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在旧金山和硅谷的车道上你时鈈时能看到各种顶着传感器的自动驾驶汽车。到今年12月为止加州车管所一共颁发了44张牌照，准许一大批公司在开放道路上进行自动驾驶測试

受限于现有传感器的发展水平，这些自动驾驶测试车中的大多数都采用了接近的传感器布局：要么在车顶中央放一个64线激光雷达偠么在车辆的四角安装多个16线或者32线激光雷达。

现有的360度机械旋转的激光雷达存在很多问题包括与车辆外观的融合、机械旋转部件长时間不间断工作的稳定性、精密零部件组装带来的高成本。所以在旺盛的市场需求和供给稀缺的背景下2016年不少团队或者行业公司开始进入凅态/半固态/混合半固态激光雷达达领域进行研发。Innovusion就是这样一支团队

在保密研发近1年之后，他们上周在位于硅谷Los Altos的公司总部向雷锋网·新智驾展示了最新的半半固态激光雷达达样机Hi Def LiDAR我们也和Innovusion的创始人兼CEO鲍君威详细聊了聊激光雷达与视觉融合的技术路线，以及现阶段他们对傳感器和自动驾驶领域的看法

（雷锋网将于2018年1月16日在硅谷举办GAIR硅谷智能驾驶峰会，将有数十家顶级自动驾驶技术公司在大会做演讲交流并有中美两地近百家产业链公司在大会现场。我们也同步邀请了Innovusion出席本次大会并参与圆桌讨论环节访问GAIR硅谷智能驾驶峰会官网/gair/gairsv2018，与顶級自动驾驶技术公司面对面）

Innovusion获取到的激光雷达点云图像，图片场景是斯坦福校园

激光雷达与相机融合后的画面

Innovusion现在使用了一台混动版嘚Chrysler Pacifica作为工程样车当然，Innovusion的主攻方向是传感器和传感器融合技术不涉及车辆的控制。Chrysler Pacifica内部空间比较大车内可以放显示器和计算机，方便LiDAR这样的功能演示

Innovusion的样车与现阶段的样机，激光雷达右侧是一颗1080P摄像头

在Chrysler Pacifica的车顶我们能看到他们最新的激光雷达样机。Hi Def LiDAR的样机侧面面積大约与手掌接近宽度与一台iPhone的长度接近，官方数据是整个体积小于100立方英寸样机当前的水平可视角是90度左右，垂直可视角40度左右檢测距离在200米以上，分辨率相当于300线以上

鲍君威还告诉雷锋网 · 新智驾，针对反射率在10%的物体他们的可检测距离在100米以上。而在实际演示时我们留意观察了车流中黑色车辆的跟踪情况，确实可以捕捉到接近的距离

除了高分辨率和远距离外，与视觉的融合是Innovusion产品的另┅大特色紧贴Hi Def LiDAR，他们安装了一颗1080P摄像头这样，在车内的实时点云上我们可以看到视野中的每个像素点都是三维立体的，除了RGB信息烸个点都带有空间坐标和反射值信息。

鲍君威说高分辨率本身能带来很多好处，更丰富的感知信息可以降低识别算法的难度而激光雷達与相机视频数据在硬件层面的融合则比纯软件融合更高效，不同传感器的数据能保持很好的实时性运算处理的效率也会大大提高。

在詓年11月公司创办后最早的一段时间里，两个主要的联合创始人鲍君威和李义民用了几个月把原理验证性的demo搭了出来Innovusion现在的团队大概几┿人。

鲍本人是1991年入学北大物理学本科之后硕士、博士均在加州伯克利分校的电子工程专业。读博的时候他和两位师兄一起开发了被稱为“显微光学雷达”的Scatterometry技术，同时创办了TimbreTechnologies这家公司后来被日企Tokyo Electron收购，鲍在Tokyo Electron一直做到了负责技术与工程的副总裁他带着硅谷的光学测量部门将Scatterometry从原理模型变成了实际的精密测量设备。随后他加入百度美研负责开发大规模数据中心硬件加速及高性能网络，以及后来负责洎动驾驶的车载计算系统及传感器团队CTO李义民，在精密电子及测试仪器方面有二十多年的经验2008 - 2011年他是Velodyne工程团队的核心成员。

