激光雷達(dá)在無(wú)人駕駛汽車(chē)中的應(yīng)用

白巧花

當(dāng)今，人類(lèi)文明的進(jìn)程在不斷加快，毫無(wú)疑問(wèn)，21世紀(jì)將是人工智能的天下，而無(wú)人駕駛汽車(chē)就是人工智能皇冠上的明珠，無(wú)人駕駛已成為未來(lái)最值得期待的汽車(chē)技術(shù)之一，世界級(jí)IT企業(yè)和汽車(chē)巨頭都在加速布局無(wú)人駕駛戰(zhàn)略，力圖在未來(lái)數(shù)百億的無(wú)人駕駛市場(chǎng)中分一塊蛋糕。

1 雷達(dá)是無(wú)人駕駛汽車(chē)的眼睛

汽車(chē)要實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，就跟人走路一樣，必須通過(guò)眼睛來(lái)感知外界的信息，通過(guò)大腦來(lái)控制我們雙腿該怎么走。眼睛之于汽車(chē)，可以是攝像頭、普通雷達(dá)、激光雷達(dá)。大腦之于汽車(chē)，那就是芯片了，它會(huì)根據(jù)“眼睛”所看到情景，通過(guò)嚴(yán)密的計(jì)算，也可以結(jié)合例如地圖等數(shù)據(jù)庫(kù)，最終控制車(chē)輪該怎么走。在這些“眼睛”之中：攝像頭精度高、可見(jiàn)范圍遠(yuǎn)，但是害怕霧雨天；普通雷是以微波和毫米波段的電磁波作為載波，不怕霧雨天，但是精度低、可見(jiàn)范圍短。而激光雷達(dá)正好結(jié)合以上兩者的優(yōu)點(diǎn)，它以光波波段電池輻射，波長(zhǎng)比微波和毫米波短得多，因此，不僅精度高、可見(jiàn)范圍遠(yuǎn)，也不怕霧雨天，自然成為無(wú)人駕駛汽車(chē)的首選。

據(jù)國(guó)外調(diào)研機(jī)構(gòu)的分析預(yù)測(cè)，2015年全球汽車(chē)激光雷達(dá)市場(chǎng)規(guī)模約為六千兩百萬(wàn)美元，預(yù)計(jì)2020年全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到2.7億美元左右，2017～2020年將以34%年復(fù)合成長(zhǎng)率增長(zhǎng)。

2 激光雷達(dá)的發(fā)展對(duì)無(wú)人駕駛汽車(chē)的影響

激光雷達(dá)能否大規(guī)模運(yùn)用在無(wú)人駕駛汽車(chē)，主要取決于成本和效果。如果低成本的激光雷達(dá)方案能達(dá)到汽車(chē)業(yè)界期望的效果，將極大地推動(dòng)無(wú)人駕駛汽車(chē)上市進(jìn)度。目前，除了美國(guó)Velodyne公司，一些較為成規(guī)模也在做激光雷達(dá)的公司，以及一些處于創(chuàng)業(yè)階段公司都在為尋求降低激光雷達(dá)成本，而努力奮斗中。目前降低激光雷達(dá)成本的基本方向是，讓激光雷達(dá)從“機(jī)械式”往“固態(tài)式”的路線(xiàn)走。

3 激光雷達(dá)的原理與結(jié)構(gòu)

與雷達(dá)原理相似，激光雷達(dá)使用的技術(shù)是飛行時(shí)間（TOF， Time of Flight）。具體而言，就是根據(jù)激光遇到障礙物后的折返時(shí)間，計(jì)算目標(biāo)與自己的相對(duì)距離。激光光束可以準(zhǔn)確測(cè)量視場(chǎng)中物體輪廓邊沿與設(shè)備間的相對(duì)距離，這些輪廓信息組成所謂的點(diǎn)云并繪制出3D環(huán)境地圖，精度可達(dá)到厘米級(jí)別，從而提高測(cè)量精度。

在ADAS系統(tǒng)中，激光雷達(dá)通過(guò)透鏡、激光發(fā)射及接收裝置，基于TOF飛行時(shí)間原理獲得目標(biāo)物體位置、移動(dòng)速度等特征數(shù)據(jù)并將其傳輸給數(shù)據(jù)處理器；同時(shí)，汽車(chē)的速度、加速度、方向等特征數(shù)據(jù)也將通過(guò)CAN總線(xiàn)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)處理器；數(shù)據(jù)處理器對(duì)目標(biāo)物體及汽車(chē)本身的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理并根據(jù)處理結(jié)果發(fā)出相應(yīng)的被動(dòng)警告指令或主動(dòng)控制指令，以此實(shí)現(xiàn)輔助駕駛功能。

4 機(jī)械雷達(dá)與固態(tài)雷達(dá)

激光雷達(dá)包括機(jī)械激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)。

機(jī)械激光雷達(dá)帶有控制激光發(fā)射角度的旋轉(zhuǎn)部件，而固態(tài)激光雷達(dá)則依靠電子部件來(lái)控制激光發(fā)射角度，無(wú)需機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件。

