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激光雷達爭先上車，到底怎么選？

2021-12-11 21:23:11·  來源：自動駕駛干貨鋪  作者：陳光ShawnChen  
　
近期頻頻曝光的各種搭載激光雷達的車型，不得讓人感嘆國內(nèi)各大車企研發(fā)節(jié)奏之迅速。2022年作為激光雷達的「上車」元年，不僅有“蔚小理”為代表的造車新勢力，還
近期頻頻曝光的各種搭載激光雷達的車型，不得讓人感嘆國內(nèi)各大車企研發(fā)節(jié)奏之迅速。
2022年作為激光雷達的「上車」元年，不僅有“蔚小理”為代表的造車新勢力，還有以廣汽埃安、長安為代表的老牌造車廠商都發(fā)布了他們搭載激光雷達的量產(chǎn)車型。
激光雷達的加入，讓智能汽車的感知精度和環(huán)境適應性得到進一步提升。在面對光線多變、窄道通行以及異型或低矮障礙物等視覺難例場景時，激光雷達將發(fā)揮巨大作用，不僅有助于提升智能駕駛體驗，更能保障行車安全。
這么多搭載了激光雷達的車型，它們的布置方式和技術(shù)亮點都不盡相同，如何才能從那些讓人眼花繚亂的技術(shù)參數(shù)中找到真正關鍵的指標？
激光雷達怎么選？
第一代激光雷達及其特點
提到激光雷達，相信有很多的人會第一時間想到現(xiàn)在以無人駕駛出租車Robotaxi為商業(yè)模式的公司，他們所推出的自動駕駛車型，他們的最大特點就是在車頂加了一個激光雷達。如下所示：
機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達示意圖
上圖左側(cè)的激光雷達是Velodyne公司生產(chǎn)的64線激光雷達，這個雷達是通過外殼帶動激光實現(xiàn)掃描的，被稱作機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達，原理類似于下圖。機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達由于旋轉(zhuǎn)時運動損耗較大，使用時間越長，精度會越來越低，因此壽命相對較短，目前Robotaxi廠家也基本不再使用。


機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達原理示意圖
為了解決機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達的問題，激光雷達廠商對內(nèi)部結(jié)構(gòu)進行了優(yōu)化，通過內(nèi)部的轉(zhuǎn)鏡反射光線來實現(xiàn)掃描，被稱作機械轉(zhuǎn)鏡式激光雷達，這樣可以避免激光發(fā)射器運動所引起的問題。原理類似于下圖：


機械轉(zhuǎn)鏡式激光雷達原理示意圖
由于轉(zhuǎn)鏡式激光雷達的技術(shù)發(fā)展較早，目前市面上也有不少成熟的車規(guī)級產(chǎn)品供整車廠選擇。像蔚來ET7上搭載的Innovsion激光雷達，小鵬P5搭載的Livox激光雷達其內(nèi)部構(gòu)造都屬于機械轉(zhuǎn)鏡式激光雷達。
無論是機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達還是轉(zhuǎn)鏡式激光雷達，他們都需要電機驅(qū)動機械結(jié)構(gòu)（激光收發(fā)元件或激光反射鏡）來完成激光掃描。這種采用電機掃描架構(gòu)的傳統(tǒng)激光雷達，由于機械結(jié)構(gòu)的原因，激光雷達的線束分布和點云的采集頻率（10幀/秒）一般都是固定的。
作為一個自動駕駛工程師，我在實際使用第一代激光雷達的過程中遇到過一些困境。
很多激光雷達廠商雖然宣稱最遠距離能夠探測到150米，但實際上，超過100米的點云由于過于稀疏不僅難以標注，在大多數(shù)情況下會被當做噪聲被算法濾掉。
如下圖所示，這是將激光雷達的點云通過坐標轉(zhuǎn)換反投影到圖像上，可以看到近處的車，點云數(shù)量還是很可觀的，而稍遠一點的車，上面的點云就依稀可見了。


3維點云投影到2維圖像示意圖
此外還可以看到，每一條線束之間是有間隔的，越遠的地方兩條線束之間間隔越大，如果一些低矮目標（比如石塊或倒地雪糕筒）剛好位于兩個線束之間，即使車輛在運動，也很難穩(wěn)定檢測到，而這些低矮異形目標靠視覺感知又比較困難，很容易給駕駛帶來安全隱患，這就是研發(fā)階段Corner Case的來源。
第二代激光雷達如何破局？
面對以上困境，激光雷達廠商推出了第二代激光雷達。比如廣汽集團的AION LX Plus使用的就是第二代激光雷達。
相比于很多車型的僅有正前方的激光感知范圍，廣汽在車頂布置了一個和攝像頭做在同一個模組里的激光雷達，再配合在前輪轂上邊緣的兩個補盲激光雷達，實現(xiàn)300°的激光感知范圍。如下圖所示：