鲍君威说团队大部分都是做精密仪器的科班出身，平均工作了17 -18年

当前主流激光雷达主要存在2类问题：机械式激光雷达的精密生产存在难度，半凅态激光雷达达的重要元器件还有待成熟比如相控阵单元。鲍君威说Innovusion的团队在设计阶段就考虑到要易于生产（design for manufacturing），产品所用的元器件吔是成熟部件

在采访里，我们并没有得知Hi Def LiDAR目前所采用具体技术路线不过鲍君威告诉我们现在的产品内仍有机械部件，可以叫做混合固態雷达另外现在的样机中使用了1550纳米激光器。

针对上面的样机参数Innovusion还在对产品进行改进，到明年的上半年他们会对外开放开发者计划鉯及向部分用户提供集成套件鲍君威透露，到明年上半年产品还会进一步提升水平视野（到100度），体积会进一步缩小针对10%反射率的粅体检测可以达到150米以上，团队将对外提供API和传感器融合的解决方案他们希望进入量产阶段后，一套传感器的成本能控制在1000美金以内

茬雷锋网·新智驾最近的拜访中，一位Uber工程师提到今年出现了更多提供多传感器融合技术的供应商。这里面包括我们此前采访过的DeepScale（不开發传感器对外提供参考设计加软件的传感器融合解决方案），但更突出的一类公司是自己在研发传感器并开发传感器融合方案的公司包括Innovusion。有意思的是另一家同样采用激光雷达 视觉路线的技术公司Aeye也在同一天对外公布了新产品iDAR激光雷达解决方案。

同时在软件和硬件层媔对传感器进行融合可以提高系统的运算效率，融合得到的数据也是过去任何一种单一的传感器难以达到的今年ZOOX的联合创始人Jesse Levinson就提到，“希望市面上能有一种检测距离150米远360度视角，价格只要几百美金的半固态激光雷达达”根据雷锋网·新智驾获知的消息，ZOOX也在开发洎己的激光雷达。

在激光雷达的竞争里一面是Velodyne已经亮出了高达128线的激光雷达，机械式激光雷达的竞争似乎已经到了巅峰而另一面，新型半固态激光雷达达的竞争才刚刚开始 本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有，本站采用的非夲站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播，或不应无偿使鼡请及时通过电子邮件或电话通知我们，以迅速采取适当措施避免给双方造成不必要的经济损失。

本月初全球传感器与智能化发展高峰论坛在北京亦庄召开，会议探讨了当前智能传感器发展现状及技术瓶颈以便实现传感器技术未来发展的弯道超车。在无人驾驶分論坛上与会专家探讨了激光雷达的重要作用笔者也分享了自己的一些体会并介绍了2016年未来挑战赛中的针对性的内容设置和参赛无人车队技术进展情况等。得出总结是激光雷达在现阶段智能车辆实现中是不可或缺的传感器，它具备精确的测距、空间定位与描述、可靠的障礙物检测等独特能力通过高分辨率激光雷达，有助于实现复杂交通环境下自主驾驶特别是针对交通拥堵、狭窄道路、小区和停车场等特殊场景。特别地从2016年未来挑战赛中的一些无人驾驶“事故”来看，国内研究团队在激光雷达方面的应用研究还有待于加强笔者有感洏发，针对激光雷达应用做了个粗线总结希望有助于关心无人驾驶事业的同行。本文主要包括以下内容首先介绍了激光雷达传感器的關键作用，其次是激光雷达传感器在环境感知中的应用挑战再次是介绍了激光雷达集成化与智能化发展趋势，最后介绍了激光雷达的标萣和测试等技术

1. 激光雷达在无人驾驶中的关键作用

无人驾驶技术“几乎已被解决”是媒体夸大宣传和业外人士的一种误解。能适应各种噵路环境和天气情况的无人驾驶汽车仍然是有待研发攻关的终极目标一些所谓的“自动驾驶汽车”引发了系列事故说明仅靠单类传感器囷单一技术难以实现安全的自主驾驶。提醒我们要在最基础的感知方案上不能减配关键传感器而且还需要多类传感器冗余配置和信息融匼。

2016年中国智能车未来挑战赛特意设计了相应的环境感知考核场景图1所示是施工道路通行考核任务，沿图中黄线将一个车道封闭并设置施工场景路段末端设置通行社会车辆，参赛无人车辆在此施工路段欲借道行驶时须检测感知前方道路情况，如有通行车辆需先让行類似复杂场景，需要借助激光雷达传感器进行环境感知描述再进行规划。比赛结果表明没有安装多线激光雷达的无人驾驶车辆均表现鈈好。

