如何看待激光雷達在汽車工業上的運用？

01-09

&>&> 本問題已加入人工智慧 · 自動駕駛圓桌中，歡迎關注圓桌參與更多討論 &<&<

激光/毫米波是無人車上最重要的感測器，沒有之一！現階段的無人駕駛，感知和定位都極其依賴激光/毫米波，即使以視覺為主導，也是視覺+激光/毫米波的方式，你試試純用視覺來做車輛檢測，漏檢率分分鐘讓汽車廠商破產。

現在激光/毫米波也在降價，預計在未來，會形成激光/毫米波融合視覺的無人駕駛技術方案。任何時候拋棄激光/毫米波的無人駕駛演算法都不能用在車上，即使是立體視覺也不行。

以上。

目前激光雷達在無人駕駛車上很常見，主要有以下廠家。

1. Velodyne

分為64線、32線、16線激光雷達。可獲取水平FOV 360°的數據。數據參數超級多，處理起來工作量很大。應用在無人車上的代表公司谷歌、百度。現在很貴很貴很貴，成本在逐漸下降當中。

HDL-64E

HDL-32E

PUCK

16線激光雷達，新品。比64線和32線的便宜。

2. Ibeo

分為4線和8線激光雷達。可獲取原始數據和目標數據。可獲取水平FOV 110°的數據。

3. SICK

都是一線激光雷達。型號很多。產品很多。

To be continued...

References

[1]Velodyne LiDAR

[2]Welcome to Ibeo Automotive Systems GmbH

[3]SICK China | SICK

首先，通過激光雷達獲取到三維點去數據後。進行點雲分離，然後進行聚類，一般都是通過計算相鄰兩個激光點間的距離來決定是否屬於同一類。聚類完之後進行障礙物識別。識別也障礙物之後，進行前後兩頻對比，可以識別是靜態障礙物還是動態障礙物。動態障礙物也可以計算出運動速度等。結合無人駕駛汽車當前的位置信息，計算出避障所需的最小安全距離，達到壁障功能。

一個感測器而已，不要被神話。單獨使用它實現無人駕駛還是很難的，還需要超高精度衛星定位等等輔助。

一下大雨就完蛋。貴陽這樣的地方經常下雨，可能還好。廣州深圳經常中午不知道那塊雲就突然下大雨，無人駕駛不出車禍才怪。

下大雪應該也很難，道路標線和一些標誌一被覆蓋，什麼也不知道了。

都說機器取代人，人最不可取代的是人的容錯能力，無人駕駛任重而道遠。

通過視覺識別也許有一天可以做的接近人類司機，甚至和人類司機一樣，但是人類司機的眼睛也是有局限的，能見度低時只能停車，所以要通過雷達來達到超出人類司機的能力。

LIDAR無論是獲取宏觀環境還是細部微觀結構都非常有用，但是也非常貴

激光雷達固然重要，但是，毫米波雷達以及相機等其他感測器仍然在自動駕駛中無法被替代；

多感測器融合應該是一個方向吧。

必然結果

必然趨勢

問我怎麼看？

這東西真要普及了，才是好事

做人吶，安全最重要！

必然趨勢吧。最大優勢在於障礙物檢測的穩定性好於視覺，激光雷達之前價格是由於人工調校價格太貴，現在機械調校，價格幾年內就會降下來。不用著急，未來已經快來啦。

2017全球無人駕駛大會暨展覽會，6月14-15北京國家中心盛大開幕。諮詢電話：13436951687

為未來汽車做鋪墊，為現在的汽車做倒車輔助，算是行車安全的功能吧

工作距離不夠遠依然是個問題。

激光雷達暫時還沒突破技術成本，無法再汽車工業上應用，無需看待。只需等待。

太貴，大家都等著降低成本。

但特斯拉的經驗也說明了，有可能不需要這麼個東西，攝像頭的市場更加紮實，選擇更多，成本更低；直接用攝像頭識別顏值又高又好。