为什么要解析激光雷达数据（激光雷达即将迎来大爆发）

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大家好，前几天发了一篇关于特斯拉抵制激光雷达的分析文章《没有激光雷达，特斯拉能否在这场无人驾驶的进化中存活下来？》，主要从马斯克的角度讲解了特斯拉对激光雷达的态度和思考。

然而，不管马斯克是个啥态度，该来的还会来。时间即将进入2021年，随着激光雷达的装车，国内新能源市场，也将迎来无人驾驶的战国时代。

激光雷达的厂商这几年飞速发展，美国玩家Luminar刚刚在纳斯达克上市，老牌厂家Velodyne也虎视眈眈，国内更有华为和大疆携技术优势来势汹汹，更不用说这几年如雨后春笋般冒出来的初创企业。

而作为主机厂的车企，也不甘落后。国外的奔驰、奥迪、宝马、沃尔沃、本田；国内的小鹏、北汽、长安、长城都纷纷表示要在量产车型上搭载激光雷达。

小鹏P7

尤其是新能源纯电汽车，车企们在电池、电机和电控上很难拉开距离，所以自动驾驶注定是一个标榜技术实力的战场，而激光雷达，由于硬指标非常直观，更是无人驾驶中的兵家必争之地。接下来车企们必将挥舞着激光雷达，在无人驾驶的战场上厮杀！

这一幕在智能手机上出现的更早：苹果至今还用着1200万像素的摄像头，而其他安卓厂家已经奔着1亿像素狂奔而去。很多用户拿着像素是iPhone好几倍的千元机，却从来没有体验过拍照的乐趣。然而这不耽误安卓厂家继续在摄像头参数上面下功夫，因为在芯片来源单一的情况下，摄像头的参数是最直观的。

“剧场效应”很好的解释了这个现象：大家都坐着看电影，第一排的人突然站了起来，结果第二排只能跟着站起来，然后是第三排......直到最后全剧场的人都站起来。

所以，不管激光雷达能不能用，有没有用，除了特斯拉，只要有一个车企用了，其他车企没得选，只能是小猪——配齐！

既然用户没得选，那钱总要花的明白吧？所以能够看懂激光雷达的参数，至少能让我们把钱花个明明白白。好了，接下来咱们就介绍一下激光雷达，尤其是雷达参数。

激光雷达

激光雷达通过发射激光束扫描目标的位置、速度。

扫描的数据为<x,y,z,h,...>，xyz为空间坐标，h是强度，还有一些其他信息。激光雷达扫描的数据，叫点云数据，点云数据可以通过软件可视化。

点云数据可视化

下面是激光雷达和摄像头、毫米波雷达的比较：

激光雷达在自动驾驶中的作用，主要是3D环境感知。如果说摄像头是汽车的眼睛，那激光雷达就是汽车的手，可以通过触觉清醒的感知周围环境。

激光雷达参数

激光雷达参数很多：激光的波长、探测距离、FOV(垂直 水平)、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式(机械/固态)、使用寿命等。

和用户直观感受很大的包括六大参数： 探测距离、测距精度、线束、FOV(垂直 水平)、角分辨率、出点数。

下图就是华为激光雷达的几个参数：探测距离220米，水平FOV 140°，垂直角分辨率小于0.1°。如果您对激光雷达不了解，看着肯定会晕。

华为激光雷达

不用怕，接下来我们就对和用户直观感受相关的参数逐一说明：

1、探测距离

探测距离很好理解，就是激光雷达能够探测的范围，或者说半径。

激光雷达的测距能力与被测物体的反射率相关。反射率就是射到目标物的激光能够被反射回来的比率。

目标反射率越高，雷达能够检测到的有效回波就越多，所以能测量的距离越远。

所以探测距离一般和反射率一起出现，比如150米@10%，就是指在目标反射率为10%的情况下探测距离为150米。

说探测距离不说反射率就是耍流氓！当然上图中华为的参数没有反射率，估计写胶片的时候该产品还没最终定型。

2、探测精度

探测精度是指探测距离的精确度，一般以厘米计，探测精度越高，3D景深刻画的越准。

3、线束

激光雷达分为单线束和多线束。

单线束激光雷达只有一个激光发射器，随着雷达转动形成一条水平扫描线，所以只能检测前方有没有障碍物。

多线激光雷达在垂直方向有多个激光发射器，随着雷达转动形成多条水平扫描线，这样就能够扫描一个平面。

如下图所示：

举个例子，单线束就像我们用一个手指头去触摸物体，而多线束就像我们用整个手掌甚至是双手触摸物体。

显然，线束越多，对目标物的刻画越详细，当然价格也就越贵。

4、FOV(水平 垂直)

