什麽是激光雷達？為什麽說它是自動駕駛汽車的“眼睛”？它有哪些主要應用？又麵臨哪些機會和挑戰？Comet Labs合夥人Adam Kell用通俗的語言和大量實例解答了上述問題。
二、什麽是激光雷達
三、激光雷達係統的應用
激光雷達係統已經找到了他們被應用於人形機器人的方式——比如波士頓動力的這個機器人：
除了機器人頭部的激光雷達係統之外，這個機器人還使用其他傳感器，比如用光學相機來掃描類二維碼。
四、激光雷達麵臨的機遇與挑戰
一、一個形象的比喻
想象一下，你站在一個黑暗的房間裏，你能感覺到周圍環境的唯一方式是伸出棍子觸碰物體。 首先，你徑直向前伸出棍子，棍子在伸出12英尺後撞擊到一個堅實的物體。 然後你向右伸出棍子，伸出8英尺後停止。接下來試試你的左邊，有12英尺。最後，在你的後方，棍子伸出了18英尺。於是，即使你看不到任何東西，也不移動身體，你也能獲得一些關於房間的信息。
如果你在不同的方向重複幾百或幾千次這樣子動作（並且記憶力極強），你將能夠根據物體和你的距離大致了解這個屋子的全貌。
圖1 針對一間屋子的牆的二維掃描
如果向上或向下傾斜棍子，你甚至能夠根據輪廓“看到”周圍的物體，如椅子和門。這些信息可以產生一個叫做“點雲”的圖像，它是三維坐標係中的一係列點。當你擁有足夠多的點，就可以生成一個非常完整的基於點雲的房間，像這樣：
圖2 針對牆和飲水機的三位掃描
二、什麽是激光雷達
激光雷達（LIDAR，“光”和“雷達”的組合詞）是一種被設計用於快速構建這些點雲的傳感器。通過使用光來測量距離，激光雷達能夠非常快速地采集樣點——每秒高達150萬個數據點。這個采樣率使得該技術能夠部署在自動駕駛車輛等應用上。
工作原理
激光雷達測量光脈衝的飛行時間，進而能夠判斷傳感器和物體之間的距離。想象一下，當發出光脈衝時啟動秒表，然後當光脈衝（從遇到的第一個物體反射出來）返回時停止計時器。通過測量激光的“飛行時間”，並且知道脈衝行進的速度，就可以計算距離。光以每秒30萬千米的速度傳播，因此需要非常高精度的設備來產生關於距離的數據。
圖3 用激光當“棍子”來測量距離
為了產生完整的點雲，傳感器必須能夠非常快速地對整個環境進行采樣。激光雷達能夠做到這一點的一種方式是通過在單個發射器/接收器上使用非常高的采樣率。 每個發射器每秒發射數萬或數十萬個激光脈衝。這意味著，多達100000個激光脈衝在1秒內完成從激光器單元上的發射器到被測量的物體的往返行程，並返回到激光雷達單元上位於發射器附近的接收器。較大的係統具有多達64個這樣的發射器/接收器（它被稱為“線”）。多線使係統能夠每秒產生超過一百萬個數據點。
然而，64個固定線不足以映射整個環境——它隻是在非常集中的區域給出非常清晰的分辨率。 由於光學中所需的精度，製造更多的線是非常昂貴的，因此在線數超過64後繼續增加線數會使成本急劇增加。因此，許多激光雷達係統使用旋轉組件或旋轉鏡來使線圍繞環境進行360度掃描。常見的策略包括使單個發射器和接收器向上或下偏轉使激光器視野覆蓋範圍更大。 例如，Velodyne的64線激光雷達係統具有26.8度的垂直視角（通過旋轉使其擁有360的度水平視角）。這個激光雷達可以從50米開外看到一個12米高的物體的頂部。
下圖中可以看到，距離激光雷達的遠近不同，點雲的疏密程度也不相同，這是由於數據保真度隨著距離而下降。雖然它不是完美的，但是較高分辨率可用於較近的物體，因為隨著到傳感器的距離增加，發射器之間的角度（例如，2度）會導致這些點帶之間的間隔更大。
圖4 旋轉的多線激光雷達產生的點雲
三、激光雷達係統的應用
點雲可用於再現景觀或環境的三維模型，一些應用包括：
用於監測侵蝕或其他變化的地質測繪/成像
監測農作物和樹木的生長情況
為建築項目做測量工作
對垃圾填埋場進行準確的體積預測
最常見的應用大概是一個激光雷達係統集成在一輛自動駕駛汽車上——例如Top Gear的一輛卡車使用激光雷達係統進行越野自主導航。
圖5 全速行駛的自動駕駛卡車
下麵的片段中，你可以看到景物的點雲，以及附加的功能（綠色的小方塊代表可以駛過的物體，如植物；紅色的小方塊代表不應駛過的物體——如岩石，樹木和汽車）。其他一些軟件模塊也能對原始點雲進行理解，並將障礙物分類。
圖6 全速行駛的自動駕駛卡車
激光雷達係統已經找到了他們被應用於人形機器人的方式——比如波士頓動力的這個機器人：
圖7 波士頓動力的Atlas
除了機器人頭部的激光雷達係統之外，這個機器人還使用其他傳感器，比如用光學相機來掃描類二維碼。
激光雷達應用的另一個例子是水平安裝在無人機上的用於繪製地麵等高圖的傳感器。來自激光雷達的點雲數據與無人機自身的位置數據結合產生出了這些等高線。
圖8 搭載Phoenix Aerial係統的無人機對地麵進行測繪
四、激光雷達麵臨的機遇與挑戰
4.1 機遇
激光雷達在智能機器生態係統中有很多機遇。與使用二維圖像相比，點雲能夠更容易的被計算機使用，用於構建物理環境的三維形象——二維圖像是人腦最容易理解的數據，而對於計算機來說，點雲是最容易理解的。
Scanse的一款價值250美元的名為“sweep”的二維激光雷達掃描器可在戶外使用，並專為移動、低功耗應用而設計。它隻用了競爭對手近四分之一的成本，這將給這類傳感器帶來全新的應用（我們在很多其他類型的傳感器中已經看到過這樣的現象）。 二維激光雷達也可以被搭載到另一個旋轉的元件上以產生環境中完整的三維點雲。
圖9 Scanse的Sweep掃描的三維環境
其他公司正在尋求降低係統成本的其他策略，例如Quanergy的固態激光雷達。該係統大體與上文已介紹的係統相同，然而，與使用旋轉光學器件來移動光束不同的是，它們使用 “相控陣列光學係統”來引導激光脈衝的方向，它可以在某一方向上釋放一個激光脈衝，而讓下一個脈衝（1微秒之後）瞄準視野中的其它地方。
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