一文教你看懂无人驾驶的关键激光雷达
自从2012年谷歌无人驾驶汽车刷屏以来，顶在车顶的“全家桶”总是这么引人瞩目。而这“全家桶”就是传说中的激光雷达。
这款激光雷达的供应商是来自美国velodyne，当时这个“全家桶”造价高达7万美刀，比车还贵！准确来说，应该可以买5辆比亚迪…
ok，说到这里，大家肯定要问了，激光雷达最近好像听到频率很高啊？
没错，说到激光雷达就不得不提最近风头正劲的adas。现阶段的adas，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段，是实现adas的必备。
而所谓激光雷达，就是利用激光束探测目标，获得数据并生成精确的数字高程模型。它的工作原理也不难理解，就是发射和接收激光束。在激光雷达的内部，每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。我们拿激光雷达领域最有名的公司velodyne的旋转镜面设计图来说明。
激光雷达工作原理（图片来自velodyne）
这套发射/接收组件和旋转镜面结合在一起，能扫描至少一个平面。镜面不只反射二极管发出去的光，而且也能把反射回来的光再反射给接收器。通过旋转镜面，能够实现 90到180度的视角，并且大大降低系统设计和制造的复杂度，因为镜面是这里面唯一的运动机构。
探测距离的原理是基于光返回的时间，激光二极管发出脉冲光，脉冲光照射到目标物后反射一部分光回来，在二极管附近安装一个光子探测器，它可以探测出返回来的信号，通过计算发射和探测的时间差就可以计算出目标物的距离。脉冲距离测量系统一旦被激活就能收集到大量的点云。
如果点云中有目标物，目标物就会在点云中呈现出一个阴影。通过这个阴影可以测量出目标物的距离和大小。通过点云可以生成周围环境的3d图像。点云密度越高，图像越清晰。
讲完激光雷达的原理，同志们可能又有疑问了，为什么adas里要装两种雷达，激光雷达和毫米波雷达的区别又是什么呢？
小编特意给大家理了张图，对比激光雷达和毫米波雷达的各方面能力，大家一看便知：
总体而言，激光雷达的精度更高，但是价格昂贵。
激光雷达的优势非常明显，其探测的范围更广，且精度更高。但是在极端天气或者烟雾环境下性能大大降低，而且由于其数据采集量大，价格也非常贵。目前安装在百度和谷歌无人驾驶汽车上的64线激光雷达（线数越多，性能越好，造价越贵），售价就高达70万人民币。
毫米波雷达受制于波长，但是价格较低。
毫米波雷达的技术相对成熟，其波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是一大优势。但是，由于其收到频段损耗的直接制约，导致其对周边所有障碍物无法进行精准的建模。不过受益于技术成熟，其单价也更低，只有100美元左右，而且市场需求相较激光雷达更多。
所以为了互补，大多数adas上都会装上两款雷达。不过，要推广adas，实现无人驾驶的远大理想，激光雷达的成本问题便成了关键。试想一下，一个激光雷达卖的比车还贵，会有用户买单吗？
所以，大家都在找把激光雷达成本降低的方法，然后！固态激光雷达就诞生了！
固态激光雷达第一次出现在大众视野中应该是在今年1月的美国ces上，激光雷达初创公司 quanergy systems 发布了号称是全球第一款固态激光雷达传感器，并称如果订货量在一万台，每台激光雷达的成本有望控制在 100 美元以下。（这家公司我们下文会做详细介绍，大家不用着急百度）
100美元啊，什么概念啊…原来几十万的东西，现在就买几百块啊！到底是干了什么才能让成本下降这么多呢？
我们又要回到原理上来，传统的激光雷达是靠360度机械旋转来运作的，而固态激光雷达则采用了基于电子部件进行数据读写的方案，去除了机械旋转部件，采用集成电路上的感应晶片扫描各个方向，然后输出车辆周围的 3d 图像。另外，quanergy还将其线数还降低到了8线，这样不仅大大降低了成本，而且还缩小了体积。
用一张比较通俗易懂的图解释应该就是这个了：
不过“固态”就意味着激光雷达不能进行 360 度旋转，只能探测前方。但是，只要在车辆上多装几个就可以解决探测范围的不足了。
除了固态激光雷达，目前还有一种混合固态雷达，也是另外一种过渡性的产品。混合固态雷达虽然从外观上看不到传统激光雷达的旋转机制，但是为了360全视角，其内部实际上仍然存在一些机械旋转部件。只是这套机械旋转部件做的非常小巧并且藏在机身内部而已。
不过，虽然以上两种方案是把激光雷达的价格降低了，但是依然无法解决激光雷达在极端气候下性能下降的问题。所以，adas还是需要将激光雷达与全天候工作的毫米波雷达相结合，来确保在所有环境下的探测性能。
讨论完激光雷达七七八八的问题，我们一起来看看目前在激光雷达领域比较有代表性的几家公司吧。
velodyne
提到激光雷达，就不得不提velodyne！还记得文章开头小编提到的价值几十万的肯德基全家桶么，那就是他们家的产品。
velodyne目前已量产销售的激光雷达（图片来自velodyne）
