激光雷達與汽車技術路線
對于現在的汽車來說，智能駕駛即體現在代客泊車、不同等級輔助駕駛等具體的智能使用場景，核心代表能力就是自動駕駛。
想要讓汽車變得智能，就必須為其構架起具備“感知、決策、執行”三位一體的智能系統。感知主要由安裝在汽車上的各類環境監測傳感器探測，決策主要依賴于算法、軟件和芯片，執行則由各種控制器和零部件完成。

在自動駕駛場景中，智能汽車需要對車輛、行人、交通信號燈、障礙物等行車環境做出準確的識別，必須借助車載攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等車載傳感器來實現。
本文參考了以下兩篇文章
焉知新能源汽車
https://mp.weixin.qq.com/s/yOVWNVepQru0GlDvZG6LHA
與億歐網
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715559306625289798&wfr=spider&for=pc
不同的車載傳感器有著迥異的特點。
攝像頭可以采集外部數據并根據算法進行圖像識別，技術成熟度高，價格便宜，同時圖像識別也是人工智能的一條實現路徑，潛力更大。但容易受到惡劣天氣影響，逆光和光影復雜環境下效果較差，難以精確測距。
毫米波雷達通過毫米波測距，不受天氣影響，探測距離可達200米。但成本較高，對非金屬物體探測能力弱，同時難以識別行人。
超聲波雷達利用超聲波測距，造價低，但有效探測距離通常小于5米，角度分辨率較差，容易受到天氣影響。
激光雷達通過激光測距，成本最高，但探測距離遠，角度測量精度極高，可以實時建立3D模型，這一功能暫無有效替代方案。

這些不同的車載傳感器，各有優勢，在一定程度上可以實現互補。但在實現智能駕駛這一目的上，各家車企的選擇卻截然不同，基本上形成了兩類方案路線：
第一類以特斯拉為代表，采用的是“純視覺+算法方案”方案，一般只采用攝像頭和低成本雷達，依靠決策層的強大算法算力來實現準確判斷行車狀況。
這種方案依賴大量數據，以及頂級的圖像識別算法，能夠形成優勢壁壘，同時成本極低。但缺點也很明顯，目前的圖像識別算法容易出現誤判，進而引發交通事故。
第二類是以激光雷達為核心的感知方案，是除特斯拉外整車廠的普遍選擇。激光雷達能夠更遠距離測距，輔以其他傳感器，基本能夠實現整車全范圍感知。由于具備更遠距離路況感知，汽車有更長時間完成進一步探測、算法分析和決策，從而夠彌補算法方面的缺陷。
從目前來看，第二類路線是大多數整車廠的選擇，激光雷達自然也就成為L3及其以上自動駕駛系統不可或缺的感知器件。

2022，車載高規激光雷達量產元年

自動駕駛興起后，視覺攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等均在迅速演進。
于激光雷達而言，逐漸分化出三大主流路線，分別是：機械旋轉式激光雷達、混合固態激光雷達以及固態激光雷達。
機械旋轉式激光雷達最早出現，常見于 Waymo、百度 Apollo、小馬智行等早期的自動駕駛測試車上。
固態激光雷達剛剛進入前裝量產階段初期，開始被上汽等主機廠押注。
混合固態激光雷達最為值得說道，無論在性能、滿足車規、安全性和量產等方面均更有競爭力。因此在這一技術路線中，出現了全球首款量產激光雷達車小鵬 P5，以及后來的極狐阿爾法 S HI 版、飛凡 R7、蔚來 ET7、理想 L9 和沙龍機甲龍等等。

雖然這些車型的定位和售價各不相同，搭載的激光雷達產品各有自身的考量，但這不妨礙從性能維度，大致對比各家的激光雷達技術實力究竟如何。
? 從測距和角分辨率兩個指標看，蔚來 ET7 和飛凡 R7 搭載的激光雷達并列居于第一名。
? 從量產時間看，小鵬 P5 最早，蔚來 ET7 處于第二名，飛凡 R7 等其它激光雷達量產車大多在今明兩年交付。
隨著蔚來 ET7 正式交付，2022，也正式開啟了車載高規激光雷達量產前裝的元年。
接下來讓從蔚來 ET7 開始，一窺市面上的激光雷達是如何內卷的。
01
圖像級激光雷達，究竟是什么？
在了解蔚來 ET7 的激光雷達之前，不妨先看一下技術原理。
激光雷達的技術原理是，由激光發射器發射出一束超短激光脈沖，激光投射到目標物上，發生漫反射，再由激光接收器收到漫反射光，通過測量激光束在空中的飛行時間，計算出目標問題到傳感器的距離。
汽車行業向高階自動駕駛演進過程中，不斷地需要對周圍的復雜道路環境進行準確感知，視覺攝像頭、毫米波雷達均有其硬件局限性，比如針對大光比、暗光、靜止障礙物等難以進行可靠地識別，激光雷達卻因較少受到這些因素的干擾，一躍成為自動駕駛感知硬件的「寵兒」。
通過收集反射光脈沖，重構三維空間數據，激光雷達不僅可以識別前方車輛，還能有效識別路面凸起、井蓋缺失、拋灑物、大型靜止障礙物等目標物，這些都是當下的攝像頭難以完成的任務。
目前，激光雷達賽道興起了各種路線，不過主流路線一共有三類：機械旋轉式激光雷達、混合固態激光雷達和固態激光雷達。
每種路線各有優劣，只不過在進行自動駕駛量產落地時，混合固態激光雷達是最為合適的。

