激光雷达自动驾驶（激光雷达自动驾驶前景）
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自动驾驶技术的关键是什么？激光雷达在其中扮演什么角色？
2019年，北京将允许自驾车在延重高速公路和服务区进行道路测试。当很多人认为自动驾驶的冬天已经到来的时候，也许真正的战斗才刚刚开始。在这一点上，高级自主车的“眼睛”-激光雷达也是自主车中最关键的传感器部件，必然会导致更激烈的产业竞争。
什么是激光雷达
激光雷达(LiDAR)是一种精确获取三维位置信息的传感器。它通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离，通过水平旋转扫描或相位扫描来测量角度，然后通过不同的俯仰角信号来获得高度信息，从而获得整个三维信息。与传统的三维信号传感器相比，激光雷达具有更长的探测范围、更高的测量精度和更快的响应速度。
激光雷达最基本的扫描原理是飞行时间测量-该激光 in 激光雷达首先发射一束激光脉冲，投射到目标物体上后漫反射，然后传感器接收漫反射激光。激光雷达通过激光波束在空中的飞行时间来计算目标物体和传感器之间的距离。
除了飞行时间测量，距离测量还有其他几种方法，包括连续波调幅相位测量、连续波调频调幅测量、连续波调频测量等。
2激光雷达分类
根据不同的特点，激光雷达可以有不同的分类方法。
(1)机械或固体
目前自主车使用的激光雷达从技术路径上可以分为两类产品。第一种是机械激光雷达，通过机械旋转实现激光扫描；第二类是固态激光雷达，其技术路线主要分为MEMS、OPA或FLASH。其中，MEMS 激光雷达也可以称为固体激光雷达，但不是严格意义上的纯固体激光雷达，因为有一些微小的机械运动部件。另外，由于全向照明的技术原理，FLASH 激光雷达在测距上有绝对的局限性——很难超过50m(要达到更长的探测距离，需要更高的激光)波长，所以不适合自动驾驶。
实际上，MEMS 激光雷达就是将机械机构小型化、电子化，通过微电子技术将MEMS微振镜集成在硅片上，取代传统的机械对准装置，进行批量生产。垂直一维扫描主要由MEMS微镜实现，水平扫描由整机360度水平旋转完成，光源为光纤激光器件。
OPA(光学相控阵)光学相控阵技术。通过使用多个光源形成阵列，并控制每个光源的时间差，可以合成角度方向灵活的主光束。然后控制，主光束可以向不同方向扫描。与MEMS 激光雷达相比，OPA 激光雷达完全取消了机械结构，结构更简单，体积更小，但难点在于如何提高单位时间测得的点云数据，以及巨大的投入成本。
与传统的机械激光雷达相比，固态激光雷达具有以下技术优势：分辨率高、安装调整效率高、测量距离远、成本低。分辨率高主要是因为固态激光雷达采用连续扫描方式，低帧率下固态激光雷达的垂直和水平角分辨率可以达到0.03°。
(2)单线束或多线束
根据线束数量，激光雷达可分为单线束激光雷达和多线束激光雷达。单波束激光雷达一次只产生一条扫描线，从中获得的数据是2D数据，无法区分目标物体的3D信息。由于数据处理量小、速度快，单线束激光雷达多用于安全防护、地形测绘等领域。自驾车采用多线束激光雷达实现360°扫描。多线束激光雷达一次扫描可以生成多条扫描线。目前市面上的多线束产品有4线束、8线束、16线束、32线束、64线束等。
就机械多线激光雷达而言，每个附加线束都需要一套新的激光发射器和接收器。线束越多，发射器和接收器的数量就越多。机械激光雷达需要通过机械结构的旋转进行扫描，这需要系统中更高的协同控制和组装。所以对于机械激光雷达来说，单纯说线束的大小并没有绝对意义，分辨率更重要；在某些情况下，即使连续增加激光发射机和接收机，也可以累计线数，但分辨率可能不会持续提高，成本会大大增加——64线机械激光雷达的价格比普通汽车贵。相反，固态激光雷达不需要通过增加发射机和接收机来增加线路数量。MEMS 激光雷达可以轻松达到100~200线，分辨率大大提高。
(3)905纳米或1550纳米
目前自动驾驶领域使用的激光雷达大多有905nm和1559nm两种。与昂贵的1559nm/kloc-0相比，905nm/kloc-0成本低，产业链成熟，能够适应固态/kloc-0雷达大批量生产的趋势。但毫无疑问，1550nm时人体视觉安全性更高，可以使用单脉冲辐射能量更大的激光这意味着探测距离会更长。目前国内外的产品主要是905nm 激光器件。
三性能参数
测量距离、测量精度、扫描频率和角分辨率是考虑3D 激光雷达性能的几个重要指标。另外要注意暗物的检出率和抗干扰能力。暗物体会吸收大部分光能，所以对于暗物体来说，激光雷达的探测能力必然会下降。一般来说，会选择10%反射率的物体进行检测。另外，不同的激光雷达会相互干扰。这是因为没有激光雷达的脉冲波可能会被混淆，导致成像画面中出现一些快速移动的噪声斑点，可能会被误认为不存在障碍物，影响驾驶判断。这个问题目前可能不大，但随着量产车越来越多，必须克服。目前解决同一个飞行器上不同雷达之间的干扰问题主要有两种方法：改变激光雷达的相对位置和控制两个雷达之间的相位。但是面对其他车辆的雷达干扰，这两种方法都不适用。一些雷达制造商对激光进行编码，只有当接收器接收到正确编码的激光时，才会被系统确认。
