点击下方
卡片
，关注“
自动驾驶之心
”公众号
>>
点击进入→
自动驾驶之心
『
自动驾驶
』
技术交流群
本文只做学术分享，如有侵权，联系删文
自动驾驶技术作为现代交通领域的颠覆性创新，已经成为全球汽车制造商和技术公司的战略重点。自动驾驶技术的核心在于车辆感知环境的能力，这决定了系统能否在复杂的道路条件下做出安全、有效的决策。当前，感知技术主要分为两大类：激光雷达与视觉感知。激光雷达因其能够提供精确的距离和形状信息，在自动驾驶技术早期的开发中被广泛应用。然而，随着计算机视觉技术的飞速进步，基于摄像头的纯视觉感知方案逐渐崭露头角，并在某些场景下展现出明显优势。
激光雷达最初被认为是实现高阶自动驾驶不可或缺的核心硬件。其通过发射激光束并接收反射信号，可以精确测量物体与车辆之间的距离，进而构建三维环境模型，帮助自动驾驶系统实现高精度的感知与导航。然而，随着视觉感知技术的成熟，尤其是深度学习和大规模数据训练的应用，纯视觉方案的感知能力得到了显著提升。特斯拉等企业通过在车辆中集成多个摄像头，依托强大的算法模型，实现了接近甚至超越激光雷达的感知效果。
在此背景下，本文将系统地分析激光雷达与纯视觉方案在自动驾驶中的技术应用与市场发展趋势。通过详细讨论两者的优缺点及典型应用案例，深入探讨企业在选择自动驾驶感知技术时所需考虑的因素，以期为行业发展提供有益的参考。
激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一种通过发射激光并接收反射光来测量物体与传感器之间距离的技术。其基本工作原理是发射一个短脉冲的激光束，这些激光束在遇到物体表面时会反射回来，传感器通过检测激光发射和反射的时间差，从而计算出物体与激光雷达之间的距离。通过对多个反射点的距离测量，激光雷达能够生成一个三维的点云图像，精确描绘出周围环境的几何形状和物体分布。
激光雷达的核心组件包括激光发射器、光学系统、探测器以及控制系统。激光发射器产生并发射特定波长的激光束，光学系统则负责聚焦和引导激光束，并将反射的光信号引导到探测器上。探测器将接收到的光信号转换为电信号，控制系统根据这些电信号计算出距离信息，并生成环境的三维模型。
随着激光雷达技术的发展，调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave，FMCW）激光雷达成为激光雷达发展的一种新兴发展方向，与传统的脉冲激光雷达相比，FMCW激光雷达通过连续发射频率调制的激光波，并通过测量频差来获取目标物体的距离和速度信息。FMCW激光雷达的优势在于其能够同时测量多个物体的速度和距离，具有更高的分辨率和抗干扰能力。这种技术在高速运动物体的检测中尤为有效，特别适用于高速公路和城市复杂交通环境中的应用。
然而，FMCW激光雷达的技术实现复杂，制造成本较高。其涉及的关键技术包括高精度频率调制、高速信号处理以及多目标识别等，这些都对激光雷达的硬件和软件提出了极高的要求。因此，尽管FMCW激光雷达在技术上具有显著优势，但其商业化进程依然面临挑战。
激光雷达最大的优势在于其测距精度非常高，通常可以达到厘米级别，远高于传统的雷达和摄像头技术。通过高密度的点云数据，激光雷达能够精确感知周围环境中的物体位置、形状和距离，为自动驾驶系统提供精确的环境感知。
激光雷达不依赖环境光照条件，能够在白天、夜晚以及光线复杂的环境中工作。这使得激光雷达特别适用于多变的户外环境，如城市街道、隧道和夜间驾驶等场景。与摄像头不同，激光雷达不受眩光或逆光的影响，因此在强光条件下仍能保持稳定的感知能力。
激光雷达可以生成高精度的三维点云图像，提供关于环境的详细空间信息。这些点云数据可以被用于实时的障碍物检测、路径规划以及环境建模，帮助自动驾驶系统在复杂的环境中做出正确的决策。
根据激光的波长，激光雷达主要分为905nm和1550nm两种类型，它们各有特点和应用领域。激光雷达的电磁波不易受到其他电子设备或环境因素的干扰，因此，激光雷达在具有多种电磁信号干扰的环境中依然能够保持稳定的工作性能。
激光雷达的高制造成本是其大规模应用的一大障碍。高精度激光发射器和探测器的生产成本昂贵，尤其是FMCW激光雷达，因其技术复杂，制造成本更高。此外，激光雷达系统的维护和校准也需要额外的成本投入，这进一步增加了整车的成本压力。
