近日，美國當?shù)卣P于特斯拉的一份報告出爐了，報告的內(nèi)容是對去年一名男子駕駛特斯拉喪生的調(diào)查。
雖然這份報告的結果顯示，這名男子違規(guī)操作，在長達37分鐘的時間內(nèi)，只有25秒鐘把手放在方向盤上的，其間被系統(tǒng)警告了7次之多。
但我們?nèi)匀皇詣玉{駛的時代，到底什么時候才能真正到來呢？
要回答這個問題，我們繞不開的一個技術是：激光雷達。這是自動駕駛技術中，精準度最高的技術，可特斯拉偏偏不用它。
為什么特斯拉不買賬？
激光雷達到底有哪些痛點沒有攻克？這到底是一種怎樣的技術？它現(xiàn)在的發(fā)展狀況又如何？
不著急！在我們開始這篇知識裝逼掃盲貼之前，先來觀瞻一下當下的自動駕駛核心技術的格局：
如今的天下，主要分為兩大技術門派：
超能力
聲吶
雷達
雷達（radar: radio direction and ranging），與聲吶類似，也是一場臭名昭著的世界大戰(zhàn)（第二次世界大戰(zhàn)）的產(chǎn)物。雷達利用無線電波測距，而非聲波或光束。我們在Homer上部署了大量雷達（Delphi傳感器），測試驗證，它可以精確檢測并追蹤200m范圍的物體。
激光雷達
激光雷達用于自動駕駛
攝像頭所驅(qū)動的自動駕駛
激光雷達的未來
雖然這份報告的結果顯示，這名男子違規(guī)操作，在長達37分鐘的時間內(nèi)，只有25秒鐘把手放在方向盤上的，其間被系統(tǒng)警告了7次之多。
但我們?nèi)匀皇詣玉{駛的時代，到底什么時候才能真正到來呢？
要回答這個問題，我們繞不開的一個技術是：激光雷達。這是自動駕駛技術中，精準度最高的技術，可特斯拉偏偏不用它。
為什么特斯拉不買賬？
激光雷達到底有哪些痛點沒有攻克？這到底是一種怎樣的技術？它現(xiàn)在的發(fā)展狀況又如何？
不著急！在我們開始這篇知識裝逼掃盲貼之前，先來觀瞻一下當下的自動駕駛核心技術的格局：
如今的天下，主要分為兩大技術門派：
"谷歌派"和“特斯拉派”
其中，“谷歌派”包括：谷歌、百度、Uber、豐田、福特等幾乎所有的主流車廠，而“特斯拉派”包括：不好意思只有特斯拉一家（小團隊還是有一些的）。因此被劃分為兩派，其最大的技術分歧就在于——激光雷達到底是否不可替代。
在谷歌派看來，激光雷達必然是未來趨勢，而特斯拉掌門馬斯克卻偏偏不理睬。
對此，馬斯克主要的理由是：激光雷達不是必須的。
特斯拉在自動駕駛布局上，采用了毫米波雷達+超聲波雷達+攝像頭的組合，之所以不采用激光雷達的解決方案，恰恰是因為激光雷達成本高昂，不利于大規(guī)模市場化。
的確，價格高昂這是激光雷達最大的致命點。
谷歌早期購置一臺64線激光雷達，單價能達到73000美元，這都直逼汽車本身的價格了好嗎？
除此以外，體積大也是激光雷達的一大問題。
喏，谷歌的無人小車上那個又大又難看的帽子就是咯。
再一個問題就是，產(chǎn)能低。
汽車廠商要拿到一臺全新的激光雷達產(chǎn)品，至少要等6個月...
價格高、體積大、產(chǎn)能低，這三點強烈制約著激光雷達的商業(yè)化。
那么問題來了，既然這么麻煩，為啥除了特斯拉，所有的互聯(lián)網(wǎng)公司，車廠都為激光雷達站臺呢？
不為別的，就因為激光雷達精準啊，上路開車，這玩意可不是開玩笑的。
你看特斯拉輔助駕駛所出的車禍，真叫人一個膽戰(zhàn)心驚啊。
OK，到這里，就讓我們開啟一場激光雷達之旅吧。
本文接下來的內(nèi)容將詳解激光雷達，并溯源它的自動駕駛歷程，以及它同其他相關傳感器的長短之爭。另外，還有各色炫圖伺候，Enjoy!