它于1983年成立于美国硅谷，05年的时候开始研发激光雷达，且主要应用于无人驾驶汽车领域。07年的时候崭露头角，发展成为实时激光雷达传感器技术的开发、制造和供应商。09 年，谷歌推出了无人驾驶汽车项目，用了velodyne那巨贵无比的激光雷达，此后velodyne名声大噪。2016年，velodyne将其激光雷达部门独立出去，成立了velodyne lidar，而就是这家新公司在今年获得了由福特汽车与百度联合注资的1.5亿美金。
velodyne 目前已经量产销售的激光雷达有三款：分别为 hdl-64e（64 线）、hdl-32e（32 线）、vlp-16（16 线）。除了谷歌、百度、uber 等无人驾驶汽车使用 64 线产品外，一些汽车厂商在车上使用 32 线和 16 线产品进行测试。
你可能要问为什么他们家产品那么贵？
其实造成价格高昂的主要原因是因为激光雷达还远没有达到大规模应用的地步。而且 velodyne 在湾区的工厂还处于手工组装和调教阶段，人工成本非常高。
以激光雷达 64 线数的调教为例，每一条线都有一对激光发射器和接收器：20 圈每秒的速度旋转，放出的激光要达到 100 米至 200 米的距离。在组装过程中，为保证发射出去的激光要被成对的接收器收到，不能有任何偏差。在这种情况下，64 线雷达一个星期只能完成两台成品。这样的组装和调校过程极其复杂和耗时。
不过今年他们的情况应该会有所改观，因为velodyne 计划将产品交给中国一线代工企业代工了。
quanergy
quanergy的出名是因为他在今年年初的ces消费电子展上发布了“世界第一款面向自动驾驶汽车的固态激光雷达”，并且号称将激光雷达产品的价格削减至100美元左右。
它成立于2012年，是一家专注于研发激光雷达的初创公司，作为一家成立不到4年的公司，已经受到了风投和汽车零部件巨头的青睐：
2014年获得来自三星电子风险投资，特斯拉创始人及清华企业家协会天使基金的种子投资；同年完成 3000万美金的a轮融资；2015 年获得德尔福战略投资，德尔福收购了 quanergy 部分股权，目前两家公司的工程师正在努力研发激光雷达系统；2016年获得1亿美金b轮融资。
目前，他们正在和德尔福汽车合作研发产品，然而进入量产阶段还得再等两年。..
ibeo
来自德国汉堡的ibeo，在激光雷达领域其实算不上新人了。ibeo成立于 1998 年，2000年被传感器制造商sick ag收购。2009 年公司脱离sick ag独立，2010 年和法雷奥合作开始量产可用于汽车的产品scala。然后今年被汽车零部件供应巨头采埃孚（zf）收购了40% 的股权。双方将合作开发下一代 lidar，应该也是固态激光雷达。
讲了这么国外的企业，我们国内的企业在这块上有没有什么突破呢？
小编表示非常可惜的是激光雷达的核心技术大部分还掌握在国外企业里。国内目前在做激光雷达的企业也有10家左右，但是大多数的应用在大气污染检测和三维测绘，专注于车载激光雷达研发的为数不多，主要有护航实业、镭神智能和思岚科技这三家。由于受限于技术实力，在无人驾驶领域国内的激光雷达公司普遍缺乏话语权，这也使得国内无人驾驶的应用研发和产业生态面临许多挑战。初创公司若想进入这块领域，则需要考虑激光雷达如何在保持探测精度的情况下降低成本，才有可能杀出市场。
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激光雷达市场前景可期！到2024年市场价值将达到22.73亿美元
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没错，说到激光雷达就不得不提最近风头正劲的adas。现阶段的adas，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段，是实现adas的必备。
而所谓激光雷达，就是利用激光束探测目标，获得数据并生成精确的数字高程模型。它的工作原理也不难理解，就是发射和接收激光束。在激光雷达的内部，每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。我们拿激光雷达领域最有名的公司velodyne的旋转镜面设计图来说明。
激光雷达工作原理（图片来自velodyne）
这套发射/接收组件和旋转镜面结合在一起，能扫描至少一个平面。镜面不只反射二极管发出去的光，而且也能把反射回来的光再反射给接收器。通过旋转镜面，能够实现 90到180度的视角，并且大大降低系统设计和制造的复杂度，因为镜面是这里面唯一的运动机构。
探测距离的原理是基于光返回的时间，激光二极管发出脉冲光，脉冲光照射到目标物后反射一部分光回来，在二极管附近安装一个光子探测器，它可以探测出返回来的信号，通过计算发射和探测的时间差就可以计算出目标物的距离。脉冲距离测量系统一旦被激活就能收集到大量的点云。
如果点云中有目标物，目标物就会在点云中呈现出一个阴影。通过这个阴影可以测量出目标物的距离和大小。通过点云可以生成周围环境的3d图像。点云密度越高，图像越清晰。
