【R课堂】LiDAR系统—未来驾驶员的得力助手

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这篇文章来源于DevicePlus.com英语网站的翻译稿。下一代汽车装备中，有一种目前鲜为人知的设备将为汽车技术带来变革。回想一下全球定位系统（GPS）为汽车驾驶带来了多大的变化：您可能很多年都没有迷路过了。而有了这项设备，您可以更大程度地避免事故的发生，自动驾驶汽车也会变得更加安全。是的，我们所说的就是汽车LiDAR（激光雷达）。

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什么是LiDAR？

在解释LiDAR在汽车中的工作原理之前，我们先为这项技术做一个说明。1930年代首创的LiDAR（光感测距技术）在概念上类似于雷达和声纳。使用声纳、船只或潜艇可以发送声波并分析结果，以发现所处环境中的物体。使用雷达，您将拥有一个非常适用于检测特定物体（如正在飞行的飞机）的系统。而使用了LiDAR，设备可以发送大量光脉冲，并测量光返回发射器所需的时间。 与受限于音速的声纳相比，LiDAR理论上来说只受限于光速。此外，LiDAR可以发送一个以上的信号。现代LiDAR系统可以发送出大量的信号，甚至达到上千个。通过发送大量的信号，该系统可以使用软件构建出周围环境的详细地图。由于这些LiDAR地图可以快速生成，计算机可以随时间对多张LiDAR地图进行比较，从而检测出环境变化。

LiDAR的工作原理是什么？

每个LiDAR系统都有一些相同的基本硬件组件。同时，系统中还会有一个软件来对数据进行处理，并将其转换为可用的地图，但我们暂时先不讲软件部分。

• 激光器：作为系统工作的第一步，该组件用于向环境发送一个或多个激光信号。激光器将使用最小功率的激光，以避免对人体或其他物品造成伤害。
• 探测器：当发自激光器的光束被不同程度地反射时，探测器将会对反射信息进行捕获。在更大范围的区域中工作时，探测器需要具有更高的敏感度，以对LiDAR信号和其他类型的信号进行区分。
• 计算机：接下来需要一台计算机来对发出和反射回来的LiDAR信号进行分析。如果有大量的LiDAR信号，一个LiDAR计算机就可以构建出环境的3D地图。通过比较一系列逐秒生成的LiDAR地图，就可以检测出环境中移动的物体以及存在的威胁。
  

从历史发展来看，LiDAR技术一直以来价格相对昂贵。这也是它没有被广泛使用的原因之一。不过，对自动驾驶汽车、普通汽车以及机器人需求的不断增长促使着技术人员致力于技术研发来降低成本。

您需要了解的汽车LiDAR创新技术

在上海车展上，RoboSense推出了一种使用LiDAR提升驾驶体验的新系统。该公司的LiDAR系统有三个组件组成，计划于2021年实现量产。

• RoboSense RS-LiDAR-M1基于MEMS工艺的智能传感器，配有RS-Bpearl超广角补盲LiDAR。
• RS-Ruby 超高分辨率LiDAR
• RoboSense AI 感知算法
  

这些设备解决了困扰着汽车LiDAR系统已久的问题。RS-Bpearl安装在引擎盖两侧，专门设计用于消除盲点。这意味着系统可以对汽车周围环境进行全方位扫描。通过这种方法，系统所提供的数据比驾驶员本身所获取的还要多。目前，该LiDAR系统有两个范围限制。它可以检测到约100英尺范围内的物体，并且有12英寸范围的视觉盲区。因此，可能有些物体检测不到从而产生安全问题，例如停在车道上的儿童自行车。 该系统是如何对驾驶员的操作作出响应的？比如您也许会想把LCD面板显示的内容从LiDAR地图切换到GPS地图。想要轻松地来回切换，您需要触摸屏控件。如果没有此功能，那么很难将LiDAR导航技术集成到您的驾驶系统中。 RoboSense LiDAR所生成图像的分辨率实现了新的突破。它每秒获取超过200万个数据点。然后，RoboSense的感知算法开始工作，将这些数据转化为图像和地图。事实上，研发公司对该系统的性能非常有信心，甚至考虑将其使用到机器人出租车中！当然这个想法目前并不能实现，但是确实存在可能性，这很令人兴奋。

LiDAR的缺点是什么？

与其他导航技术一样，LiDAR 导航也存在一些不可忽视的局限性。由于这些限制，大多数自动驾驶汽车会将LiDAR与其他系统配合使用。下面我们对这些问题逐一进行说明。

• 范围：如上所述，RoboSense LiDAR系统的探测范围约为100英尺。对于高速驾驶的司机来说，100英尺范围内的警报信息可能还不够。根据MIT Technology Review报道， 一些LiDAR系统的覆盖范围已经超过了300英尺，所以探测范围有望得到提升。
• 视觉盲区：距离传感器12英寸范围以内的物体可能无法被正确识别。其实，传统汽车也一直存在这样的盲点。其他类型的导航技术（例如传统摄像头）已经被用于解决这种短距离探测问题（想想那些已经投入使用的“倒车”后视摄像头）。
• AI感知：LiDAR系统会收集大量的数据，这些数据必须进行处理和整合才能变为可用的数据。AI可以对一个静止不动的人和正在走进车流的人作出区分吗？能够准确测量出附近车辆的速度吗？这些是LiDAR数据AI处理技术的未来发展中需要应对的挑战。
  

LiDAR的时代已经到来，未来发展可观

LiDAR技术在过去十年中已经取得了长足的进步。

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