值得收藏！激光雷达的关键信息都在这了

2012年，第一次见到谷歌自动驾驶汽车，印象极为深刻。

车顶上那独特凸出的物什，让我想起了警车的警报器。由于好奇，查了资料才发现自己已经out了，那并不是警报器，而是这篇文章的主角——激光雷达。

谷歌自动驾驶汽车

激光雷达发展极久，可追溯至1968年，美国Syracuse大学Hickman和Hogg研发了全球第一个激光海水深度测量系统，首次证明了激光测量水深技术的可行性。此后，激光雷达的潜力被深度挖掘，广泛应用于地形勘测、交通通讯、无人机、机器人、自动驾驶等领域。

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基本原理

顾名思义，激光雷达是激光技术和雷达技术的结合体，从本质上来看，它属于传感器。

它的原理极为简单，即激光器发出脉冲激光，打到障碍物上，形成散射现象，其中一部分散射光波会反射到接收器上，根据测距公式计算，就能准确获得激光雷达到障碍物的距离，这便是TOF测量法，也是适合自动驾驶汽车的技术之一。

TOF测量法

还有一种是三角测量法，如下图，激光器发射激光束照射物体后，会形成反射光，反射光线将会直接打到线性CCD上，由于激光发射角度、信号接收端角度、激光发射器到线性CCD距离等参数已知，根据正弦定理，很容易便可算出雷达与物体之间的距离。但由于测距较近（一般产品测距在5m左右）、发射的是单点激光（导致构建三维数据也会极慢），故这种测量方法暂时被用于扫地机器人等短距离应用中。 

三角测量法

如何通过激光雷达获取精准的三维立体图像呢？如果将三维立体坐标用公认的X、Y、Z表示，那么激光雷达所处位置便是原点，脉冲激光扫描障碍物，获取其数据的过程，便涵盖了障碍物的X、Y、Z坐标，数据处理后，便可以形成精准的立体图像（精度可达至厘米级别）。

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市场涌动，前景可观

激光雷达的发展及市场需求，大家有目共睹，但小规模的爆发期应该是从2010年开始的，至2013年后，自动驾驶汽车和工业自动化进程加快，激光雷达整个产业也彻底进入高速增长阶段。

以下为国内外18家激光雷达厂商，从数据不难看出，在度过了高成本的研发期后，激光雷达产业真正走进了资本市场，融资也极为容易。此外，如Velodyne、Quanergy等激光雷达巨头厂商，其产品更是走着多领域应用的发展路线。

数据来源：亿欧网

目前，市场上共有1、4、8、16、32以及64线激光雷达产品，其中前三种为2D、2.5D，后三种为3D产品。市场主流为8、16、32线激光雷达产品，64线较少，激光雷达的激光线束与价格成正相关，线束越多，价格越高。随着技术迭代的速度以及产品的销量不断增加，产品的价格也降低了不少，其中，8、16线激光雷达降价最为明显，32、64线并无太大变化。如2018年初，Velodyne便将VLP-16产品价格由2016年8000美金降低至4000美金左右；Ouster的16线产品也在年初降至3500美金。

除了国外，国内的激光雷达市场前景也极为可观。据数据统计，2016年，中国汽车雷达市场规模约1.93亿元，预计至2020年，中国激光雷达市场规模将接近5.29亿元。同时，根据之前Uber、百度、谷歌等自动驾驶汽车大佬预测，2020年左右，将有望实现L4-L5级别自动驾驶汽车落地，这对于整个激光雷达市场而言，具有很强的推动力。

数据来源：中商产业研究院

据数据显示，2017-2022年全球激光雷达年均复合增长率为25.8%，2022年，整个市场规模将有望突破50亿美元大关。其中，固态激光雷达市场和地理信息服务激光雷达市场将成为增长最明显的两大市场。

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好评如潮，差评也不少

自动驾驶需要“眼睛”是业界公认的，但选择哪种传感器作为“眼睛”，也成为业界争论的话题。特斯拉CEO埃隆·马斯克认为，自动驾驶汽车可以不依赖激光雷达实现半自动驾驶或者完全自动驾驶功能。当然，特斯拉汽车Autopilot汽车也是这样做的，他们试图利用摄像头取代激光雷达（提升摄像头的分辨率），目前业界猜测的原因是，这可能与激光雷达价格高昂和量产周期长的因素有关。

百度似乎是激光雷达的“忠实粉丝”，而且自动驾驶汽车该有的摄像头、毫米波雷达等传感器也一个没少。先看看配置，百度自动驾驶汽车采用了4个激光雷达，一个VelodyneLiDAR 64线激光雷达（2017年70万元左右，目前降到了50万元左右），外加三个16线激光雷达（单价10万元），这在业界也算的上高配了，但仅仅在激光雷达这块的投入早期已经高达100万，虽然目前价格降了不少，但也是高的吓人。所以，百度自动驾驶汽车多次路测成功后，业界也陷入了成本、效果与量产的矛盾中。

百度自动驾驶汽车

有趣的是，近日福特公布了一项“自动驾驶汽车雷达后视镜”专利，可以将激光雷达隐藏到后视镜中，且不影响功能。这项专利看着方便，可省去部分网友对激光雷达放于汽车顶部较丑的吐槽，但想要实现，还需要技术不断演进，毕竟目前激光雷达的体积较大也是一大槽点。

网友对激光雷达的评论也是褒贬不一，但主要论点还是集中价格和安全方面，价格虽然年年有跌，但依旧很高（相比其他雷达而言）。同时，也不能忽视激光雷达易受天气（雾霾会影响反射效果）、太阳光、玻璃等环境的影响。所以，多传感器融合的方式也未必不是未来自动驾驶汽车发展的方向之一。

数据来源：知乎

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激光雷达的发展方向

从使用方式来看，激光雷达被分为机械旋转结构激光雷达和固态激光雷达，如何理解呢？

机械旋转结构激光雷达于2005年由激光雷达巨头Velodyne发明，其主要通过机械方式改变扫描方向。简单来说，就是激光笔放在机械装置上旋转。由于其配备的元器件比较多，所以对于调试要求较高，而且成本也比较高。

固态激光雷达主要通过阵列干涉或者MEMS改变扫描方向。通俗来讲，就是激光笔放着不动，可以自己改变激光束发射的方向。

数据来源：盖世汽车

从数据表中可以看出，固态雷达在扫描频率、精度（约为机械旋转结构激光雷达的千分之一）、成本以及体积方面具有绝对优势，这也是未来自动驾驶技术所需要的重点参数。所以，如果自动驾驶汽车标配激光雷达，那么固态激光雷达将成为首选目标。

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总结

过去，汽车识路靠司机；如今，汽车识路靠导航；未来，汽车自动识路。

既然看到了激光雷达的前景，落地也就只是时间问题。其中，所谓的成本、体积、抗干扰性等难点，也都是人们对于科技完美的追求。比如说，人开车也会面临雾霾天气的困扰，也会受到环境的制约，难道遇到这种环境就不开车了吗？

虽然，自动驾驶汽车目前仍旧处于L3-L4阶段，但不可否认的是，某些方面自动驾驶汽车已然超越了人为驾驶。但为何自动驾驶迟迟未来落地，主要还是它在安全性和可靠性方面的能力无法获得业界的认可。

事实上，自动汽车对于激光雷达、摄像头或者毫米波雷达等传感器技术的高要求也都是为了提升自动驾驶汽车的安全性和可靠性。无论技术迭代过程中争议多大，至少这一点，业界看法一致。

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