廣汽埃安AION LX Plus激光雷達安裝位置級感知范圍示意圖
第二代激光雷達與第一代激光雷達的最大區(qū)別是摒棄了原先的機械轉(zhuǎn)鏡式結(jié)構(gòu)，通過一個高精度的MEMS微振鏡來實現(xiàn)光路的反射，以此來完成激光的掃描，原理類似于下圖：


MEMS微振鏡反射激光示意圖
MEMS微振鏡的設計可以讓使用者自主地改變光路傳播的區(qū)域和頻率，進而改變垂直分辨率和掃描幀率，這對解決智能駕駛中的Corener Case會有很大幫助。
破局之高速場景：可調(diào)垂直分辨率
MEMS微振鏡相比于傳統(tǒng)的機械轉(zhuǎn)鏡式結(jié)構(gòu)更為靈活，可以通過編程來調(diào)節(jié)其反射角度，因此第二代激光雷達可以改變激光線束的分布，基于不同駕駛場景自由調(diào)節(jié)感興趣區(qū)域（ROI，Region of Interest）區(qū)域的角度范圍、垂直分辨率大小。
如下圖所示，左邊的掃描方式為等間距的激光掃描，而在自動駕駛中，對于天空或近處地面（對應的激光點云的上部和下部）是不太需要過多的激光掃描的，真正的ROI是道路。右圖這種在特定區(qū)域（路面）上可調(diào)節(jié)激光線束密度的功能會更加適合自動駕駛系統(tǒng)，因為高速和低速所關注的ROI區(qū)域會有所不同。
下圖為改變ROI垂直分辨率后同一個場景的相同目標的點云數(shù)量，可以看到分辨率調(diào)節(jié)為0.1°后（圖中上半部分），相比調(diào)節(jié)前（圖片下半部分）前方的車和人的點云數(shù)量都有一個比較大的提升。


高分辨率（上）與普通分辨率（下）點云效果對比
調(diào)節(jié)ROI垂直分辨率的功能對于提升高速場景下的目標感知能力有很大幫助，尤其是正前方遠處的行駛車輛以及雪糕筒、掉落的輪胎等常見的靜態(tài)障礙物。提升高速場景下的感知距離可以讓規(guī)劃與控制系統(tǒng)有更多時間提前完成換道動作，提升智能駕駛的體驗。
破局之城區(qū)場景：高幀率模式
除了在高速場景下改變垂直分辨率外，第二代激光雷達還能利用它的高幀率數(shù)據(jù)模式，提升低速場景，尤其是城區(qū)開放道路的智能駕駛體驗。城區(qū)場景中，會遇到大量電瓶車穿行，旁車緊急加塞的場景，這些場景如果處理不及時，可能會遇到比較嚴重的擦碰。
大部分第一代激光雷達的幀率都是固定在10Hz（1秒掃描十次），第二代激光雷達的幀率可以提升至最高30Hz（1秒掃描三十次），這無疑能夠極大降低感知的時延，獲取更加及時的感知信息。如下動圖所示，面對同一個場景，10Hz的采集頻率與30Hz的采集頻率在同一個窗口期的數(shù)據(jù)量對比。


普通幀率（左）與高幀率模式（右）數(shù)據(jù)量對比
我們知道激光雷達能夠精確測量目標的位置，但無法直接測量目標的速度，速度都是通過多幀的位置偏差和時間間隔間接獲取的。因此更高頻的點云輸入，可以估算出響應更為及時且更準確的速度，更快識別他車的細微動作（如加塞）和鬼探頭等突發(fā)狀況，提升城區(qū)場景下的智能駕駛能力。
可變垂直分辨率和高幀率模式的技術(shù)創(chuàng)新，很好地解決了第一代激光雷達固定點云形式和固定幀率的痛點，讓汽車的智能駕駛系統(tǒng)無論在高速還是城區(qū)開放道路場景都能自主地選擇模式，提升駕駛體驗。
結(jié)語
最近網(wǎng)上出現(xiàn)了不少國內(nèi)智能汽車只會“堆料”的言論，暗諷國產(chǎn)品牌汽車“堆料”只是在掩蓋軟件能力不足。我個人是不太認同這個觀點的，我堅持認為“自動駕駛汽車的硬件決定了自動駕駛能力的上限”。如果一款車本身的硬件在理論上就很難處理某些Corner Case，為了安全就應該補充可以解決這些Corner Case的硬件，不然就是對消費者不負責的表現(xiàn)。
同樣的道理，在選激光雷達時，應該選擇技術(shù)更先進，上限高的激光雷達，選擇搭載第二代激光雷達的廠商給國內(nèi)的智能駕駛領域開了一個好頭。
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