这是探测视野，包括水平和垂直两个方向，就像是我们打开手电筒照一面墙，光能覆盖的范围一样。

机械式激光雷达能够360°旋转，所以水平FOV是360°。固态激光雷达的水平FOV会小一些，比如华为这款120°已经算是大视角了。水平FOV越大，能够探测的范围越广。

垂直FOV只对多线束激光雷达有用。是指最上面一束激光和最下面一束激光形成的夹角。

垂直FOV的视野一般偏向地下一些，比如水平为0°，那么向上15°，向下25°，这样垂直FOV就是40°，如下图所示。这样的好处是能够让车辆更多的探测到地面车辆和行人。

5、角分辨率

角分辨率和FOV一样，也分为水平和垂直两个方向。

水平分辨率是指左右两个扫描的激光点形成的夹角；由于激光雷达旋转，而激光发射器是脉冲，所以射到目标物上面的是一个一个点。

激光脉冲是固定频率的，所以水平方向的分辨率只和雷达旋转速度有关，只要速度足够慢，分辨率就可以很高，现在做到0.01°也是很正常。但是扫描速度慢也会影响信息采集的速率。所以水平分辨率要和确定的扫描速度对应，扫描速度一般用频率来表示，即1秒扫描来回扫描多少次。

垂直分辨率是指上下两个线束形成的激光点的夹角。线束在垂直方向上不是均匀分布的，而是中间密集，上下稀疏，如下图所示。这也很好理解，因为中间更有可能探测到行人或者是障碍物。

一般厂家宣称的垂直分辨率，显然是最密集那部分的分辨率。比如64线的产品，垂直FOV 40°，如果线束均匀分布，那么垂直分辨率是0.625°。可实际上厂家都是按密集那部分算，宣称垂直分辨率0.2°。华为胶片上面的垂直分辨率0.1，也是指最密集那部分。

6、出点数

也叫周期采集点数，举个例子，一个64线的激光雷达，水平FOV是120°，水平分辨率在10Hz的扫描频率下是0.2°。

我们可以知道，激光一次打出64个点，扫描一次120°能打出64x120/0.2=38400，1秒扫描10次，一共有384000 pts/s。

显然，出点数越多，扫描的效果越好，这就和机枪扫射是一样的道理。

参数解释

好了，掌握了上面这6个核心参数，也就掌握了激光雷达的精髓。

我再举个例子整体解释一下，咱们拿一个学生的学习来做比较：

• 探测距离就是学习的深度，学的越深，掌握的知识越好；
• 探测精度就是学习的好坏，学到越好，将来考试成绩越好；
• 线束就是能同时学习几个学科，语文数学物理化学历史地理啥都行就是线束多；
• FOV视角就是学习的广度，学的越广，知识越丰富；
• 角分辨率就是学习的精细度，学习的越细，考试遗漏的越少；
• 出点数就是学习的结果，点数越多，考试成绩越好。

这样说大家就容易理解了吧，咱们最后再看个实际的例子。

参数应用

了解了激光雷达参数，就能知道厂家到底是赚了我的钱，还是骗了我的心。比如下面这种情况：

看标题感觉广汽动作很迅速，马上就要上激光雷达了，这是要赶在小鹏前面的节奏？

咱们再仔细看广汽雷达的参数，广汽搭载的是一径科技的固态激光雷达 ML-30s。

what？这款雷达是大视角短距离应用，那怎么做无人驾驶？完成侧方停车还差不多！

看，只要了解一点儿激光雷达，就能看透厂家是蹭热度，还是真搞无人驾驶！

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如果您对自动驾驶感兴趣，欢迎继续阅读我的这篇文章《没有激光雷达，特斯拉能否在这场无人驾驶的进化中存活下来？》

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