現(xiàn)今，自動駕駛已成為業(yè)界的一個熱門話題，不管是以通用、福特、奔馳等為代表的傳統(tǒng)汽車廠商，還是以特斯拉、蔚來汽車等新能源汽車廠商，亦或是像滴滴、Uber 這樣的共享汽車平臺，都競相在這片熱土中馳騁。

　　關于自動駕駛技術相關的傳感器，目前主要有視覺、激光雷達、毫米波雷達等，三者在功能上各有優(yōu)勢，在一臺車子上，一般需要兩者或兩者以上結合使用。在應用層面上，就目前而言，主要分為兩派，一個是以特斯拉為代表的視覺攝像頭+毫米波雷達解決方案，另一個則是以 Goolge，百度等為代表的采用激光雷達以實現(xiàn)全自動駕駛的陣營。

　　在本期的 ACT TALK 中，我們邀請了激光雷達、毫米波雷達相關的兩名創(chuàng)業(yè)者——速騰聚創(chuàng)創(chuàng)始人 & CEO 邱純鑫以及杭州智波科技董事長袁帥分別講述這兩項技術應用、市場拓展狀況以及對多傳感器融合的看法。

　　速騰聚創(chuàng)邱純鑫：低速車領銜無人駕駛，激光雷達將越做越小

　　邱純鑫在機器人環(huán)境感知技術方面有著十余年的研發(fā)經驗，在 2014 年成立速騰聚創(chuàng)，專注激光雷達的研發(fā)。他認為，新能源汽車(鋰電池、充電樁等)、自動駕駛(激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等)、共享經濟(大數(shù)據(jù)、高精度地圖)這三股力量正在共享無人駕駛汽車這個億萬市場。

　　另外，邱純鑫還表示，實現(xiàn)無人駕駛的第一階段，即利用自動駕駛技術實現(xiàn)載物、載人的功能，其中，低速車(針對特定場景的快遞車、區(qū)域出租車等)僅應用在封閉園區(qū)內，不容易對人、物等造成重大傷害，因此相較于其他公路車輛更容易落地。乘用車(如公共汽車、出租車等)則是無人駕駛汽車的第二階段，相較于第一階段，增加了通訊、娛樂和信息交互入口。

　　無人駕駛涉及到高精度地圖、環(huán)境感知、決策規(guī)劃、車輛控制這幾個重要環(huán)節(jié)，其中，環(huán)境感知是難度系數(shù)最大、工程量最復雜的一環(huán)。包括激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、GPS+IMU、編碼器等傳感器技術的研發(fā)和測試。

　　與毫米波雷達、攝像頭這兩種方案相比較，激光雷達具有探測距離遠、測量精度高的優(yōu)勢，但劣勢就在于，無法應對雨雪、霧霾天氣，且不具備攝像頭能識別路標、車牌的功能。

　　邱純鑫表示，利用激光雷達的優(yōu)勢，通過點云算法，能實現(xiàn)路沿檢測、障礙物識別、定位與地圖創(chuàng)建的功能，另外通過融合算法，進一步實現(xiàn)車道線、障礙物的檢測，以及動態(tài)物體跟蹤。三維圖像呈現(xiàn)的即時性使得后期數(shù)據(jù)處理工作得到大大縮減。

　　前不久，速騰聚創(chuàng)宣布旗下多線激光雷達產品已做好量產準備，供貨周期大約為四周，是目前國內首個宣布量產的激光雷達廠商。

　　接下來，速騰聚創(chuàng)將繼續(xù)讓多線激光雷達的研發(fā)和量產提上日程，在現(xiàn)有基礎上，把雷達核心芯片化，降低產品的成本，提高規(guī)模量產的能力及穩(wěn)定性，推進產品在多個領域內的應用。

　　目前，國內外廠商的激光雷達個體體積都相對較大(例如 Google 用的 velodyne 64 線激光雷達就如頂著一個大花盆)，邱純鑫表示，未來，激光雷達有望被做成普通攝像頭般大小。

　　速騰聚創(chuàng)創(chuàng)始人 & CEO 邱純鑫

　　智波科技袁帥：高精度毫米波雷達的實現(xiàn)是個漫長的過程，國產替代進口并非不可能

　　相比激光雷達，毫米波雷達技術已十分成熟，且有相當長的歷史(始于上世紀 60 年代)。智波科技董事長袁帥表示，毫米波雷達是除視覺攝像頭以外的另一個成熟方案，被應用的頻率也在不斷提高。

　　相比攝像頭、激光雷達，毫米波雷達具有可穿透灰塵、雨水這一點絕對優(yōu)勢，因此可全天候工作且不受天氣影響。

　　據(jù)介紹，目前市面上的毫米波雷達有 24GHz，77GHz 兩種規(guī)格。其中，77GHz 毫米波雷達主要用在車的正前方，用于對中遠距離物體的探測，24GHz 毫米波雷達一般被安裝在車后方，用于盲點檢測。另外，視覺攝像頭在自動駕駛實現(xiàn)預警功能，而控制的實現(xiàn)則離不開毫米波雷達的配合。

　　奔馳 S 級毫米波雷達配置(車前 5 個，車后 2 個)

　　目前的毫米波雷達的主要缺陷在于精度還不夠完美，例如無法非常精確的將兩個物體進行區(qū)分，而視作一個物體的情況。袁帥表示，只要毫米波雷達的波長、帶寬足夠，其成像效果也能與激光雷達相媲美，當然，實現(xiàn)成本也不低。而在國外，79~81GHZ 的毫米波雷達技術已進行預研階段，正在為實現(xiàn)無人駕駛蓄勢待發(fā)。