因為，機械旋轉式激光雷達搭載在很多 Robotaxi 上面，架構很難在對成本有著嚴苛要求的的量產車上搭載應用。固態激光雷達，由于達不到自動駕駛所需的性能，即長距離、高分辨率，所以有著很大的提升空間。
混合固態激光雷達，其發射器接收裝置固定，光源、探測器同樣固定，通過一個旋轉或振動的鏡子對空間進行掃描。優勢在于，一方面，收集光路的口徑較大，更易于實現更遠的探測距離，分辨率很高。另一方面，上游產業鏈相對成熟，比如電機、反射鏡、透鏡等已經比較成熟，適合在現階段進行大規模的量產。
由此，綜合性能、安全性、和量產等因素，混合固態激光雷達發展最快，已經成為眾多新車搭載的產品。
蔚來 ET7 搭載的激光雷達，采用就是一種混合固態激光雷達，由圖達通（Innovusion）提供。
這款激光雷達與其它 32 個高性能感知硬件，包括：
? 7 個 800 萬像素高清攝像頭；
? 4 個 300 萬像素高感光環視攝像頭；
? 5 個毫米波雷達；
? 12 個超聲波雷達；
? 2 個高精度定位單元；
? 1 個車路協同感知和 1 個增強主駕感知等。
這些共同構成了蔚來的超感系統 Aquila。
蔚來 ET7 的激光雷達采用多邊形棱鏡設計，專利圖如下：

拋開復雜的解釋，直接看這款激光雷達的一些特性。蔚來將 ET7 的激光雷達稱為 「圖像級激光雷達」。所謂的圖像級，就是指這款激光雷達生成足夠高清的「點云」圖像。
這款激光雷達的兩個核心特點是：
? 探測距離遠；
? 高分辨率。
根據蔚來公布的信息，ET7 的激光雷達的最遠探測距離可以達到 500 米，10% 反射率下能夠實現探測距離達 250 米，擁有 120° 超廣視角和 0.06°x0.06°超高分辨率，全球首款實現大規模量產的 1550 nm 激光雷達，全球首款向終端用戶交付的超遠距高精度激光雷達。
最遠探測 500 米的數據，硬件本身能夠具備的能力。
據行業人士透露，「這款激光雷達并沒有為了探測到 500 米，去刻意地犧牲其他性能。針對 5 米、10 米、250 米等不同目標物進行探測時都可以達到厘米級的精度，這是硬件本身的特點。」
蔚來 ET7 與其他車型上的激光雷達相比，到底處于何種水平？
02
誰是最強激光雷達？
一款激光雷達的技術核心是：探測距離和分辨率。
車輛進入自動駕駛狀態時，激光雷達會不斷對前方車輛進行實時感知，當遇到危險后（車輛）會選擇自動變道或自動減速，乃至自動緊急制動。
圖達通 CEO 鮑君威曾介紹，「車輛想要安全制動，需要留有 100-150 米的提前預警距離。激光雷達收集數據時，1 秒可以收集 10 幀到 15 幀，為了降低誤報率和漏報率，必須收集到多幀的數據，這就需要積累 0.5 秒到 1 秒的數據」。

這一過程中：
? 感知規劃決策，需要 0.5 秒到 1 秒；
? 執行指令制動需要 2.5 秒到 4 秒；
? 當車輛以 120 公里/小時行駛時，制動剎停的距離需要 50 到 60 米。
所以，整個距離需要 100 - 150 米左右。要保證留有 100 米提前預警距離，就需要 250 米的標準探測距離。
然后看下面這張對比圖。