由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)有所差別，兩種激光雷達(dá)的體積大小也不盡相同。機(jī)械激光雷達(dá)體積較大、價(jià)格昂貴、測(cè)量精度相對(duì)較高，一般置于汽車(chē)外部。固態(tài)激光雷達(dá)尺寸較小、性?xún)r(jià)比較高、測(cè)量精度相對(duì)低一些，但可隱藏于汽車(chē)車(chē)體內(nèi)，不會(huì)破壞外形美觀。

激光雷達(dá)的固態(tài)化、小型化、低成本化將是大勢(shì)所趨。有了低成本高精度的激光雷達(dá)，我們將會(huì)向無(wú)人駕駛的量產(chǎn)邁出一大步。

5 激光雷達(dá)在無(wú)人駕駛汽車(chē)上的基本運(yùn)用

二維激光雷達(dá)和三維激光雷達(dá)在無(wú)人駕駛車(chē)輛上得到了廣泛應(yīng)用。與三維測(cè)距雷達(dá)相比，二維激光雷達(dá)只在一個(gè)平面上掃描，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、測(cè)距速度快、系統(tǒng)穩(wěn)定可靠，但是將二維激光雷達(dá)用于地形復(fù)雜、路面高低不平的環(huán)境時(shí)，無(wú)法完成地形的重建工作，且容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)失真和虛報(bào)等現(xiàn)象；而三維激光雷達(dá)則可以獲得車(chē)輛環(huán)境的深度信息，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)障礙物，構(gòu)建可行駛區(qū)域，在豐富的點(diǎn)云數(shù)據(jù)上可獲得包括車(chē)道、路沿等道路要素，還可獲得非結(jié)構(gòu)化道路的障礙物和可行駛區(qū)域，行駛環(huán)境中行人和車(chē)輛，交通信號(hào)燈和交通標(biāo)志等其他豐富信息。

1）動(dòng)靜態(tài)障礙物檢測(cè)與分類(lèi)

障礙物檢測(cè)時(shí)無(wú)人駕駛汽車(chē)自主導(dǎo)航的基本前提和安全保障。對(duì)于靜態(tài)障礙物，無(wú)人車(chē)需要通過(guò)激光雷達(dá)準(zhǔn)確獲取障礙物的位置、寬度、長(zhǎng)度、高度等信息以便進(jìn)行防碰撞、避障等動(dòng)作；對(duì)于動(dòng)態(tài)障礙物，無(wú)人車(chē)需要通過(guò)激光雷達(dá)獲取障礙物的橫縱向移動(dòng)速度、位置、長(zhǎng)寬高、類(lèi)別等信息，無(wú)人車(chē)可以基于移動(dòng)障礙物的信息進(jìn)行合理的動(dòng)作規(guī)劃。

2）道路邊緣檢測(cè)與道路特征識(shí)別

道路邊緣檢測(cè)可以讓無(wú)人車(chē)更合理的規(guī)劃當(dāng)前路徑的可行駛區(qū)域，在GPS導(dǎo)航失效時(shí)保障無(wú)人車(chē)?yán)^續(xù)行駛；同時(shí)，不同顏色的道路區(qū)域反射率不同，基于此，激光雷達(dá)可以利用反射率進(jìn)行車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)；對(duì)于多線(xiàn)激光雷達(dá)，無(wú)人車(chē)可以利用每條線(xiàn)之間的關(guān)系進(jìn)行坡度檢測(cè)。

3）激光雷達(dá)用于地圖構(gòu)建和定位

在自主駕駛過(guò)程中需要一個(gè)厘米級(jí)的高精度地圖，結(jié)合環(huán)境模型和傳感器場(chǎng)景和交通狀況感知，最后進(jìn)行駕駛決策。這其中，激光雷達(dá)起到了地圖采集、環(huán)境感知和輔助定位等功能。

通過(guò)采用激光雷達(dá)多次行駛獲取道路的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，進(jìn)行人工標(biāo)注，過(guò)濾一些點(diǎn)云圖中的錯(cuò)誤信息，對(duì)多次收集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊拼接最終形成高清地圖。所建立路面模型包含較全的交通標(biāo)志和交通信號(hào)燈，車(chē)道線(xiàn)位置、數(shù)量和寬度等，道路坡度和斜率等，還包括車(chē)道限高、下水道口、障礙物以及其他道路細(xì)節(jié)。既提供當(dāng)前道路的靜態(tài)環(huán)境模型，也可以通過(guò)預(yù)先存儲(chǔ)的點(diǎn)云和圖像特征數(shù)據(jù)來(lái)提供高精度定位。

參考文獻(xiàn)

[1]董輝. 谷歌無(wú)人駕駛汽車(chē)裝用的雷達(dá)傳感器 [J].汽車(chē)電器，2017（6）

[2]王世峰 戴祥. 無(wú)人駕駛汽車(chē)環(huán)境感知技術(shù)綜述.[J].長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） ， 2017，40（1）endprint