讲完激光雷达的原理，同志们可能又有疑问了，为什么adas里要装两种雷达，激光雷达和毫米波雷达的区别又是什么呢？
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总体而言，激光雷达的精度更高，但是价格昂贵。
激光雷达的优势非常明显，其探测的范围更广，且精度更高。但是在极端天气或者烟雾环境下性能大大降低，而且由于其数据采集量大，价格也非常贵。目前安装在百度和谷歌无人驾驶汽车上的64线激光雷达（线数越多，性能越好，造价越贵），售价就高达70万人民币。
毫米波雷达受制于波长，但是价格较低。
毫米波雷达的技术相对成熟，其波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点，且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高。此外，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，相比于激光雷达是一大优势。但是，由于其收到频段损耗的直接制约，导致其对周边所有障碍物无法进行精准的建模。不过受益于技术成熟，其单价也更低，只有100美元左右，而且市场需求相较激光雷达更多。
所以为了互补，大多数adas上都会装上两款雷达。不过，要推广adas，实现无人驾驶的远大理想，激光雷达的成本问题便成了关键。试想一下，一个激光雷达卖的比车还贵，会有用户买单吗？
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固态激光雷达第一次出现在大众视野中应该是在今年1月的美国ces上，激光雷达初创公司 quanergy systems 发布了号称是全球第一款固态激光雷达传感器，并称如果订货量在一万台，每台激光雷达的成本有望控制在 100 美元以下。（这家公司我们下文会做详细介绍，大家不用着急百度）
100美元啊，什么概念啊…原来几十万的东西，现在就买几百块啊！到底是干了什么才能让成本下降这么多呢？
我们又要回到原理上来，传统的激光雷达是靠360度机械旋转来运作的，而固态激光雷达则采用了基于电子部件进行数据读写的方案，去除了机械旋转部件，采用集成电路上的感应晶片扫描各个方向，然后输出车辆周围的 3d 图像。另外，quanergy还将其线数还降低到了8线，这样不仅大大降低了成本，而且还缩小了体积。
用一张比较通俗易懂的图解释应该就是这个了：
不过“固态”就意味着激光雷达不能进行 360 度旋转，只能探测前方。但是，只要在车辆上多装几个就可以解决探测范围的不足了。
除了固态激光雷达，目前还有一种混合固态雷达，也是另外一种过渡性的产品。混合固态雷达虽然从外观上看不到传统激光雷达的旋转机制，但是为了360全视角，其内部实际上仍然存在一些机械旋转部件。只是这套机械旋转部件做的非常小巧并且藏在机身内部而已。
不过，虽然以上两种方案是把激光雷达的价格降低了，但是依然无法解决激光雷达在极端气候下性能下降的问题。所以，adas还是需要将激光雷达与全天候工作的毫米波雷达相结合，来确保在所有环境下的探测性能。
讨论完激光雷达七七八八的问题，我们一起来看看目前在激光雷达领域比较有代表性的几家公司吧。
velodyne
提到激光雷达，就不得不提velodyne！还记得文章开头小编提到的价值几十万的肯德基全家桶么，那就是他们家的产品。
velodyne目前已量产销售的激光雷达（图片来自velodyne）
它于1983年成立于美国硅谷，05年的时候开始研发激光雷达，且主要应用于无人驾驶汽车领域。07年的时候崭露头角，发展成为实时激光雷达传感器技术的开发、制造和供应商。09 年，谷歌推出了无人驾驶汽车项目，用了velodyne那巨贵无比的激光雷达，此后velodyne名声大噪。2016年，velodyne将其激光雷达部门独立出去，成立了velodyne lidar，而就是这家新公司在今年获得了由福特汽车与百度联合注资的1.5亿美金。
velodyne 目前已经量产销售的激光雷达有三款：分别为 hdl-64e（64 线）、hdl-32e（32 线）、vlp-16（16 线）。除了谷歌、百度、uber 等无人驾驶汽车使用 64 线产品外，一些汽车厂商在车上使用 32 线和 16 线产品进行测试。
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其实造成价格高昂的主要原因是因为激光雷达还远没有达到大规模应用的地步。而且 velodyne 在湾区的工厂还处于手工组装和调教阶段，人工成本非常高。
以激光雷达 64 线数的调教为例，每一条线都有一对激光发射器和接收器：20 圈每秒的速度旋转，放出的激光要达到 100 米至 200 米的距离。在组装过程中，为保证发射出去的激光要被成对的接收器收到，不能有任何偏差。在这种情况下，64 线雷达一个星期只能完成两台成品。这样的组装和调校过程极其复杂和耗时。
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