較為傳統(tǒng)的掃描式激光雷達，這種設(shè)備被架在汽車的車頂上，能夠用多束激光脈沖繞軸旋轉(zhuǎn)360°對周圍環(huán)境進行距離檢測，并結(jié)合軟件繪制3D圖，從而為自動駕駛汽車提供足夠多的環(huán)境信息。

這種激光雷達最初是在11年前的Darpa無人車挑戰(zhàn)賽上，由美國Velodyne公司開發(fā)并被參賽團隊使用（當(dāng)時采用的是64線的激光雷達方案）。由于那時的成本高達7萬美元，未被市場接受。后來為了降低成本，有公司推出了32線、16線的激光雷達。但是成本的降低帶來的是分辨率的下降，這就容易在車輛駕駛過程中檢測障礙物時產(chǎn)生盲點，帶來安全隱患。

在今年CES 2017上，Quanergy 公司發(fā)布了號稱全球第一款固態(tài)激光雷達傳感器。該雷達在技術(shù)上另辟蹊徑，拋棄了360度機械掃描的方式，而是采用了基于電子部件進行數(shù)據(jù)讀寫的方案，去除了機械旋轉(zhuǎn)部件，采用集成電路上的感應(yīng)晶片掃描各個方向，然后輸出車輛周圍的3D圖像。

 

 

固態(tài)激光雷達有幾大優(yōu)勢，掃描速度快、精度高，而且該雷達的線數(shù)降低到了8線，從而縮小了成品體積。最重要的一點是，固態(tài)激光雷達能夠像生產(chǎn)芯片一樣快速，同時極大地降低了成本。該公司稱如果訂貨量在一萬臺，每臺激光雷達的成本有望控制在 100 美元以下。但目前技術(shù)并不成熟，例如遠距離成像問題，信號強度問題等等，離產(chǎn)品市場化還有一段距離。還有一點， “固態(tài)”就意味著激光雷達不能進行 360 度旋轉(zhuǎn)，只能探測前方，貌似又回到了傳統(tǒng)激光雷達的老路。

如果要形象地對比掃描激光雷達和固態(tài)激光雷達的區(qū)別，下圖或許對你理解有些幫助。

 

二. 車載激光雷達的優(yōu)缺點

1. 優(yōu)點

相比于攝像頭，激光雷達的最大優(yōu)勢在于使用環(huán)境限制較小，不管在白天或者夜晚都能正常使用。而相比于超聲波雷達及毫米波雷達，激光雷達的測量精度大大提升。原因在于電磁波只能探測到比它的波長大的物體，像毫米波雷達就探測不到直徑很小的線狀目標。而用于雷達系統(tǒng)的激光波長一般只有微米的量級，因而它能夠探測非常微小的目標。據(jù)了解，目前最好的激光雷達能夠識別出100米外厘米級物體的細節(jié)。

2. 缺點

①成本高

激光雷達造價昂貴，動輒幾千甚至上萬美元一臺。更有甚者，當(dāng)初谷歌自動駕駛汽車采用的由Velodyne 開發(fā)的 64 線激光雷達，售價高達 7．5 萬美元。此外，目前多數(shù)測試車都使用了不止一個激光雷達。

②體積大

從目前自動駕駛測試車的外觀上看，激光雷達體積較大，安裝在測試車上顯得較為笨重。這也是Alphabet子公司W(wǎng)aymo的測試車采用了黑色巨大弧形車頂?shù)脑?。而豐田和優(yōu)步的測試車頂上則像頂了個咖啡罐。

③產(chǎn)能低

盡管激光雷達廠商努力提高產(chǎn)能以跟上市場需求，但汽車廠商還是不得不等上六個月才能買得到一臺全新的激光雷達產(chǎn)品。雖然目前測試車的數(shù)量還非常稀少，但是對激光雷達的需求是呈上升趨勢的。