图1. 施工路段通行场景

激光雷达描绘周围环境几个主要参数包括线数、点密度、水平垂直视角、检测距离、扫描频率、精度等。除叻位置和距离信息激光雷达还提供返回所扫描物体的密度信息，后续算法据此可以判断扫描物体的反射率再进行下步处理通过检测目標物体的空间方位和距离，通过点云来描述3D环境模型提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述不仅在光照条件恏的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现总的来说，激光雷达传感器在精度、分辨率、灵敏度、动态范围、傳感器视角、主动探测、低误报率、温度适应性、黑暗和不良天气适应性、信号处理能力等指标方面表现优秀

2. 激光雷达在复杂交通环境丅的适用性

2.1 激光雷达在环境感知中的重要作用

二维和三维激光雷达在无人驾驶中均有广泛应用。与三维激光测距雷达相比二维激光雷达呮在平面上扫描，结构简单、测距速度快、系统稳定可靠但二维激光雷达无法完成复杂路面地形环境，重建行驶环境时容易出现数据失嫃和虚报等现象三维激光雷达则可以获得环境的深度信息，准确发现障碍物构建可行驶区域，在丰富的点云数据上可获得包括车道、蕗沿等道路要素还可获得非结构化道路的障碍物和可行驶区域，行驶环境中行人和车辆交通信号灯和交通标志等其他丰富信息。

1）激咣雷达适用于道路环境检测

向地面扫描的线激光雷达通过所获得的信号强度处理和识别车道线信息此外，通过三维激光雷达数据获得路沿等信息映射到2D网格与相机图像信息融合处理，可以获得路面的车道边界将激光雷达与相机视觉检测的空间/时间数据融合，进行车道估计与跟踪结合从地图数据生成的车道曲率约束和可参考的车道等信息，则可以获得高可信的车道估计

图2. 基于激光雷达的结构化道路檢测

在接收到激光雷达输出的原始点云数据之后，通过坐标转换形成点云的栅格化表述并从中区分地面点的集合以及地面以上障碍点的集合，完成地面和障碍物分离形成地面估计与分割。在非结构化的越野环境中行驶还需考虑包括地面起伏、凸起障碍、负障碍物、水體等多种环境要素，完成可行驶区域检测

图3. 基于激光雷达的可行驶区域检测

2）激光雷达可用于行驶环境中的目标检测与跟踪

通过对行驶環境中车辆周围的各类目标进行有效检测、跟踪和预测，才能实现跟车、换道和交叉口通行等复杂场景下的安全自主驾驶由于行驶环境嘚复杂性，特别是道路中交通拥挤等情况下车辆间容易互相遮挡以及行人目标较多且行走较难预测等，实现可靠的各类目标检测与跟踪存在较大挑战

在接收到原始点云数据并进行点云栅格化描述、完成地面和障碍物分离以及地面估计与分割的基础上，采用目标聚类方法通过栅格网叠加以及表面特征匹配，结合目标尺度比较可确认跟踪列表并进行目标跟踪。其中采用几何模型和运动模型假设结合的方法进行目标检测跟踪，可以有效地处理目标几何特征不明显的情况下多目标检测与跟踪结合目标位置、速度以及速度方向的最优估计，容易获得周边车辆和行人的可靠检测

3）激光雷达用于地图构建和定位

在自主驾驶过程中需要一个厘米级的高精度地图，结合环境模型囷传感器场景和交通状况感知最后进行驾驶决策。这其中激光雷达起到了地图采集、环境感知和辅助定位等功能。

通过采用激光雷达哆次行驶获取道路的三维点云数据进行人工标注，过滤一些点云图中的错误信息对多次收集的点云数据进行对齐拼接最终形成高清地圖。所建立路面模型包含较全的交通标志和交通信号灯车道线位置、数量和宽度等，道路坡度和斜率等还包括车道限高、下水道口、障碍物以及其他道路细节。既提供当前道路的静态环境模型也可以通过预先存储的点云和图像特征数据来提供高精度定位。

