自動駕駛激光雷達原理解析（一）

　　最近頻頻“出事”的特斯拉讓不少人對自動駕駛產生了顧慮，這其中到底有哪些技術尚不成熟，解法又是什么？相信是許多人心中的疑問。

　　事實上，對于自動駕駛，也許你的理解還有些誤會。智能內參曾經分享過波士頓咨詢的一篇自動駕駛報告，非常詳細的解釋了自動駕駛的狀態是分層級的，0級全部需要人來操作，5及自動駕駛則完全不需要人來做任何操作。

　　那么在明確了自動駕駛、輔助駕駛等概念具體的指代后，我們要知道想做到5級的全自動化駕駛，一定需要多種傳感器的配合，因為他們充當了汽車的機器感官。同時，除了傳感之外，現有技術還需要在計算機算法、決策執行甚至車載網聯通信上面做各種優化，才能讓汽車像人類“老司機”一樣靈活、果斷、反應迅速。當然，機器靠譜的一點是：它從不喝酒。

　　在自動駕駛的眾多傳感器方面，本文將會從激光雷達這個角度切入，詳細介紹這個細分行業的現狀，以及能讓自動駕駛重量級玩家相中的種子級選手都有哪些。本期報告來自廣發證券。

　　激光雷達是什么？

　　說穿了，它就是雷達，干得也是同樣的活，就是探測目標位置，監測移動速度。區別在于激光雷達用的是激光，而傳統意義上的雷達用的是超聲。

　　原理

　　與雷達原理相似，激光雷達使用的技術是飛行時間（TOF，Time of Flight）。 具體而言，就是根據激光遇到障礙物后的折返時間，計算目標與自己的相對距離。激光光束可以準確測量視場中物體輪廓邊沿與設備間的相對距離，這些輪廓信息組成所謂的點云并繪制出3D環境地圖，精度可達到厘米級別，從而提高測量精度。

　　而事實上，激光雷達作為“機械之眼”，也大量應用在無人機、機器人等等方向上，只不過今天我們只討論自動駕駛這個范疇。

　　優勢

　　高級輔助駕駛系統（ADAS）及無人駕駛系統中常用的環境傳感器包括攝像頭、 激光雷達、毫米波雷達等。相比于攝像頭，激光雷達的最大優勢在于使用環境限制較小，即不管在白天或是夜晚都能正常使用。

　　對于標準車載雷達及毫米波雷達，當其所發射的電磁波在傳播路徑上遇到尺寸比波長小的物體時，將會發生衍射現象，即波的大部分能流繞過物體繼續向前方傳播，反射回來可供雷達接收的能量則很小，因此，無法探測大量存在的小型目標。

　　而用于雷達系統的激光波長一般只有微米的量級，因而它能夠探測非常微小的目標，測量精度也遠遠高于毫米波雷達及其他車載標準雷達。

　　不過，激光雷達也存在著價格昂貴等劣勢。激光雷達的測量精度與其雷達線束的多少有關，線束越多，測量精度越精準，ADAS無人駕駛系統的安全性也越高。但同時，線束越多，其價格也越昂貴。目前，雖然低成本化是激光雷達的一大趨勢，但出于對駕駛安全性的考慮，高價激光雷達仍然占據主流。

　　分類及發展趨勢

　　激光雷達按有無機械旋轉部件分類，包括機械激光雷達和固態激光雷達。根據線束數量的多少，又可分為單線束激光雷達與多線束激光雷達。而未來的發展方向將會從機械走向固態，從單線束走向多線束。因為固態激光雷達與機械激光雷達比起來，尺寸較小、性價比較高、測量精度相對低一些，可隱藏于汽車車體內，不會破壞外形美觀。多線束激光雷達則會比單線束視野范圍更廣。

　　應用的發展瓶頸在于成本

　　目前行業有三種方式來降低整個激光雷達的成本與價格：

　　（1）降維，即使用低線束低成本激光雷達配合其他傳感器。

　　（2）用全固態激光雷達代替機械激光雷達。

　　（3）通過規模效益降低激光雷達的單個成本。

　　巨頭們的選擇

　　1.美國老牌Velodyne

　　谷歌在其最早的自動駕駛原型汽車中所使用的LiDAR傳感器就是由該公司開發的。美國Velodyne公司成立于1983年，其3D激光雷達產品種類豐富，包括16線束、32線束及64線束等，其中還有專門為智能駕駛汽車設計的Ultra Puck激光雷達。