超能力
當自動駕駛汽車（或任意一種機器人）裝備激光雷達后，它們在感知世界上將具備一些“超能力”：
·持續(xù)360度可視——任何時候可以看見任何方向的世界；
·超高精度測距——總是能知道周圍物體距離你的精確距離（測距誤差正負2cm）。
如果你以前見過自動駕駛汽車，那你很可能看到過激光雷達，它們正是那個安裝在車頂上不斷旋轉的大盒子，如下圖所示安裝在UBER和百度的自動駕駛汽車上。
市場上最流行的激光雷達之一，是高功率的Velodyne HDL-64E，比如安裝在Homer車頂?shù)倪@部（下圖）：
激光雷達工作原理
一個傳感器如何能具備360度視野，同時還能精確測距？簡單來說，激光雷達不斷發(fā)射激光束，然后通過測量激光返回傳感器的時間來感知世界。
激光雷達一秒可發(fā)射數(shù)百萬束激光，所獲得的測量足以構建出一個真實的視覺化3D世界。這意味著，你可以推斷出周圍（最大距離60m，不同的傳感器參數(shù)可能不同）任何物體的精確位置。
激光雷達歷史
為了理解人們采用激光雷達來實現(xiàn)自動駕駛的原因，我們需要了解一下與激光雷達相似的其他技術。
聲吶
最原始的距離感知機器是蝙蝠（5千萬年歷史）。蝙蝠（或海豚，等）利用回聲定位實現(xiàn)與激光雷達相同的距離檢測能力。回聲定位，又稱聲吶（sonar: sound navigation and ranging），是利用聲波來進行測距，而非如激光雷達所用的光波。
蝙蝠誕生5千萬年后，第一次世界大戰(zhàn)的爆發(fā)促成了人造聲吶傳感器的首次部署，以增強潛艇的水下作戰(zhàn)能力。由于聲音在水中的可傳輸距離比可見光或無線電遠得多，聲吶在海戰(zhàn)中有著得天獨厚的優(yōu)勢。而今，聲吶也被廣泛用于汽車，主要用作停車傳感器。停車雷達只需知道墻面距離汽車多遠，是一種短距離（約5m）效果很好且成本低廉的傳感器。但是，聲吶并未被證明可用于自動駕駛汽車所需要的各種距離（60m+）。
雷達
雷達幾乎沒有缺點。極端天氣也不會影響它的效果，且造價極其低廉。雷達不僅被廣泛用于目標檢測，還可被用于物體追蹤（舉例來說：監(jiān)測一輛車的行進速度和方向）。雷達沒有激光雷達那樣的高分辨率，但是兩者非?；パa，不會沖突。
激光雷達
激光雷達誕生于1960年代，緊隨激光時代而來。1971年，阿波羅15號執(zhí)行任務時，宇航員利用激光雷達技術繪制月球表面地圖，向公眾首次展示激光雷達技術的實用價值。
該技術在用于自動駕駛領域之前，激光雷達主要應用在考古學領域。在大面積土地測繪方面，激光雷達發(fā)揮了巨大的作用，農(nóng)業(yè)和考古學都極大地受益于此。
BBC用一篇題為“ 激光雷達為一片不為人知的地域帶來光明”的報道，特別詳盡地介紹過它在考古學中的巨大應用價值。
直到2000年以后，激光雷達才首次被用于汽車。在2005年的DARPA自動駕駛挑戰(zhàn)賽中，Stanley（以及后來的Junior）首次成功完成挑戰(zhàn)，讓激光雷達一戰(zhàn)成名。
Stanley是2005年DARPA自動駕駛挑戰(zhàn)賽的冠軍，其車頂上安裝了5部SICK 激光雷達，并且配備了一部軍用級GPS，以及陀螺儀、加速計與一個觀測距離達80m+的前置攝像頭。這些傳感器由一臺擁有6個1.6Ghz奔騰處理器的Linux電腦控制。
使用SICK激光雷達（2005年挑戰(zhàn)賽的許多車輛均有使用）最根本的挑戰(zhàn)，是在于每束激光只能掃描到整個空間某一切面上的觀測結果，因此必須仔細調(diào)整激光指向。許多隊伍將其放置在一個傾斜臺子上，使其掃描到一定程度的空間結果。簡要說來，SICK是一個2D激光雷達（一個方向發(fā)射少量光束），現(xiàn)代激光雷達是3D的（所有方向發(fā)射大量光束）。
Velodyne時代
提到激光雷達，不得不提這么一家公司——Velodyne。
長期以來，Velodyne都是激光雷達行業(yè)領頭者，不過，人起家可不是靠這個。
在1983年，Velodyne是一家專注于低頻音波以及重低音音箱技術的音響公司。重低音音箱會包含傳感器、DSP和DSP控制算法等部件。
就在Stanley出現(xiàn)的那個時候，Velodyne轉變?yōu)榱思す饫走_公司。
在2004年首次DARPA挑戰(zhàn)賽上，Velodyne創(chuàng)始人David和Bruce Hall以隊伍DAD（Digital Audio Drive）參賽。在2005年的第二次DARPA比賽中，David Hall發(fā)明了三維的基于激光掃描的實時系統(tǒng)并申請專利，奠定了其今日激光雷達產(chǎn)品的基礎。
