為什么說(shuō)激光雷達對自動(dòng)駕駛至關(guān)重要

　　2015 年，當時(shí)業(yè)界還在爭論：無(wú)人駕駛是該用激光雷達還是用攝像頭。到 2016 年，事情發(fā)生很大的轉變，尤其某汽車(chē)公司 Autopilot 致死事故之后，業(yè)內漸漸覺(jué)得激光雷達是非常重要的。

　　激光雷達是自動(dòng)駕駛不可或缺的傳感器

　　下圖是無(wú)人駕駛的偏算法層的系統框架。從左邊看，這是一個(gè)傳感器的輸入，如激光雷達、攝像頭、毫米波、GPS、編碼器和 IMU。這些傳感器的數據輸入到系統的感知算法里，對于這個(gè)感知算法，我們會(huì )將這些數據進(jìn)行處理分析，如何將靜態(tài)的物體分離出來(lái)，并如何識別、分類(lèi)與跟蹤動(dòng)態(tài)物體。

　　無(wú)人駕駛的偏算法層的系統框架

　　高精度地圖的獲取很大程度依賴(lài)激光雷達以及攝像頭。我們獲取高精度地圖后，結合 GPS 和 IMU、編碼器、實(shí)時(shí)感知環(huán)境的特征，進(jìn)行地圖匹配進(jìn)行定位。對于路徑規劃和運動(dòng)控制，最終是結合車(chē)輛的 CAN 總線(xiàn)，對車(chē)進(jìn)行控制。

　　在感知方面，我們普遍使用的是激光雷達、攝像頭、毫米波雷達三個(gè)是作為感知外界物體的傳感器。其中，激光雷達可以做物體的識別、分類(lèi)、跟蹤，攝像頭也可以做物體的分類(lèi)和跟蹤。毫米波雷達主要用于對物體障礙物識別。

　　毫米波雷達、攝像頭和激光雷達這三個(gè)傳感器，有一些重合點(diǎn)。這是由傳感器本身的性質(zhì)決定，他們有各自不可或缺的功能。

　　毫米波雷達主要用還是在障礙物檢測;攝像頭很難得到三維物體的模型，包括它對于環(huán)境的干擾也比較依賴(lài)這個(gè)光照的影響，但攝像頭對物體分類(lèi)和跟蹤是非常好的;激光雷達普遍用于定位、障礙物檢測、物體分類(lèi)、動(dòng)態(tài)物體跟蹤等應用。

　　其實(shí)在 2016 年之前，激光雷達行業(yè)的發(fā)展還是比較緩慢的。但現在來(lái)看，包括上游供應商和下游客戶(hù)的緊迫需求，我們極力希望推動(dòng)實(shí)現激光雷達降成本化、可量產(chǎn)化。

　　我把激光雷達目前分成兩類(lèi)：掃描式激光雷達和非掃描式激光雷達。

　　1、掃描式激光雷達

　　機械式旋轉激光雷達(發(fā)射、接收、共軸旋轉的激光雷達)，這是目前比較成熟的，在下游無(wú)人駕駛使用比較多的方案。比較有代表性的有 Velodyen、Ibeo，包括我們現在在量產(chǎn)的也是這種機械式的激光雷達?；旌瞎虘B(tài)也是機械式旋轉類(lèi)的激光雷達。

　　另外一種是 MEMS?；?MEMS 的掃描式雷達目前屬于在研狀態(tài)，它的原理是通過(guò) MEMS 掃描鏡來(lái)改變光路。

　　還有一種是相控陣激光雷達(OPA)，其實(shí)也屬于掃描式激光雷達，因為它是通過(guò)逐點(diǎn)掃描的方式，即多個(gè)小天線(xiàn)之間發(fā)射的激光的發(fā)射相位來(lái)改變光路而實(shí)現的。

　　2、非掃描式激光雷達

　　Flash LiDAR 是發(fā)掃描式激光雷達，發(fā)射的就是一個(gè)面陣的光，如瑞士的 Ledder Tech 研發(fā)就是 Flash liDAR 這類(lèi)產(chǎn)品。

　　目前來(lái)看，其實(shí)行業(yè)現在的推動(dòng)力挺大的，包括我們自己，主要的研發(fā)精力也放在固態(tài)激光雷達上。我相信很快大家能看到這種低成本的激光雷達，從研發(fā)、樣品到商用，可能會(huì )比原來(lái)預想的周期更快。因為不是一家激光雷達公司在努力，而是整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈都在努力。

　　點(diǎn)云是在同一空間倡導系下表達目標空間分布和目標表面特性的海量點(diǎn)云數據。

　　點(diǎn)云數據生成設備可以由激光雷達或者深度相機產(chǎn)生。根據激光雷達得到的點(diǎn)云，包括三維坐標(XYZ)和激光反射強度(Intensity)。

　　激光雷達在自動(dòng)駕駛中的應用：定位

　　激光雷達在自動(dòng)駕駛中的應用，最重要部分還是定位：位置確定了，無(wú)人車(chē)才知道要去哪里、以及怎么去。所以，確定“我在哪里”是第一步，也是非常關(guān)鍵的一步。

　　現在定位用 RTK，差分 GPS ，也有用激光雷達或者視覺(jué)去做。但 RTK 還是會(huì )受信號的干擾。特別是在一些城市、建筑和樹(shù)比較多的地方，以及進(jìn)隧道、出隧道，它的信號容易中斷。

　　還有一個(gè)是基于視覺(jué)定位，它其實(shí)對于跟他視覺(jué)本身的特性有關(guān)，對環(huán)境的依賴(lài)比較強，比如逆光或雨雪天氣下，這種定位容易失效。

