激光雷达VS毫米波雷达：无人驾驶创业苦与乐

本文摘要：现今，自动驾驶已沦为业界的一个热门话题，不管是以标准化、福特、飞驰等为代表的传统汽车厂商，还是以特斯拉、蔚来汽车等新能源汽车厂商，亦或是像滴滴、Uber这样的共享汽车平台，都竞相在这片热土中遨游。关于自动驾驶技术涉及的传感器，目前主要有视觉、激光雷达、毫米波雷达等，三者在功能上各有优势，在一台车子上，一般必须两者或两者以上融合用于。

现今，自动驾驶已沦为业界的一个热门话题，不管是以标准化、福特、飞驰等为代表的传统汽车厂商，还是以特斯拉、蔚来汽车等新能源汽车厂商，亦或是像滴滴、Uber这样的共享汽车平台，都竞相在这片热土中遨游。关于自动驾驶技术涉及的传感器，目前主要有视觉、激光雷达、毫米波雷达等，三者在功能上各有优势，在一台车子上，一般必须两者或两者以上融合用于。

在应用于层面上，就目前而言，主要分成两派，一个是以特斯拉为代表的视觉摄像头+毫米波雷达解决方案，另一个则是以Goolge，百度等为代表的使用激光雷达以构建仅有自动驾驶的阵营。在本期的ACTTALK中，我们邀了激光雷达、毫米波雷达涉及的两名创业者——速腾聚创创始人CEO邱纯鑫以及杭州智波科技董事长袁帅分别描写这两项技术应用于、市场扩展状况以及对多传感器融合的观点。速腾聚创邱纯鑫：短距离车领衔无人驾驶，激光雷达将越做越小邱纯鑫在机器人环境感官技术方面具有十余年的研发经验，在2014年正式成立速腾聚创，专心激光雷达的研发。

他指出，新能源汽车（锂电池、充电桩等）、自动驾驶（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、共享经济（大数据、高精度地图）这三股力量正在分享无人驾驶汽车这个亿万市场。另外，邱纯鑫还回应，构建无人驾驶的第一阶段，即利用自动驾驶技术构建载物、载人的功能，其中，短距离车（针对特定场景的租车车、区域出租车等）仅有应用于在堵塞园区内，不更容易对人、物等导致根本性损害，因此相比于其他公路车辆更容易落地。

乘用车（如公共汽车、出租车等）则是无人驾驶汽车的第二阶段，相比于第一阶段，减少了通讯、娱乐和信息交互入口。无人驾驶牵涉到到高精度地图、环境感官、决策规划、车辆掌控这几个重要环节，其中，环境感官是可玩性系数仅次于、工程量最简单的一环。还包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS+IMU、编码器等传感器技术的研发和测试。

与毫米波雷达、摄像头这两种方案相比较，激光雷达具备观测距离远、测量精度高的优势，但劣势就在于，无法应付雨雪、雾霾天气，且不具备摄像头能辨识路标、车牌的功能。邱纯鑫回应，利用激光雷达的优势，通过点云算法，能构建路沿检测、障碍物辨识、定位与地图创立的功能，另外通过融合算法，更进一步构建车道线、障碍物的检测，以及动态物体追踪。三维图像呈现出的互动性使得后期数据处理工作获得大大削减。

前不久，速腾聚创宣告旗下多线激光雷达产品已作好量产打算，供货周期约为四周，是目前国内首个宣告量产的激光雷达厂商。接下来，速腾聚创将之后让多线激光雷达的研发和量产托上日程，在现有基础上，把雷达核心芯片化，减少产品的成本，提升规模量产的能力及稳定性，前进产品在多个领域内的应用于。

目前，国内外厂商的激光雷达个体体积都比较较小（例如Google用的velodyne64线激光雷达就如顶着一个大花盆），邱纯鑫回应，未来，激光雷达未来将会被制成普通摄像头般大小。

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