在2007年的第三屆DARPA比賽中，大部分隊伍便已經(jīng)使用了此項三維的激光技術作為其感知系統(tǒng)的基礎。
現(xiàn)在，David Hall的這項發(fā)明作為驅(qū)動自動駕駛技術發(fā)展的關鍵技術突破陳列在美國國立博物館。
Velodyne的首款激光雷達掃描器直徑約30英尺，重約100磅。通過將激光雷達技術商用而非只用于比賽，激光雷達的尺寸和重量被大幅降低，并且性能也得到提升。
在2007年的DARPA城市比賽中，Velodyne的HDL-64E激光雷達成為地形圖構建和障礙檢測的關鍵方法，被眾多top隊伍使用，其中6個完成比賽的隊伍中有5個使用了此傳感器，包括冠軍和亞軍隊伍。有些隊伍嚴重依賴于激光雷達對環(huán)境的探測信息，導航自動裝置通過構建的復雜城市環(huán)境。（來自Wikipedia）
激光雷達用于自動駕駛
為什么將激光雷達用于自動駕駛？一句話：三維地圖！
激光雷達可以得到物體的高精度的空間三維信息，相當于產(chǎn)生一幅巨大的三維地圖（它的原始應用?。?，然后據(jù)此對其中的汽車或者機器人進行導航。當使用激光雷達進行感知和導航時，你可以提前知道一個湖的邊界線，或者知道500m后會有一個停車標志或交通信號燈。這種預測技術正是自動駕駛汽車所需要的，其成功應用是過去五年來自動駕駛技術進步的重要原因。
目標檢測
激光雷達的分辨率越來越高，探測距離越來越長，使得其開始被用于物體檢測和跟蹤。激光雷達不僅可以使你準確知道所處的三維位置和幫助導航，而且還可以檢測和跟蹤諸如汽車、行人，Waymo甚至還說可以追蹤橄欖球頭盔。
現(xiàn)代激光雷達系統(tǒng)能夠區(qū)分行進的是行人還是自行車，甚至能夠給出其行進的速度和方向。
以其出色的導航能力、預測能力，以及其高分辨的物體跟蹤能力，激光雷達成為現(xiàn)代自動駕駛汽車的關鍵傳感器，目前其統(tǒng)治地位還很難撼動。除非….
攝像頭所驅(qū)動的自動駕駛
現(xiàn)在也有一些公司主張不使用激光雷達，完全通過攝像頭（可能還有雷達）來實現(xiàn)自動駕駛。特斯拉就是其中之一，馬斯克也極力推廣該方案，認為人類可以通過眼睛、耳朵和大腦在世界中行走自如，為什么汽車就不可以呢？
我相信這一路徑肯定也能得出一些激動人心的成果，特別是當Comma、AutoX這樣的優(yōu)秀團隊紛紛向著這個目標努力時。
需要指出的是，特斯拉非?？粗禺a(chǎn)能，他們希望一年能很快地產(chǎn)出50萬輛車。因此，他們對激光雷達技術將來的成本下降不感興趣，他們需要的是現(xiàn)成的低成本技術。
激光雷達的未來
激光雷達行業(yè)的發(fā)展主要關注：成本的降低，精度以及測距范圍的提升。
成本降低
強大的激光雷達單元現(xiàn)在需要近80k美元，然而，固態(tài)激光雷達能把價格降到低于1000美元。LedderTech是此早期市場的領軍者。
以下是Velodyne關于固態(tài)激光雷達的觀點：
由于需要嵌入式傳感器尺寸小且成本低，這推動了固定的固定傳感器的研發(fā)，當然這樣也意味著傳感器的觀測范圍會變小。
Velodyne支持固定的和旋轉的傳感器。固定傳感器可以作為嵌入式微型傳感器。從成本角度分析，固定和旋轉的激光雷達均包含透鏡、激光和探測器。旋轉式的傳感器共用一套透鏡、激光和探測器，而固定式的傳感器需要多套透鏡、激光和探測器。因此，旋轉式的成本更低，且由于可以減少實時合并不同點的探測視圖所帶來的誤差（當物體在高速行進時這一點非常重要）性能也非常強大。
精度和距離提高
激光雷達技術應用數(shù)量激增，這促使許多頂尖的個人和團隊紛紛建立公司研發(fā)相關產(chǎn)品。更高的精度、更遠的跟蹤范圍（某些場景可達200m）將得到更好的目標識別跟蹤性能，這也是Luminar之類的創(chuàng)業(yè)公司之間最大的區(qū)分點。
寫在結尾：
如今，激光雷達這只攔路虎正在快速迎來它的大好未來。
提提兩個特大的利好消息。
一個來自谷歌，一個來自Velodyne。
在2017年1月的底特律車展上，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo放出重磅消息：稱其已將激光雷達的成本下降了90%以上。
而隨后，激光雷達的祖師爺Velodyne也大秀肌肉，稱2018年能生產(chǎn)高達100萬枚激光雷達，并在未來使激光雷達的單價下降至50美元以下。
如此，激光雷達就要真正雄霸自動駕駛的天下了？
等它大規(guī)模商業(yè)化了，也許真正的自動駕駛的時代，就到來了。
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