　　激光雷達的定位，我們通過(guò) IMU、慣性導航系統、編碼器和 GPS，得到一個(gè)預測的全局位置。當激光雷達實(shí)時(shí)掃描單次的點(diǎn)云數據后，我們會(huì )去結合單次的點(diǎn)云數據進(jìn)行匹配，并進(jìn)行特征提取。

　　這些特征包括路沿、車(chē)道線(xiàn)等周?chē)c(diǎn)線(xiàn)面的特征。對于高精度地圖，提取過(guò)特征與實(shí)時(shí)提取的特征進(jìn)行匹配，最終得到精準的車(chē)本體速度，這是激光雷達的定位過(guò)程。

　　激光雷達的第二個(gè)應用：障礙物的檢測和分類(lèi)。

　　對于障礙物檢測和分類(lèi)來(lái)講，目前有應用視覺(jué)和激光雷達，這兩者并沒(méi)有沖突。激光雷達不依賴(lài)光照，它的視角是 360 度，計算量比較小，可以實(shí)時(shí)掃描，目前普遍用的是 100 毫秒以?xún)鹊?。激光雷達在掃描的過(guò)程中，先識別障礙物，知道這個(gè)障礙物在空間中的位置，再根據存在的障礙物做分類(lèi)。

　　如上圖，我們先拿到一個(gè)原始點(diǎn)云數據，對地面點(diǎn)進(jìn)行提取，對非地面點(diǎn)進(jìn)行障礙物分割。

　　比如車(chē)、人，我們將這些障礙物分割成為獨立的個(gè)體，通過(guò)分割出來(lái)獨立的個(gè)體再去匹配，從而進(jìn)行障礙物的分類(lèi)和物體的跟蹤。

　　簡(jiǎn)單言之，我們先去除地面點(diǎn)，得到障礙物，分割出障礙物，然后把障礙物分割出來(lái)從而進(jìn)行分類(lèi)跟蹤。

　　而跟蹤的過(guò)程，首先是分割點(diǎn)云，通過(guò)點(diǎn)云做關(guān)聯(lián)目標，我們知道上一楨和下一楨是否屬于同一個(gè)物體，再進(jìn)行目標跟蹤，輸出目標跟蹤信息。

　　激光雷達的應用現狀

　　今年 4 月份我們開(kāi)始供貨，目前也了解到行業(yè)激光雷達在應用上現狀。

　　首先就是傳感器缺乏，一方面是現在的激光雷達比較貴，供貨周期也非常長(cháng)，能夠普遍用起激光雷達的公司并不多。而傳感器的缺乏，解決方案的不成熟、點(diǎn)云算法人才積累太少，激光雷達無(wú)法發(fā)揮最大威力。

　　對于無(wú)人駕駛團隊，他們可能除了激光雷達的點(diǎn)云算法以外，還做攝像頭算法、毫米波雷達算法以及多傳感器的融合，包括定位、路徑規劃、決策控制和改車(chē)等等。他們做的技術(shù)點(diǎn)非常多，無(wú)法聚焦，這導致他們被迫拉長(cháng)戰線(xiàn)。

　　所以在今年 4 月，我們針對激光雷達的解決方案提出了普爾米修斯計劃。我們希望這個(gè)計劃的本質(zhì)是一個(gè)負責開(kāi)放共享的態(tài)度，加快整個(gè)無(wú)人駕駛商業(yè)化落地。

　　整個(gè)普羅米修斯計劃的模塊還是基于激光雷達能夠做什么事來(lái)進(jìn)行的，包括：定位、車(chē)道線(xiàn)檢測、路沿檢測、障礙物識別、障礙物分類(lèi)與跟蹤的算法模塊。

　　不管是低速車(chē)，園區車(chē)還是物流車(chē)或是在高速公路上行駛的車(chē)輛，我們都希望自己能夠貢獻出一份力量。

　　上圖是基于激光雷達車(chē)道線(xiàn)檢測和路沿檢測?；诩す饫走_的車(chē)道線(xiàn)檢測還是比較不錯的，路面上車(chē)道線(xiàn)一般是白色和黃色兩種，所以我們提前把反射強度的方式先做出來(lái)，這樣激光雷達就很容易將提取車(chē)道線(xiàn)出來(lái)，不會(huì )因為白天和晚上受到干擾。

　　而路沿檢測可以根據路沿的幾何形狀來(lái)做一些訓練，現在路沿十幾厘米的高度都能夠提取出來(lái)。

　　我們可以看上圖的有半部分：紅色表示提取的車(chē)道線(xiàn)，淺色是提取的路沿，中間是虛線(xiàn)，兩邊是實(shí)線(xiàn)。這個(gè)準確性還是不錯的，包括路面的左轉、右轉這些指示也能做出來(lái)。如果后續有多幀迭代的話(huà)，其實(shí)效果會(huì )更好。

　　激光雷達做物體的跟蹤，相當于對每一個(gè)識別到的物體，都會(huì )計算，并且分割到底是自行車(chē)、卡車(chē)、行人還是私家車(chē)。

　　識別之后，除了我們知道自動(dòng)駕駛本體車(chē)的速度以外，也可以跟蹤出前車(chē)的速度，以及前車(chē)距離本車(chē)的橫向和縱向距離。激光雷達輸出的已經(jīng)不是原始點(diǎn)云數據，還有每個(gè)障礙物空間的位置和分類(lèi)，到底是哪種類(lèi)型，以及速度信息。

　　激光雷達能做的事情有很多，包括定位、障礙物的檢測、分類(lèi)和跟蹤、車(chē)道線(xiàn)的檢測、路沿檢測等等。在感知的工作里，激光雷達扮演了非常重要的角色。