激光雷达系统的集成和调试复杂度较高，需要与车辆的电子电气架构进行深度集成。激光雷达不仅需要安装在车辆的特定位置，以确保其感知视野覆盖周围环境，还需要与其他感知系统（如摄像头、毫米波雷达）进行数据融合。这种复杂的系统集成要求对自动驾驶车辆的开发和测试带来了额外的挑战。
虽然激光雷达在夜间和光照复杂的环境中表现优异，但在某些恶劣天气条件下，如大雾、大雨或积雪环境中，激光束的传播会受到严重影响，导致探测距离缩短、信号衰减，从而影响感知精度。这使得激光雷达在这些天气条件下的应用存在一定的局限性。
激光雷达生成的三维点云数据量巨大，需要强大的计算能力进行实时处理。这对自动驾驶系统的数据处理和存储能力提出了更高的要求，增加了系统的复杂性和能耗。此外，高密度点云数据的实时传输也对车内网络提出了更高的带宽需求。
激光雷达技术广泛应用于自动驾驶领域，尤其是在L4及以上级别的自动驾驶系统中。许多自动驾驶系统的核心感知模块都依赖激光雷达提供的高精度环境数据。例如，Waymo的自动驾驶车辆配备了多种类型的激光雷达，包括短程和长程激光雷达，以确保在不同驾驶场景下均能获得精确的感知数据。
在城市道路中，激光雷达能够帮助车辆识别交通信号灯、行人、非机动车辆以及复杂的建筑物结构，确保自动驾驶系统能够在拥堵的城市环境中安全行驶。在高速公路场景下，激光雷达则主要用于检测前方车辆、识别车道线和道路边界，帮助自动驾驶系统进行安全的高速行驶和换道操作。
此外，激光雷达还在自主泊车系统中得到了广泛应用。通过激光雷达提供的高精度距离信息，自动驾驶车辆可以精确地识别停车位和周围障碍物，实现高效的自主泊车功能。
尽管激光雷达在自动驾驶中的应用已经取得了显著进展，但其高昂的成本和在恶劣天气下的表现限制了其大规模商用化进程。随着纯视觉方案的逐步成熟，激光雷达在自动驾驶市场中正逐渐被很多企业抛弃。
纯视觉方案是指通过摄像头采集道路及周围环境的视觉信息，结合计算机视觉技术进行图像处理和目标识别，以实现自动驾驶感知功能的技术路线。纯视觉方案的核心在于利用车载摄像头捕捉多角度、多光谱的图像数据，通过深度学习算法对图像数据进行解析和理解，进而实现对道路、车辆、行人以及交通标志等目标的识别和追踪。
纯视觉方案通常采用多摄像头配置，以实现对车辆周围环境的全方位感知。前视摄像头主要用于识别车道线、交通标志以及前方车辆，侧视摄像头用于监测盲区和换道辅助，后视摄像头则提供泊车辅助和后方监控。通过多摄像头数据的融合与同步，自动驾驶系统能够生成一个全景视图，并对目标物体进行精确定位和跟踪。
基于深度学习的目标识别技术是纯视觉方案的核心，神经网络通过对大量标注数据的训练，能够自动提取图像中的特征信息，实现对复杂场景中多种目标的识别。例如，YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等实时目标检测算法，可以在高速行驶的场景中快速识别前方障碍物，并提供相应的避障路径规划。
此外，纯视觉方案还可以结合光流（Optical Flow）技术，用于计算连续帧图像中像素的移动矢量，从而推测物体的速度和方向。这对于预测行人过马路、前方车辆减速或变道等动态场景至关重要。
相比激光雷达，车载摄像头的成本更低，这使得纯视觉方案在大规模商用化过程中更具优势。车载摄像头已经广泛应用于汽车行业，其生产工艺成熟、供应链完善，能够实现低成本的批量生产。因此，采用纯视觉方案的自动驾驶系统在成本控制上具有明显的竞争力。
摄像头可以捕捉高分辨率的图像数据，提供丰富的环境信息。这不仅有助于识别车道线、交通标志、车辆及行人等常规目标，还能够识别出更多的细节信息，如路面标识、行人手势、车辆品牌等，为自动驾驶系统提供更多的决策依据。
纯视觉方案除了能够实现目标识别和障碍物检测，还可以实现车道保持、交通标志识别、驾驶员状态监测等多种辅助驾驶功能。通过深度学习算法的优化和训练，摄像头还可以逐步实现夜视、自动远近光切换等高级功能，进一步提升系统的智能化水平。
纯视觉方案基于软件算法的更新能够不断提升系统的性能。通过OTA（Over-the-Air）升级，自动驾驶车辆可以随时获取最新的视觉算法模型，增强对新出现场景和目标的适应能力。这使得纯视觉方案具有高度的灵活性，能够快速响应市场需求的变化。