目前能夠滿足 250 米探測距離的激光雷達量產車，僅有蔚來 ET7 和飛凡 R7 兩款。剩下的激光雷達中，除了理想 L9 達到了 200 米，其它激光雷達的探測距離主要為 150 米。
從滿足安全性上來講，硬件上能夠提供的探測距離是一個可量化的基礎，理論上肯定是探測距離越長，留給車輛決策的時間越冗余。
另一指標是角分辨率。
角分辨率主要由掃描模式決定，如上圖所示，目前市面上的激光雷達角分辨率主要為 0.2°x0.2°。
舉個例子，一個 20 厘米 x 20 厘米大小的盒子，在 100 米以外的張角大概是 0.1°，如果分辨率只有 0.2°，這個距離上大概率會漏檢盒子。如果分辨率為 0.2°，需要在 40 米處才能看到盒子，再積累多幀數據，可能剛剛進入決策環節，車就已經來到盒子前，從而會導致事故發生。

不同于市面上的激光雷達，蔚來 ET7 的激光雷達角分辨率最高為 0.06°。在遇到同樣的盒子時，激光雷達可以保證在盒子上探測到至少 4 個點，積累 5 到 10 幀數據后，大概用時 1 秒，距離盒子還剩 70 米，開始進行決策制動，并且留有充足的時間進行制動。
至于激光雷達的波長，其實各有優劣。
汽車上的激光雷達波長通常為 905 納米和 1550 納米兩種。
根據《九章智駕》的調研顯示：
目前，TOF 激光雷達的激光器以 905 納米為主，Luminar、圖達通及一徑科技等用的是 1550 納米，FMCW 激光雷達的激光器，全部都是清一色的 1550 納米。
原因是：
根據洛微 CTO Andy Sun 說：做任何一個產品，首先要看供應鏈的成熟度吧，不可能所有零部件都自己造。具體到 FMCW 激光雷達，從原理上來說，激光器不是非得用 1550 nm，905 nm 也可以，用1550 nm 做還是 905 nm 做，技術上沒有本質區別；只不過，在光通信領域，跟 FMCW 搭配的都是基于1550 nm 波段的器件，這些器件的供應鏈相對成熟，成本也可控，相比之下，基于 905 nm 做 FMCW 的成本就太高了。
考察連續光的人眼安全要求，1550 nm 的光功率上限要比 905 nm 大 40 倍，在 FMCW 的相干放大原理下，理論上 1550 nm 可以比 905 nm 測試 40 倍遠的距離。
據業內資深人士周彥武撰文指出，「高功率激光源需要考慮人眼安全，因此只能選擇 1550 納米激光。1550 納米激光雷達比傳統的 905 納米激光雷達安全 10 萬倍」。
哪怕在 TOF 中，1550 nm 克服陽光噪聲的能力也比 905 nm 強。不過，1550 nm 波長激光雷達的缺點是價格貴。
在整套感知系統中，激光雷達對于太陽光的直射影響是會比視覺攝像頭受到的影響更低，所以在一些特殊場景下激光雷達對于補充視覺缺點有天然的優勢。
最后一個問題，激光雷達的數量，到底是 1 顆好，還是 2 顆好，甚至搭載 3 顆、4 顆會更好？這是影響激光雷達實際效果的最后因素。
蔚來 ET7 搭載了 1 顆激光雷達，小鵬 G9 搭載 2 顆，阿維塔 11 搭載了 3 顆，沙龍機甲龍甚至搭載了 4 顆激光雷達。
理論上，搭載更多的激光雷達一定會帶來更精準的感知能力，多顆激光雷達可以互為冗余，但也會帶來客觀上的成本上漲。如果不計成本的話，激光雷達的數量放得越多，肯定對于提升感知有幫助。但量產車畢竟是民用市場，要考慮維保、標定等因素。
根據某海外自動駕駛公司負責人所說：「數量的多少還是要根據定義整車的時候，主機廠需要激光雷達解決哪些問題，只要這款激激光雷達能夠滿足這輛車的生命周期，持續支持軟件 OTA 能力，一顆二顆都是視情況而定， ET7 和飛凡 R7 的雷達潛力很大。」
綜合以上分析，以性能參數來看，蔚來 ET7、飛凡 R7 的激光雷達最強，理想 L9 以及搭載兩款激光雷達的小鵬 G9 次之，剩下的車型在單顆激光雷達表現上會相對較差。至于搭載多顆激光雷達后會帶來怎樣的性能提升，需要等量產車真正上路后才能進一步對比。
03
上路，最強激光雷達表現如何？
搭載了激光雷達的蔚來 ET7，用戶能夠感受到怎樣的變化呢？
這個月底，蔚來ET7將正式交付給用戶，車上的激光雷達會同步啟用，相信大家很快就能在試駕中感受到。
正式交付給用戶之前，仍然先從理論角度上進行剖析。
先與傳統的視覺感知方案作對比。
相對傳統以視覺攝像頭、毫米波雷達為主要感知方案的車型來說，搭載激光雷達本身會有一些特別之處。
當前，視覺攝像頭面臨「大光比」的行業難題。
當車輛在白天進入隧道，或者在夜間道路上，在沒有夜燈時突然進入隧道，隧道內的光會讓光線突然變亮，攝像頭會出現幾幀到十幾幀曝光，這時攝像頭感知到的數據就是無效數據，對行車安全產生一定影響。