四应用场景和市场
As 激光雷达，最引人注目的应用领域当然是自动驾驶。麦肯锡预测，到2025年，无人驾驶汽车的产值将达到0.2~1.9万亿美元，到2022年，KLOC-0/LiDAR的全球市场规模有望达到5万亿美元以上。
近年来，激光雷达已广泛应用于导航领域，如机器人和无人机的避障，智能车的自动驾驶(包括不同级别的辅助驾驶)。目前该领域高端硬件技术正在发展，产品应用于各种智能车的原型车，而低分辨率、响应慢的扫地机器人等低端技术已经量产。值得一提的是，特斯拉一直坚持认为激光雷达不适用，但从长远来看，激光雷达对于自主车来说还是不可或缺的。
除了导航，激光雷达还可以用于测绘和安防。激光雷达由于具有获取被测物体三维信息的能力，常用于室内建模、道路及设施数据采集、矿山采空区测量，或者搭载在飞机上进行大规模的电力线巡逻、林业普查、水利勘测等。目前这方面的硬件技术比较成熟，室内有解决方案，装在汽车、轮船、飞机上，体积大，精度高，探测范围远。此外，激光雷达还可用于布置防控设施，实现区域监控。
五营销产品
目前国内外的激光雷达产品以机械为主，价格比较高；而且就激光雷达的RD水平而言，国内外并无明显差异。就固态激光雷达而言，其扫描器件还不够成熟，在量产工艺和可靠性方面还存在很多问题。因此，“不稳定”和“批量生产困难”是困扰当前激光雷达公司的主要问题。业内人士认为，固态激光雷达研发中最大的难题在于如何实现光路的精确控制，提高分辨率和视角，如何实现激光回波的高信噪比检测，尽可能少的使用机械或机械结构，提高检测距离。
六如何看待激光雷达的未来发展
激光 radar的上游制造链成本低，货源充足。就下游供应链(测绘导航)而言，激光雷达是核心组件，供应不足，所以整个产业链的核心都集中在激光雷达产品上。具体来说，国产自主研发的激光雷达已经达到世界一流水平，但在新产品上并没有出现大的技术飞跃。激光雷达的概念并不新奇，国内的研究所和军事部门都在这个领域进行了投入。未来随着整体自主驾驶技术的成熟和5G网络的布局，更多的激光雷达将从实验室进入市场，更多的高校科研院所科研成果将被转化。相应的，激光雷达上游供应商(如扫描设备供应商)会更加多元化和成熟，谁能赢得稳定的货源可能是破局的关键。
至于激光雷达未来的发展趋势，现在一致同意用固体激光雷达取代机械激光雷达。目前距离这个关键节点还有很长的路要走。一是机械激光雷达成熟度较高；其次，现有的solid 激光 radar产品难以批量生产，同时满足远程测量和低成本的要求。所以对于自动驾驶公司来说，机械激光雷达这两年用得比较多。所以对于购买激光 radar的客户来说，如果选择固态激光 radar，会面临产品难以快速发货的风险。
最后，不管产品本身的测量性能如何，激光雷达的最终目标应该是小型化和低成本。在满足性能条件，成本足够低，体积足够小的情况下，激光 radar会给很多行业带来很大的变化。历史上，许多大型科技产品在小型化和低成本的过程中找到了更广阔的应用场景。目前可以想象的空间包括工厂自动化在线质量控制，物联网的建立，甚至智能手机的应用。水木资本将继续关注激光雷达相关领域的科技发展，见证并帮助中国激光雷达技术共同进步。
激光雷达在自动驾驶中有哪些应用场景?
激光雷达描绘周围环境几个主要参数，包括线数、点密度、水平垂直视角、检测距离、扫描频率、精度等。除了位置和距离信息，激光雷达还提供返回所扫描物体的密度信息，后续算法据此可以判断扫描物体的反射率再进行下步处理。通过检测目标物体的空间方位和距离，通过点云来描述3D环境模型，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，不仅在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
总的来说，激光雷达传感器在精度、分辨率、灵敏度、动态范围、传感器视角、主动探测、低误报率、温度适应性、黑暗和不良天气适应性、信号处理能力等指标方面表现优秀。仅靠单类传感器和单一技术难以实现安全的自主驾驶。提醒我们要在最基础的感知方案上不能减配关键传感器，而且还需要多类传感器冗余配置和信息融合。
提到自动驾驶级别，激光雷达对自动驾驶意义有多大？
意义不大，恶劣天气下几乎无法工作，此时车辆还是要依赖毫米波雷达行驶。有大量机械组件的激光雷达在恶劣工况下可靠性也非常可疑。
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