2017年7月9日，中国计算机学会（CCF）主办、雷锋网与香港中文大学（深圳）承办的第二届全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2017）进入到最后一天的议程。自动驾驶作为人工智能大潮中一个最重要的分支，在这天得到广泛而深入的探讨。
目前，自动驾驶传感器方案主要有两种，一种以激光雷达（LiDAR）为主，另一种则更加倾向于视觉传感器。今年，国内外自动驾驶落地加快，激光雷达作为关键部件，诸多公司都聚焦到该领域。其中，总部位于深圳的速腾聚创便是国内典型代表，近来，这家公司有了一些突破性进展，对整个产业也产生了助力。
* 速腾聚创CEO 邱纯鑫
本届CCF-GAIR，雷锋网的老朋友——速腾聚创CEO邱纯鑫为自动驾驶从业者们讲了讲激光雷达产品、聊了聊“普罗米修斯计划”。
速腾聚创是激光雷达方案提供商，希望通过激光雷达让无人驾驶汽车拥有超越人类眼睛的环境感知能力。
1．
首先，讲讲激光雷达为什么是无人驾驶不可或缺的传感器。
上图显示的是目前比较典型的无人驾驶的系统框架。左边是整个传感器的输入，包含激光雷达、摄像头、GPS、RADAR、高精地图等传感器；中间是感知模块，感知通过传感器获取的数据，通过算法来进行物体识别和跟踪；右边则是进行决策和控制的整个过程。
具体到传感器部分，左边主要是对周边物体进行识别，比如毫米波雷达和激光雷达；右边像GPS和编码器主要用于车辆本体的定位；当然，车身还有一些其他的传感器。
各类传感器其实都存在某些缺陷，像毫米波雷达就是因为低分辨率的原因，所以目前主要用于障碍物识别；而摄像头因为容易受光照影响，也很难形成周边的物体精确三维建模，所以用得比较多的是障碍物分类和跟踪。激光雷达的优势在于其可以得到很丰富的三维色彩，对物体的细分可以做得很好，也不会受光照影响，所以成为无人驾驶不可或缺的传感器。
但是， 目前这三种传感器不是谁替代谁的关系，去年，整个行业都在讨论，这几年内应该是多个传感器融合的综合解决方案：可能以激光雷达为主导，也可能以摄像头为主导。无人驾驶领域最重大的问题就是“安全”，所以需要使用更为可靠的传感器，保证无人驾驶商业落地更为安全。
2.
既然激光雷达是不可或缺的传感器，那么对于其输出的数据也必须有一定的了解。激光雷达主要输出“点云”，当激光雷达扫到周围物体的时候，会感知到这个点的空间信息XYZ以及激光反射强度I，这些点离散化分布在三维空间里，形成“点云”。
激光雷达很重要的一块就是生成高精度地图，还有进行定位和障碍物检测、动态物体跟踪和障碍物分类。
在定位方面，现在普遍的定位方式有视觉定位、RTK定位和激光雷达定位。
视觉定位用得比较多的是在室内，因为室外的话干扰比较多；RTK定位能达到厘米级，但是其价钱不亚于激光雷达，而且在一些工况下（隧道、高楼）信号会中断或者受干扰，数据不连贯则可能导致危险发生。
所以，相较之下，激光雷达定位更为可靠。
邱纯鑫表示，在高精度地图数据采集过程中，会进行物体的特征提取，这可能是包括一些点、线、面，还有速感。特征提取出来后，会在高精度地图中存储起来，作为原始数据。当配备有激光雷达的车在行驶过程中感受到周围物体的时候，也会进行特征的提取，比如提取树干的特征，然后再和高精度地图存储的树干的特征进行匹配，这是利用激光雷达的定位过程。当然在匹配过程中也可以结合深度学习的方式。
而在障碍物检测和分类方面，视觉传感器的分类能力是非常好的，甚至可以辨别出一辆车的车型，这是激光雷达做不到的。当然，使用视觉方案必须要依赖于其数据库的丰富程度，当数据库中没有该物体时，可能就识别不出来。比如装满了数木以及货物的车辆，通过视觉方案就很难识别其到底是什么物体。
激光雷达则没有这个担忧，即使不认识前方物体是什么，但是首先会确定其是某个障碍物，搭载了激光雷达的无人驾驶车辆就不会撞上去。当然，激光雷达也可以进行分类，只不过是在识别了障碍物之后进行的。
在利用激光雷达去进行障碍物分类和跟踪的整个过程中，邱纯鑫表示他们会做地面点提取，做障碍物分割，分割出来后进行分类，区分开是小车还是大卡车、行人还是自行车。然后对物体进行跟踪，跟踪的精度可以做到一米每秒甚至更高，不随着两者间的距离发生变化，这是激光雷达的优势。
3.
在分享了激光雷达传感器的一些技术细节之后，邱纯鑫也从更加宏观的产业角度谈了谈激光雷达的发展现状以及未来趋势。
他表示，目前无人驾驶面临着传感器缺乏的现状。大家都知道，无人驾驶要产业化落地，需要大量的路测和数据。但是激光雷达的量产周期长，供货不足。所以很多无人驾驶企业没办法进行相关路测和数据收集工作。另外，不像摄像头发展的时间那么久，激光雷达其实处在比较早期的阶段，它还远远没有达到可以做成和摄像头一样大小、一样便宜的阶段。是不是做到跟摄像头一样便宜，所以目前最大的问题是传感器缺乏。
而且，目前研究激光雷达的人员还没有那么多，所以这个领域的技术推进的速度还不够快，导致激光雷达发挥的功能并没有那么强。
再一个是重复造轮子，因为无人驾驶整个体系是非常复杂的，涉及到激光雷达及其相关算法、摄像头及其相关算法、高精度地图，还有融合和决策控制。导致大家在做产业化落地的时候很多情况都是在“重复造轮子”。
速腾聚创本身是做激光雷达的方案提供商，目前既生产激光雷达，也有一些激光雷达算法，希望业者可以尽快将激光雷达用起来。
在邱纯鑫看来，激光雷达未来要朝着可量产化和低成本化发展，而且LiDAR要处理部分的软件功能，软硬结合，尽量往前端做一点，相当于在激光雷达里面配备一个芯片，这个芯片有顶层的信息。
如果把激光雷达分为两块，一块是基于扫描式的雷达，一种是非扫描式的雷达。扫描式的雷达又分成三种：机械式旋转雷达、MEMS扫描雷达和OPA（相控阵）扫描雷达；而非扫描式雷达是Flash LiDAR。
固态激光雷达的实现方式可以是MEMS、也可以是OPA以及Flash，但是这三种都有难点，并不存在杀手级的产品，离可商用的阶段还有一段距离，全球的情况都是如此。所以，目前业者还是要推动机械式旋转雷达的技术往前迈进。
当然，速腾聚创也在固态激光雷达领域进行研发。
4.
几个月前，速腾聚创提出了普罗米修斯计划，不但为客户提供好用的激光雷达产品，也为厂商提供激光雷达的配套算法，降低激光雷达的使用门槛，让他们不用“重复造轮子”。希望能够加速整个行业的创新，让无人驾驶商业化落地走得更快。
目前，速腾聚创的16线激光雷达已经用在园区物流车、乘用车以及客车上，其中包括了多个激光雷达耦合的方案。固态激光雷达也在默默地做，“希望我们拿出的东西不比国外的差”，邱纯鑫说。
Via 雷锋网
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余快