由于激光雷達的自身特性，蔚來 ET7 的激光雷達基本上不受光線影響。這一點是激光雷達量產車都能做到的。
在應對異型車時，激光雷達的感知會更為精準。據蔚來方面介紹，「在面對一些常規形態的異型車時，比如平板拖車，會讓攝像頭在對距離的判斷時出現誤差，搭載激光雷達的蔚來 ET7，對于這些異型車的距離檢測會非常精準」。
進入城市自動輔助駕駛時，通常還會遇到大型車（公交車、大貨車）近距離 cut in，對于視覺攝像頭來說，由于很難完整地識別，或者在采集數據時會形成畸變，所以對于目標物的位置、姿態的誤差會比較大，導致車輛系統的響應會比較慢。由于蔚來 ET7 不需要通過攝像頭對距離進行估算，直接通過激光雷達對近距離檢測，測量結果會非常精準。
由于圖達通的激光雷達原始點云的成像質量非常高，不太容易出現跳變，對于目標物的切入路線軌跡的預測會更好。
可以合理猜測，未來，城市十字路口上的行人在等紅燈時，行人的運動姿態變化，蔚來 ET7 可能會通過激光雷達進行感知和預測，對要過十字路口的人進行預測，這些功能最終會通過 OTA 推送給用戶。
在極端場景下，激光雷達也會有更好的表現。
比如，城市街道內，沒有路燈的情況下，如果剛好遇到對面車輛開了遠光燈，有行人突然橫穿出現，就是俗稱「鬼探頭」，攝像頭是很難捕捉到這一目標的。激光雷達對于光照幾乎沒有影響，所以可以及時捕捉到目標物，對用戶做出警告，如果用戶沒有給出反應后，車輛就會觸發AEB自動緊急制動功能。
當然，蔚來 ET7 的激光雷達也面臨一大行業難題，就是「拖影」。這是指，在對高反射率物體進行掃描時，一些激光雷達不僅會對真實位置進行成像，還有可能在其他位置產生形狀類似的虛假成像。拖影又被稱為 「鬼影」。
據行業人士透露，蔚來 ET7 的激光雷達，從硬件層面其實并沒有把握百分百保證解決「拖影」問題，如果激光雷達無法進行很好的處理，對于后面的自動駕駛算法會有一定的挑戰。不過，在測試中，極小量的鬼影不會對目標物檢測造成太大影響。
與其它激光雷達車相比，蔚來 ET7 在理論上也會有更好的表現。
由于蔚來 ET7 的探測距離和角分辨率表現更好，猜測，這款車在實際的自動駕駛狀態下，對于目標物的漏報率會更低。由于這款車的激光雷達硬件足夠好，會帶來更高的分辨率，有助于降低誤報率。
鮑君威曾經舉過一個例子，如果從車上拋一個 20 厘米 x 40 厘米的枕頭，在 100 米以外，圖達通的激光雷達探測后可以返回 5 到 7 個點。圖達通的激光雷達可以探測到 100 米之外 20 厘米 x 40 厘米大小的拋灑物，點云清晰。同等條件下，標準探測距離為 150 米的激光雷達，點云較難探測到同樣距離處的拋灑物。
在面對同一個拋灑物時，探測能力更強的蔚來 ET7 對目標物的感知會更加精準，為自動駕駛準確地給出自動減速或者自動變道的指令提供依據，最終讓自動駕駛的運行更加接近人類老司機。
小結
除了特斯拉堅持依賴視覺感知方案外，更多的車企正在加入激光雷達大軍。
蔚來 ET7 的激光雷達會在車輛行駛過程中一直處于啟動狀態，對周圍環境進行實時掃描感知，與視覺攝像頭互為冗余，從而補足單一感知硬件的補足。當規模量產后，相信激光雷達的成本是可以被攤薄的。
朝未來看，激光雷達硬件正在飛速發展。
據行業人士透露，如果激光硬件能力不足，需要探測的信息抓取不到的。蔚來 ET7 的這一代激光雷達硬件在未來三到五年，甚至十年都不過時。接下來需要等待的，就是蔚來 ET7 的自動駕駛軟件的持續迭代。至于其它激光雷達車型，可能要考慮到硬件換代的因素。
作為一款對標寶馬 7 系的車，蔚來 ET7 的定位決定了，這款車的激光雷達基本代表了現有量產車的能力天花板。有這款車跑在前面，會更早看到自動駕駛時代的大規模普及。

參考鏈接
https://mp.weixin.qq.com/s/yOVWNVepQru0GlDvZG6LHA
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總結

以上是生活随笔為你收集整理的激光雷达与汽车技术路线的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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