上一篇文章小編為大家梳理了疫情期間無人技術在病毒防控上做出的貢獻，有很多朋友好奇這些無人車是如何感知周圍環境做到不碰撞的，尤其想知道這些無人車頂上的各式各樣的“蘑菇頭”是何神器。那麼本期內容我們將和大家聊聊無人駕駛中的各類傳感器，還有最核心的裝備——激光雷達。
無人駕駛產品是如何感知周圍的？
瞭解周圍環境是無人駕駛功能實現的基礎，為了能做到眼觀六路、耳聽八方，無人駕駛車需要各類傳感器的協同工作，所需的傳感器主要包括：攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等，這些都是我們看得見摸得著的，還有看不見的比如高精地圖等模塊的支持。
特斯拉視覺系統
按自動駕駛汽車傳感器技術派別，可分為攝像頭與激光雷達兩條技術線路，特斯拉正是攝像頭線路堅定的擁護者，馬斯克更是多次diss激光雷達，表示傻瓜才會用激光雷達實現自動駕駛。
而除了攝像頭外，感知周圍環境還需要雷達，探測距離由遠到近，分別是毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達。
因此，毫米波雷達被廣泛地應用在自適應巡航控制、盲點檢測、輔助變道等輔助駕駛應用中，其缺點是無法正確判斷物體的形狀，由於這個原因毫米波雷達需要和其他傳感器協同工作。
超聲波雷達的缺點同樣明顯，容易受天氣影響，這就是為什麼一到雨雪天氣倒車雷達會出現誤報警，其次是探測距離一般只有幾米遠。
不可或缺的關鍵傳感器
上面我們說的都是無人駕駛中常用的幾種傳感器，下面我們來聊聊本文的主角激光雷達，同時也是這幾種傳感器中價格最昂貴的。
激光雷達的缺點也很明顯，由於內部構造複雜，對製造工藝要求很高。其次，激光雷達需要手工進行發射和接收模塊進行精密光學對準裝配，所以工作繁瑣且量大，大批量生產難度大。
更接近量產的固態激光雷達
目前，大街上跑的自動駕駛測試車，所安裝的激光雷達，基本都是機械式，其典型特徵即為擁有機械部件會旋轉，比如上面提到的“大蘑菇”HDL64。當然也有外面不轉的固態激光雷達，但裡面仍有激光發射器進行旋轉的種類。
另外，主要部件運用芯片工藝生產之後，量產能力也得以提高，可以將成本從上上萬美元降低到數百美元。以Quanergy公司為例，其固態激光雷達S3目前售價大概在250美元，而訂貨量超過10000臺就可以降到100美元以下。
從使用的技術上，機械激光雷達相對單一，而固態激光雷就不同了，可分為MEMS固態激光雷達、OPA固態激光雷達以及Flash固態激光雷達。
MEMS固態激光雷達的優點在於探測距離長，而且能保證高分辨率，由於機械結構的取消降低了成本，從量產角度，其零部件較為成熟容易量產。但從嚴格意義講，MEMS並不算是純固態激光雷達，這是因為在MEMS方案中並沒有完全消除機械，而是將機械微型化、電子化了，掃描單元變成了MEMS微鏡。
工作原理
這種技術路線的雷達最大問題就是生產難度高，對材料要求也很高，成本相應的也不低，這些問題目前限制了OPA固態激光雷達的發展。
Flash固態激光雷達屬於非掃描式雷達，發射面陣光，是以2維或3維圖像為重點輸出內容的激光雷達。其最大優勢能快速記錄整個環境，同時成本不高。不過，這種技術線路也有自己的不足，比如探測距離較近，可靠性方面還存在問題。
以上就是比較常見的激光雷達的所有類型，根據專業機構數據統計，到2025年將有500萬輛汽車具有激光雷達，2023年將有50億美元的市場規模，到2032年將達到280億美元。以目前固態激光雷達的發展迅速，大約在2021年達到裝車量產，不過技術路線的格局還不是十分明朗。
激光雷達能否實現自動駕駛？
高級別的自動駕駛，甚至無人駕駛能否實現並不完全取決於激光雷達，但也絕對離不開激光雷達。儘管特斯拉CEO馬斯克表示自動駕駛並不需要激光雷達，但目前業內主流觀點依然認為激光雷達不可或缺。
就國內而言，激光雷達要達到量產，首先成本要足夠低，其次要能給車企提供技術支持，更為關鍵的是不能國外供應商壟斷，現在技術壟斷已經變得格外敏感的事。
多傳感器融合是主要方向
攝像頭、毫米波雷達、激光雷達在功能上也各有優劣。總的來說，激光雷達不依賴環境光，可直接探測、三維成像，更加精確可靠，但成本頗高。攝像頭擁有豐富的色彩信息，但依賴環境光照，容易受到影響，如黑夜、霧天、大雨。毫米波雷達穿透力強，但成像效果較差。因此對於自動駕駛安全來說，多傳感器融合才是是主要方向。
多傳感器融合，需要對每個傳感器採集的信息進行快速處理，從而讓高速行駛的汽車及時進行反饋動作，以應對突發的交通情況。由此可見，多傳感器融合並不僅僅是硬件方面的協同配合，還包括決策層的算法和算力支持。
全文總結：自動駕駛無疑將是未來交通的發展趨勢，我們所要做的都是無窮盡地接近這個趨勢，在這其中激光雷達作用是不可替代的。未來，更先進的激光雷達，將通過精確、可靠、低成本的三維環境感知能力，加速無人技術、自動駕駛等AI智能產業的發展，推動人類全面走入AI時代。
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