2020年流行的激光雷达系统以及替代方案
激光雷达一直是自动驾驶汽车开发中的主要传感技术，那么汽车激光雷达传感器主要有哪些新功能？激光雷达是一种功能强大的远程传感器系统，它使用激光脉冲形式的光来测量距离。在自动驾驶汽车中，旋转的激光雷达系统会创建周围环境的3D点图，因此可以检测到其他车辆、行人、骑自行车的人和其他障碍物。
常见的几种激光雷达系统
谷歌之前曾在Waymo的自动驾驶汽车中实施的激光雷达系统，该系统首先利用Velodyne的64通道激光雷达传感器，当时，这些设备的价格高达每个传感器60000美元。从那时起，针对不同公司和大学的工程师和研究人员的寻找负担得起的激光雷达解决方案的过程一直在进行。
自谷歌宣布推出自己的自动驾驶汽车以来，激光雷达技术已经取得了许多发展。图片来自Waymo
不过，负担能力并不是激光雷达唯一关心的问题。在过去的几年中，关于潜在攻击（例如饱和和欺骗）的安全问题已经提出，这可能会降低传感器系统的性能并降低其可靠性。
近年来，人们对自动驾驶汽车的激光雷达进行了越来越多的研究，在整个行业中，人们开始实施激光雷达和改进现有技术的势头越来越大。
1.博世用于自动驾驶的完整传感器产品组合
博世最近宣布了其计划为第一款适合自动驾驶的激光雷达系统生产远程激光雷达传感器的计划，他们的最新传感器将与摄像机和雷达传感器结合使用，以检测高速公路和城市中的长距离和短距离。
为了帮助降低传统上昂贵的传感器的成本，博世将利用规模经济，使其在大众市场上价格可承受且可访问。 此外，博世还能够通过改进的人工智能来增强其系统，该人工智能可以对各种物体进行分类并触发警告或紧急制动操作。
2.巴拉哈（Baraja）的光谱扫描
在2020年国际消费电子展（CES）上，巴拉哈（Baraja）宣布了其激光雷达产品线光谱扫描平台的更新。该光谱扫描平台可在200米以外的黑暗高速公路上为远距离物体提供细节。他们的传感器还提供可变分辨率和完整的API控制，可立即触发分辨率和扫描模式的无惯性变化。
最新一代的光谱扫描平台通过编码光声称具有“固有抗干扰性”。这是他们通过棱镜将光分开以获取更多数据点以进行比较（例如光角度、波长等）的基础之上的另一安全层。在对传感器的测量结果进行车辆决策之前，所有这些元素必须匹配。
巴拉哈的光谱扫描激光雷达传感器看到的城市街道的详细点云。图片由Baraja提供
巴拉哈断言，他们的激光雷达已工业化，专为制造和可扩展性而设计，可满足自动驾驶汽车行业的需求。他们的方法允许根据制造商的需求来定制激光雷达配置。
3.Velodyne的Velabit
Velodyne的最新激光雷达业务Velabit于1月宣布。微型汽车级传感器比一副纸牌小，尺寸为2.4英寸 x 2.4英寸 x 1.38英寸，范围为100米，水平视角为60度，垂直视角为10度。
它被设计为集成在车辆的车身或挡风玻璃中，并在白天或夜晚产生强大的方向性图像，以及具有竞争力的范围和分辨率，可更快地识别物体，并在高速公路速度下具有更长的制动距离。据悉，Velabit将于2020年中期发布时以100美元的价格出售。
Velodyne Velabit激光雷达传感器。图片由Velodyne提供
常见的几种激光雷达替代方案
虽然许多公司将时间和金钱都投入到激光雷达的开发中，但工程师和研究人员提出了一些批评。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）多次被批评批评激光雷达设备，称它们是“不必要的昂贵传感器”，在2019年的一次特斯拉自治日活动中，他颇为著名地宣称，“依赖激光雷达的任何人都注定要失败” 。就其本身而言，特斯拉汽车依赖激光雷达的几种替代方案，包括GPS、地图、照相机和其他类型的传感器。
康奈尔大学所做的研究似乎支持马斯克的观点，即激光雷达有许多替代方案。研究人员发现，从立体摄像机捕获的数据几乎与激光雷达一样精确，唯一的差距在于数据分析。使用立体相机（或者正如作者所指的那样，伪激光雷达）可以为激光雷达提供负担得起的替代方案，并获得类似的结果。
在激光雷达、伪激光雷达和AVOD（聚合视图对象检测）的感测能力之间进行定性比较的示例。图片由康奈尔大学通过arXiv提供
随着相机技术的进步、立体相机的量子飞跃，未来基于图像的3D对象识别技术将会复兴，从而缩小图像/ 激光雷达的差距。
尽管对激光雷达的批评可能会质疑其在行业中的目的，但很少有人争辩说激光雷达作为综合自动驾驶解决方案的一部分很有用，它可以利用其功能并有可能缩小其局限性。
显然，激光雷达的生产商和制造商都有动力提供可靠的解决方案，这些解决方案可以在远距离和黑暗环境中提供出色的性能。远程性能使自动驾驶汽车在高速公路上可行，这是许多公司竞相实现的里程碑。伴随着改进的传感器，专注于改进用于分类和对象识别的人工智能似乎已将激光雷达推向了新的高度。
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