当无人车拥有火眼金睛

自动驾驶说

说到无人车，就不得不提到激光雷达，简称光达。在硅谷的小伙伴应该都见过光达。它就是无人车上不停旋转的那顶帽子。

车顶上的激光雷达

特斯拉的老大Elon Musk声称，唯有特斯拉的车不需要激光雷达(lidar)。特斯拉只需用摄像头和雷达(radar)传感器，就可以做到像人眼一样观察四周路况。这真的可行吗？

秒懂光达原理

光达的原理类似于声呐。只不过这里我们用光代替声音，来衡量汽车与障碍物之间的距离。和蝙蝠靠回声定位一样，汽车向四周发射激光束，并通过反射回来的信号绘制出周围环境的3D模型。光达的英文是Lidar，拆开看就是：

Li：Light（光），光达发射出人肉眼无法看到的红外线。

d：detection（检测），靠发射出的激光束找到障碍物。

a：and

r：ranging（测距离），靠返回的光束判断物体距离。

激光雷达眼中的世界

光达：无人车的第二双眼睛

当前最好的光达可以识别距离百米之外、大小只有几厘米的物体，可以区分物体与行人，甚至可以辨别行人和汽车的移动轨迹和速度。谷歌、Uber等公司的无人车的感知系统都主要依赖于激光雷达。特斯拉既然说光达完全没有必要，我们就来看看，光达和摄像头，到底谁更厉害？

光达 PK 摄像头

Round 1. 基本原理

光达：计算激光束的反射时间和波长。

摄像头：将光学信号转化成数字图像信号。

Round 2. 成像

光达：完整绘制障碍物3D图像。

摄像头：必须根据2D图像判断/生成3D图像。

Round 3. 颜色识别

光达：无法辨别颜色。

摄像头：可辨别颜色。

Round 4. 摆放位置

光达：必须摆放在视野毫无阻挡的地方，所以常常放在车顶。这无疑降低了无人车的颜值。

摄像头：像人眼一样小的摄像头想摆哪里就摆哪里。

Round 5. 测绘和识别障碍物

光达：成像可视化程度低，障碍物识别准确率高。

摄像头：成像可视化程度高，障碍物识别准确率低。

Round 6. 测距离

光达：近，几米到二百米。

摄像头：远，可达几百米。

Round 7. 适合自然环境

光达：黑天也能看得清，影子也可识别，但受天气因素影响较大。

摄像头：下雾下雨也看得清， 但被外界光源强度所限制。

Round 8. 对计算机要求

光达：很低。

摄像头：很高，需要将2D图像转为3D。

Round 9. 硬件成本

光达：成本高，当今一个光达的成本已经从七万美元降到了一万美元。不过成本仍然是批量生产无人车的瓶颈。

摄像头：成本低。

激光雷达各个方面的表现

九个回合下来，光达和摄像头不相上下，各有千秋。Elon Musk说激光雷达可以被取代的说法也确实很难让人信服。打造一辆完美的无人车，显然还是需要激光雷达的辅助。或许几年后，特斯拉可以研发出这样完美的传感器，不过到那时候，激光雷达的成本也会大大降低，特斯拉的成本优势也会被弱化。