激光雷達與攝像頭性能對比

　　在無人駕駛環境感知設備中，激光雷達和攝像頭分別有各自的優缺點。

　　攝像頭的優點是成本低廉，用攝像頭做算法開發的人員也比較多，技術相對比較成熟。攝像頭的劣勢，第一，獲取準確三維信息非常難（單目攝像頭幾乎不可能，也有人提出雙目或三目攝像頭去做）;另一個缺點是受環境光限制比較大。

　　激光雷達的優點在于，其探測距離較遠，而且能夠準確獲取物體的三維信息;另外它的穩定性相當高，魯棒性好。但目前激光雷達成本較高，而且產品的最終形態也還未確定。

　　就兩種傳感器應用特點來講，攝像頭和激光雷達攝像頭都可用于進行車道線檢測。除此之外，激光雷達還可用于路牙檢測。對于車牌識別以及道路兩邊，比如限速牌和紅綠燈的識別，主要還是用攝像頭來完成。如果對障礙物的識別，攝像頭可以很容易通過深度學習把障礙物進行細致分類。但對激光雷達而言，它對障礙物只能分一些大類，但對物體運動狀態的判斷主要靠激光雷達完成。

　　多線激光雷達----多少線合適？

　　目前，國外和國內做激光雷達的廠商并不多。比如 Velodyne 推出 16 線、32 線和 64 線激光雷達產品。Quanergy 早期推出的 8 線激光雷達產品 M-8（固態激光雷達在研）。Ibeo 主要推出的是 4 線激光雷達產品，主要用于輔助駕駛。速騰聚創（RoboSense）推出的是 16 線激光雷達產品。

　　到底多少線的激光雷達產品才能符合無人駕駛廠商，包括傳統汽車廠商、互聯網造車公司的需求？

　　多線激光雷達，顧名思義，就是通過多個激光發射器在垂直方向上的分布，通過電機的旋轉形成多條線束的掃描。多少線的激光雷達合適，主要是說多少線的激光雷達掃出來的物體能夠適合算法的需求。理論上講，當然是線束越多、越密，對環境描述就更加充分，這樣還可以降低算法的要求。

　　業界普遍認為，像谷歌或百度使用的 64 線激光雷達產品，并不是激光雷達最終的產品形態。激光雷達的產品的方向肯定是小型化，而且還要不斷減少兩個相鄰間發射器的垂直分辨率以達到更高線束。

　　激光雷達產品參數包括四方面：測量距離、測量精度、角度分辨率以及激光單點發射的速度。我主要講分辨率的問題：一個是垂直分辨率，另一個是水平分辨率。

　　現在多線激光雷達水平可視角度是 360 度可視，垂直可視角度就是垂直方向上可視范圍。分辨率與攝像頭的像素是非常相似的，激光雷達最終形成的三維激光點云，類似于一幅圖像有許多像素點。激光點云越密，感知的信息越全面。

　　水平方向上做到高分辨率其實不難，因為水平方向上是由電機帶動的，所以水平分辨率可以做得很高。目前國內外激光雷達廠商的產品，水平分辨率為 0.1 度。

　　垂直分辨率是與發射器幾何大小相關，也與其排布有關系，就是相鄰兩個發射器間隔做得越小，垂直分辨率也就會越小。可以看出來，線束的增加主要還是為了對同一物體描述得更加充分。如果是不通過減少垂直分辨率的方式來增加線束，其實意義不大。

　　如何去提高垂直分辨率？目前業界就是通過改變激光發射器和接收器的排布方式來實現：排得越密，垂直分辨率就可以做得很小。另一方面就是通過多個 16 線激光雷達耦合的方式，在不增加單個激光雷達垂直分辨率的情況下同樣達到整體減小垂直分辨率的效果。

　　但是，這兩種方法都有一定的缺陷。

　　第一種方法，如果在不增加垂直可視范圍情況下增加線束，是有一定天花板的。因為激光發射器的幾何大小很難進一步再縮小，比如說做到垂直 1 度的分辨率，如果想做到 0.1 度，幾乎不可能。

　　第二種方法，多傳感器耦合，即多個激光雷達耦合，因為它不是單一產品，那么對往后的校準將會有很高的要求。