激光雷達的技術(shù)戰(zhàn)：測距能力并非關(guān)鍵制勝點

全球汽車快訊 據(jù)外媒報道，激光雷達之戰(zhàn)持續(xù)升溫。這不足為奇，畢竟在過去半年內(nèi)，有6家公司公開上市并通過特殊目的收購公司（Special PurposeAcquisition Companies，SPAC）并購案成為了激光雷達領(lǐng)域內(nèi)的“獨角獸企業(yè)”。

從本質(zhì)上講，是數(shù)十億美元的市值（估值）、上報季度虧損的壓力以及推升股價的必要性共同引發(fā)了一場在探測范圍技術(shù)領(lǐng)域開展的激光雷達大戰(zhàn)。具體來說，就是激光雷達能夠“看”多遠、能夠識別多遠距離外的車輛、行人、動物、障礙區(qū)及道路碎屑等物。

出于眼部安全的考量，波長在8XX－9XX納米的激光雷達應(yīng)用受限，相較于波長在14XX－15XX納米的激光雷達，前者的探測范圍更近些。

而后者所使用激光器的功率更高，因為人類的眼角膜能吸收該波長的光，從而限制了對視網(wǎng)膜的損傷。至于更高的波長，其耗費非常昂貴（相較于8XX－9XX納米的激光雷達系統(tǒng)，其成本是前者的2－3倍）。

經(jīng)營處于該波長段激光雷達業(yè)務(wù)的公司，則需要證明其高昂成本的合理性，此時，探測范圍性能似乎成為了一個重要論據(jù)。

美國普林斯頓光波（PrincetonLightwave）和Luminar公司率先宣布其15XX納米車載激光雷達的探測范圍在200－300米并進行了技術(shù)演示。

Aeva于近期宣布，其15XX納米調(diào)頻連續(xù)波（Frequency Modulated ContinuousWave，F(xiàn)MCW）激光雷達對車輛和行人的最大探查距離分別為500米和350米。

在此之前，Aeye宣稱其激光雷達對車輛的最大探查距離為1公里。Argo也不甘示弱，該公司最近宣稱其蓋格模式（Geiger Mode）激光雷達的工作波長＞ 1400納米，相應(yīng)的最大探測范圍達到了400米（Argo于2017年并購了美國普林斯頓光波公司）。

Argo宣稱旗下的激光雷達產(chǎn)品能夠夜間探查到反射率為1％的車輛。（但是Argo聲明中提到的夜晚，有點令人困惑。因為對蓋格模式而言，更具挑戰(zhàn)性的應(yīng)用情境是在明媚的陽光下。）

目前尚不清楚，在明媚的陽光下，其產(chǎn)品能否探查到反射率為1％的目標物。如果能做到的話，那絕對是突破性技術(shù)！當(dāng)然，不談目標物探查，在這類環(huán)境下，對目標物的識別能力也不得而知。

對4級自動駕駛車輛而言，激光雷達的探測范圍具有重要意義，但產(chǎn)品規(guī)格的需求方面則存在細微差異。對于關(guān)鍵安全性避障，自動駕駛車輛的感知引擎須在恰當(dāng)?shù)臅r機識別道路上的險情，從而啟用安全性操作，如：啟用制動來規(guī)避輪胎碎片。

重要的是特定目標物反射率的范圍（10％似乎是一個合理的標準），對危險識別的高置信水平也很高（＞ 99％），（否則，誤報率將非常高，導(dǎo)致不斷剎車，造成乘客產(chǎn)生不適并引發(fā)投訴）。

值得注意的是，探查與識別之間是存在差異的。探查指的是，那里有東西，但我們不知道那是啥。而識別指的是，那里有東西，要么是拋錨的車輛，要么就是行人。

人們所給出的探查數(shù)值，通常是不可執(zhí)行的，這類事件太頻繁了。識別是個更難的問題，其仰仗于分辨率（見下圖）和實時圖像處理的精準度。

自動駕駛車輛采用其傳感器、感知引擎及人工智能來采取5種基本的控制動作：制動、轉(zhuǎn)向、加速、減速或停車。截止至目前，最關(guān)鍵的、對時間／安全最敏感的動作是：在出現(xiàn)障礙時剎車。

制動距離（將車速降至零所需的距離）是初始車速和安全／舒適減速（通常是0．3g或3 m／s2）的一個函數(shù)。所需的感知范圍是車速與延遲的一個函數(shù)。

延遲是獲取原始傳感器數(shù)據(jù)和應(yīng)用安全操作（在本例中為剎車）間的時間間隔，且延遲會對所需的感知范圍產(chǎn)生影響，因為在此期間，車輛仍在繼續(xù)移動。

圖1表明了這三個量之間的關(guān)系

多大的感知范圍才足夠呢？承諾更高的感知范圍，有什么意義嗎？在不遠的將來，4級自動駕駛車輛以高于60－70英里／小時的車速在高速公路上行駛，這是不太可能的事情。（那么，5－10年后呢？）

在上述車速下，似乎200－250米的感知范圍就足夠了。重型卡車需要在制動時更低的減速水平、更高的感知范圍。然而，若低速行駛（55－60英里／小時），200－250米的感知范圍就很合適。

氣候是需要達到另一項因素——在惡劣天氣下，減速水平會下滑，但車速也會減低，200－250米的感知范圍是個合理的操作指標。

獲取更高水平的目標物識別范圍將花費高昂代價，因為需要消耗更多的激光雷達資源（激光器功率、更敏感的探測、更高的耗電量等。）

目前很多爭論是提高限制的，如：新增安全邊際量和特定的用例（舉個例子，糟糕的路面、惡劣的天氣等。）然而，提升該性能指標的缺點在于：在對象分辨率等其他參數(shù)方面做妥協(xié)，如圖2所示。

圖2：隨著感知范圍的提升，對象分辨率將下滑

對象分辨率決定了識別的置信水平，該參數(shù)對自動駕駛車輛的感知和控制動作起到了關(guān)鍵性作用。探查和分辨輪胎碎屑或磚塊（通常為6英寸或15厘米大小）通常需要8厘米級的分辨率（對于識別而言，至少需要2個像素，3個像素是理想值。）

將范圍從200米翻兩倍提升至400米，則需要將角分辨率從0．5 mrad提升至0．25 mrad，這意味著原始數(shù)據(jù)及運算帶寬的量也要翻兩倍，這就造成光學(xué)件的成本及運算成本增高。

這還延長了延遲時間，需要提升感知距離或降低車速（見圖1）。希望圖3能更清楚地闡述這種循環(huán)性。

圖3：范圍－分辨率－速率的難解之謎：

1）高車速和高延遲需要更大的感知距離，2）……

承諾越來越高的探測范圍并非是打造卓越激光雷達產(chǎn)品的良方。需要考慮的是用例和有內(nèi)在聯(lián)系的系統(tǒng)規(guī)格，如：分辨率、幀速和延遲。

必須要澄清實現(xiàn)更遠探測范圍的確切條件及定義（反射率、置信水平、延遲、照明條件、角分辨率等），并且明確說明該探測范圍內(nèi)所實現(xiàn)的感知功能（探測、識別和鑒別）。

隨著激光雷達成為關(guān)鍵的安全傳感器，在普遍接受的標準和規(guī)格方面，還需要成熟起來。（本文為編譯作品，所用英文原文和圖片選自fountech－ventures．medium）