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Q3：激光雷達“看”到的是什么？

之前我們說到，激光雷達可以準確測量距離，一束激光掃描一次，就可以獲得一個目標點在空間中的三維坐標，車載激光雷達通過快速旋轉以及多線掃描，就可以獲得一個周圍物體的“點云輪廓”，禾賽科技的應用工程總監史健做了一個很形象的比喻：激光雷達就是用樂高積木重建了外部世界的形狀——相比照片，它們具備三圍空間的深度和位置信息，另外由于每個點之間并不連續，所以成像也像樂高積木一樣“棱角分明”。

Q4：現在的汽車遍布雷達（Radar），為什么還需要激光雷達（Lidar）？

雖然自動駕駛尚未普及，但是如今L2級輔助駕駛功能越來越多地出現在了車型的配置列表中。通常來說，這些具備L2級輔助駕駛功能的車通過攝像頭以及遍布車身的毫米波雷達，能夠一定程度識別部分前方物體，車道線以及同前方車輛的距離等信息。在此基礎上，車輛可以以固定的速度自動保持同前車的距離，自動保持車道內行駛，偵測視線盲區車輛甚至可以自動變換車道。

其中通常位于車輛前風擋后方的攝像頭承擔了汽車“眼睛”的工作：通過攝像頭采集到的圖像，芯片通過圖像識別算法可以實現對車輛前方障礙物、交通限速標識、車道線等特征的識別，甚至可以通過算法來判斷車輛同前方障礙物的距離。

那么相比上述兩種傳感器，激光雷達自身的優勢和特點又有哪些？

事實上這三種傳感器功能既有分別也有交叉。相比諸如特斯拉這樣激進車企采取的以攝像頭為主來感知環境的自動駕駛技術路線，激光雷達的優勢在于它可以直接、精準地獲得車輛距離周圍物體的距離和方位，而不是通過芯片中的算法對攝像頭采集到的圖像進行分析后得到的數據。此外，激光雷達數據傳輸和存儲壓力也小于車載攝像頭，但有效數據比攝像頭更豐富，這就減少了對于芯片算力的依賴，同時提高了可靠性。例如禾賽科技的64線激光雷達每秒鐘可以獲得115.2萬個點數據，而一個分辨率為1080p的攝像頭，假設為30幀/秒的話，每秒鐘獲得6220萬個像素點的數據，而這些數據還需要芯片對其進行分析處理，才能得到所需的輸出。

但是說到不足，激光雷達受限于自身原理，也有無法避免的局限性：當遇到霧霾、雨雪等天氣狀況時，激光雷達收到的數據會產生“噪點”，從而令自動駕駛芯片產生誤判。事實上這正是由于激光雷達的高靈敏度和高精準度產生的關聯結果，不過目前激光雷達公司正在著手研究這一問題的有效解決方案，在未來如果激光雷達能夠解決這個困擾，那么對于實際應用可以說是前途一片光明。

以目前的技術水平來看，如果要實現自動駕駛，仍然需要不同的傳感器進行分工和融合，才能夠確保車輛對于周圍環境有準確的認知。

如今各類駕駛輔助功能呈普及的趨勢，并且具備L3級自動駕駛技術的車輛也即將走入市場。談到關于L3級或以上自動駕駛技術的傳感器，史健認為，激光雷達是不可或缺的。因為相比L2級高級輔助駕駛功能，L3的本質區別在于電腦可以接管車輛，這就意味著責任歸屬已經發生了變化。如果將整車人的生命安危交付給電腦芯片，那就需要電腦對于車輛周圍環境必須有準確的感知和判斷。

Q5：激光雷達還分為固態和——“液態”？

準確來說，如今車載激光雷達可以分為固態和機械旋轉式。所謂“固態”是相對于旋轉式激光雷達而言的：固態激光雷達本體不需要旋轉，可以將體積做得很小，并且成本更低，對于消費者來說更容易接受。

據禾賽科技商務拓展高級總監盧煒介紹，目前“固態激光雷達”主要有三種類型，一種名為MEMS（微縮電機系統），但嚴格來說它并不屬于固態激光雷達范疇——它通過集成在雷達內部的半導體微動部件來令發出的激光偏轉掃描，因此內部仍然有運動零件。此外，目前在固態激光雷達領域進行探索的公司還在著力研究OPA相控陣固態激光雷達以及3DFlash固態激光雷達等等。（關于固態激光雷達的分類，我的同事冷曉陽已經做過詳細的介紹，大家有興趣可以點擊這里。）

相比機械式激光雷達，固態激光雷達有著體積小、成本低的優勢，但同時它的視角不能像旋轉式機械激光雷達那樣，實現360°無死角覆蓋，另外目前除了MEMS“混合固態”激光雷達之外，另外兩種產品尚處于研發階段，距離車規級量產仍有一段距離。

文章總結：

通過以上介紹，屏幕前的你對于車載激光雷達了解加深了多少？自動駕駛時代距離我們尚遠，而此次疫情期間在武漢運行的各種無人配送車讓我們看到了自動駕駛技術更多的使用場景和優勢。作為“未來汽車之眼”，相信激光雷達在未來將會是一個迅速發展的前沿科技。（文 汽車之家 王興宇 圖片來自網絡及禾賽科技官網）