④工作時受天氣和大氣影響大

激光雷達在大雨大雪等惡劣天氣中使用效果會受到影響，比如谷歌無人駕駛汽車從未在大雨大雪等惡劣條件下測試。原因在于激光在大雨、濃煙、濃霧等壞天氣里，衰減急劇加大，傳播距離大受影響。如工作波長為10.6μm的co2激光，是所有激光中大氣傳輸性能較好的,在壞天氣的衰減是晴天的6倍。而且,大氣環(huán)流還會使激光光束發(fā)生畸變、抖動，直接影響激光雷達的測量精度。

三. 車載激光雷達的應(yīng)用

3D 激光雷達在無人駕駛運用中擁有兩個核心作用。第一，3D 建模進行環(huán)境感知。通過激光掃描可以得到汽車周圍環(huán)境的3D 模型，運用相關(guān)算法比對上一幀和下一幀環(huán)境的變化可以較為容易的探測出周圍的車輛和行人。第二，SLAM 加強定位。3D 激光雷達另一大特性是同步建圖（SLAM）， 實時得到的全局地圖通過和高精度地圖中特征物的比對， 可以實現(xiàn)導(dǎo)航及加強車輛的定位精度。

四. 如何降低車載激光雷達的成本

激光雷達的成本都花在哪去了呢?有研究表明，激光雷達主要成本是花在 GPS／IMU 和 2D 激光掃描儀，約占總成本的 80％。其一，車載激光雷達系統(tǒng)的優(yōu)劣主要取決于 2D 激光掃描儀的性能。激光發(fā)射器線束的越多，每秒采集的云點就越多。然而線束越多也就代表著激光雷達的造價就更加昂貴，以Velodyne 的產(chǎn)品為例，64 線束的激光雷達價格是16 線束的10 倍。其二，對于較高要求標準的 IMU，是基于光纖陀螺的技術(shù)制造的。其價格昂貴，大約在 150 萬元左右。對于較低要求的 IMU，有許多廠家的設(shè)備可以選擇，價格根據(jù)型號變化，在 10 萬元到 50 萬元之間。

這還是激光雷達本身的成本，其實掃描激光雷達的成本可以做到很低，但是配套很貴。例如Velodyne的激光雷達輸出的是原始數(shù)據(jù)，需要經(jīng)過二次處理。64線激光雷達每秒的點云數(shù)據(jù)量是130萬，這需要桌面級顯卡支持才能流暢工作。而桌面級顯卡自然需要昂貴的顯存和散熱設(shè)計。

目前行業(yè)有三種方式來降低整個激光雷達的使用成本：第一，使用低線束低成本激光雷達配合其他傳感器提高整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性，降低激光雷達依賴和成本。第二， 新的激光技術(shù)“固態(tài)”激光雷達的價格大幅下降，有望成為顛覆行業(yè)的黑科技。第三，目前激光雷達的應(yīng)用仍然較小，當(dāng)無人駕駛汽車的產(chǎn)量大幅上升將帶來極大的規(guī)模效益。 有公司選擇了路徑1 ，將原先的64線束激光雷達降低為32線束，最初Ultra Puck的設(shè)計方案是16線束，但3D繪圖效果不盡如人意，因此最終使用了32線束。雖然Ultra Puck在測量精度與3D繪圖效果方面不如HDL-64E，但考慮到性價比因素，前者更適合應(yīng)用于無人駕駛汽車。

也有公司采用了固態(tài)化的低成本方案。S3激光雷達就是其推出的第一款全固態(tài)激光雷達，盡管在水平視野等參數(shù)上還略有缺陷，但激光雷達固態(tài)化趨勢勢必推動產(chǎn)品成本及價格大幅下降。

路徑3的實現(xiàn)依靠前兩條方案的成功，目前激光雷達的應(yīng)用仍然較小，未來無人駕駛汽車的產(chǎn)量大幅上升將給激光雷達行業(yè)帶來極大的規(guī)模效應(yīng)。