国产多线激光雷达相继问世，我们离无人驾驶还远吗？

激光雷达是导航、定位、避障必不可少的核心传感部件。此前就有业内人士评价称，激光雷达撑起了无人驾驶的半壁江山。

　　随着谷歌、百度等无人车的相继推出，无人驾驶已经成为诸多媒体频频提及的一个热词。除了这些互联网巨头，新型服务公司滴滴、Uber和老牌的汽车制造商奔驰、奥迪、福特等也都在该领域布局。而作为无人驾驶汽车中的核心传感器激光雷达，可能并不被大家所熟知，然而其实它早在十年前，就已在无人车上大显身手了。2004年，美国曾举办了世界上第一场无人驾驶汽车挑战赛。当时举办方在沙漠中铺设了一条240公里长的赛道，尴尬的是当时并没有一辆车驶完全程。直到第二年斯坦福大学率先在Stanely车辆上使用了激光雷达作为传感器，才一路走到了终点。这也是激光雷达在无人车上的首次使用。据了解，激光雷达通过内置激光探头对周围环境进行360度扫描，依靠激光遇到障碍后的折返时间，计算出相对距离，并生成物体的3D轮廓，就可画出汽车周围环境的高精度地图，精度可达到厘米级，它比相对更普及的可见光摄像头看得更精确更远，且不受光线影响。因此激光雷达是导航、定位、避障必不可少的核心传感部件。此前就有业内人士评价称，激光雷达撑起了无人驾驶的半壁江山。

　　目前，国内的激光雷达企业与国外相比仍有较大的差距。虽然国产的低精度激光雷达在扫地机器人市场已取得了不小的成绩，但是在无人驾驶这个高端市场的动静却始终不大。不过，近期国内的激光雷达公司速腾聚创和禾赛科技陆续对外宣布，已研发成功了适用在无人驾驶领域的多线激光雷达。从称谓中我们就可以看出多线激光雷达是单线激光雷达的加强版。单线激光雷达的应用在国内已经相对较广，像扫地机器人使用的便是单线激光雷达。它与多线激光雷达的区别主要在于识别的精度上。单线激光雷达可以获取2D数据，但无法识别目标的高度信息，一般在自动驾驶汽车里面也只是作为计算机视觉识别技术的补充。而多线激光雷达则可以识别2.5D甚至是3D数据，在精度上会比单线雷达高很多。目前在国际市场上推出的主要有4线、8线、16线、32线和64线。随着线速的提升，其识别的数据点也随之增加，这也是衡量激光雷达的主要指标。

　　当前，市面上的无人驾驶解决方案主要有两种，一种是采用激光雷达；另一种就是在车前车后各部署毫米波雷达加上用于先进驾驶辅助系统的摄像头。由于在无人车上使用的激光雷达价格高昂，并不是所有人都愿意为其买单。像谷歌无人车配备的Velodyne 64线激光雷达，市场售价就高达8万美元（该价格都可以买辆特斯拉）。特斯拉CEO伊隆·马斯克就曾说过：“我不是激光雷达的粉丝，它完全可以由摄像头加上一个前置雷达来实现一样的效果。”其实特斯拉采用的就是毫米波雷达＋摄像头的组合形式，价格会比应用在无人驾驶领域的激光雷达便宜很多。而毫米波雷达和激光雷达的主要区别在于载波波长不同，毫米波雷达比激光雷达精度低、可视范围的角度也偏小。因此，它在远距离物体的识别、3D成像和识别准确性上都有明显缺陷。如果激光雷达要想在无人车上普及首先就先得把价格压下去。这就需要采用低线数雷达，配合其他传感器，但无人车自身要具备着极高的计算能力。简单来说就是用不那么好的激光雷达，搭配拥有较好计算能力系统的无人车。要不就是采用固态激光雷达。由于激光雷达最贵的是机械旋转部件，如果把它替换成电子设备，体积会减小，成本上也会降低很多。但是由于固态式的激光雷达没有旋转部件，水平视角小于180°，所以需要多个一起配合使用才行。据悉，此前速腾聚创宣布完成的16线激光雷达采用的就是混合固态的形式。另外，我们盘点了下目前国内外研发激光雷达的一些企业，在国外研发激光雷达比较有代表性的有Velodyne、Ibeo和Quanergy，并且他们都背靠巨头。