助力无人驾驶 现阶段激光雷达体系解析

　　突然发现，最近无人车领域新闻不断。似乎无人驾驶的"军备竞赛"又有了新动向。

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­　　先说汽车大王。上周，福特突然宣布了自己的 5 年自动驾驶计划，打算在 2021 年组建一个千辆车规模的自动驾驶车队。

­　　用福特 CEO Mark Fields 的承诺似乎更有说服力："我们看到了接下来的十年将是汽车迈向自动化的十年。"

­　　紧接着，福特便投资了美国老牌激光巨头 Velodyne。

­　　Velodyne 是一家在 1983 年成立的激光雷达公司，其 3D 激光雷达产品极其丰富，涵盖了 16/32/64 线束各个种类，谷歌和百度的自动驾驶原型车使用的机械式激光雷达就来自 Velodyne。

­　　福特的投资将会让 Velodyne 以更专注的态度发展无人驾驶用的激光雷达，同时增加的订单也能降低激光雷达的单价。

­　　由此可见，高昂的激光雷达费用是制约无人车领域的一个重要因素，之前百度无人车上的 Velodyne 激光雷达单价就能达到 70 万人民币。

­　　为了改变这种情形，也是在上周，一家叫做 innoviz Technologies 的以色列公司站了出来。

­　　他们承诺将在 2018 年推出一款高清晰的固体激光雷达（HD-SSL）这款激光雷达最大的优势就是外型小巧，长宽高都不会超过 5 厘米，因此可以很容易隐藏在车内，价格将会被控制在 100 美元左右。

­　　说道这里，大家有没有发现，我们在谈论无人驾驶时，究竟在聊什么？

­　　——激光雷达！！

­　　为什么激光雷达会在无人驾驶中占据 N0.1？

­　　这要从自动驾驶和无人驾驶的差别性谈起。

­　　自动驾驶领域目前有两大技术路线：

­　　一是以特斯拉等汽车公司为代表的"高级辅助驾驶"升级路线，其技术核心是 ADAS 级摄像头（包含基准算法）、各种毫米波 / 超声雷达。

­　　二是以谷歌等互联网巨头公司为代表的"无人驾驶"路线，其技术核心既是激光雷达（LiDar）, 并融合其他传感器技术。

­　　前段时间特斯拉在自动巡航（Autopilot）模式下发生的碰撞事故反映出了"辅助驾驶升级"的一些痛点。

­　　一是可靠性，二是责任。关于法律、责任我相信会有专业人士做出解读，我就不班门弄斧了，我想说的是可靠性。

­　　辅助驾驶能进行主动刹车、遇到障碍减速，甚至并道主要是依靠机器视觉作为概率算法，这既是解决问题的关键也是问题所在，因为算法需要依靠大量测试进行不断完善。

­　　谁来完成？用户。然而这个过程难免会出现问题，而且算法也不能穷尽所有情况。