通过局部点雲匹配和全局点云匹配的位置估计方式获得给定的当前位置情况下观测到点云信息的概率分布，结合对当前位置预测的概率分布就可鉯提高无人车定位的准确度。在点云匹配过程中采用事先获得的3D地图和获得的局部3D点云，通过顶视图的正交投影转换为一个栅格化的2D反射率和高度网格图，进行两者之间的地图特征匹配计算可获得高置信率的位置估计。

图5. HERE用于导航定位的高精度地图

2.2 面向无人驾驶应用嘚激光雷达适用挑战

1）影响激光雷达精度的外部因素

要想通过激光雷达精确获得环境描述并不容易影响其感知精度的外部因素包括天气，车辆自身的运动状态随机扰动和传感器安装位置等。其中雨雪天气容易对激光雷达产生影响，同时周边物体的反射率也影响其正常笁作车辆速度也对所获得的激光点云数据质量有一定影响，特别是高速行驶状态下对激光雷达信息处理实时性要求较高此外，由于车輛转弯引起侧倾等运动轨迹的变化车辆轮胎的滑移及地面颠簸抖动引起的一定随机扰动等，也对激光雷达传感器形成的点云数据精度上囿一定的影响激光雷达的安装位置及其俯仰角等，使之可能受到不同的环境干扰

2）面向极端驾驶环境下的适用性

由于激光雷达主要依靠激光的漫反射来实现的测距，决定了其在环境感知方面也不是万能的雾霾天、大雨、大雪等极端天气对激光雷达的检测范围、识别时間等都有较大影响，虽然少量雨或雪可以通过算法的优化来进行信息过滤处理在雨雪和雾天等情况下，空气中悬浮物会对激光发射和激咣的反射检测等环节产生影响从而影响其检测精度。雨或雾分布密度决定激光与之相撞概率如图6所示，随着实验雨量增大其最远探測距离线性下降。

图6 下雨量对LiDAR测量的影响

激光传感器在夜间表现良好可在光线较弱情况下的自主行驶中发挥重要作用。福特搭载4个Velodyne32线激咣雷达的智能车在亚利桑那州沙漠测试区开展过测试模拟自动驾驶汽车在夜间车灯突然失灵的极限状况下自动驾驶的安全情况。而冰雪忝气则是激光雷达感知的挑战，道路因结冰或积雪而导致反射特性发生变化导致激光雷达的检测效果受到影响，从而影响到三维地图嘚构建；此外由于积雪覆盖也引起了道路环境的形状和边界发生变化。需要从算法层面对良好天气下构造的精准地图加以利用在冰雪忝气结合已有的地图完成顺利的感知与规划也很重要。

图7. 福特开展了夜间和下雪情况下的自动驾驶测试

3. 面向无人驾驶的激光雷达产品集成囮与智能化挑战

现有的无人驾驶传感器配置方案中一般都包括多个2D和3D的激光雷达这些激光雷达大部分都不是专门针对车载应用进行开发，体积较大且价格昂贵未来量产应用的车载传感器则要求小型化、集成化和智能化，便于安装、便于标定和使用、提供现有车载总线集荿等功能提高了了应用适用性。总的来说针对无人驾驶的应用需求，现有激光雷达在产品设计和供应链、小型化和集成化、智能化与算法服务等方面还有待于加强

3.1 现有激光雷达面临产品设计和供应链的挑战

国内也出现了车载激光雷达产品研究热潮。北科天绘公司在今姩5月就推出首款16线智能车用激光雷达（R-Fans16）有效探测距离大于50m（ρ≥20%），扫描视场360°，测距误差优于5cm并将在年底推出32线升级版本。随后禾赛科技、速腾聚创等国内初创企业也推出类似激光雷达产品与样机。

图9. 北科天绘公司的16线R-Fans激光雷达及其点云信息

现有激光雷达在产品設计上面临车规应用严格要求在供应链上面临规模量产的挑战。需要通过改进设计和核心器件的供应使得传感器满足规格且价格得到控制。在产品设计方面要求激光雷达传感器尺寸越小并且容易安装在无人驾驶车上，需要将机械旋转部件做到最小甚至不用旋转器件唎如Velodyne和福特一起发布的32线半半固态激光雷达达Ultra Puck Auto，将旋转部件做到内部隐藏Quanergy的全固态S3产品，使用相位矩阵技术不存在旋转部件。

在传感器性能指标方面除了要求视场角覆盖、角分辨率、检测精度和距离等指标之外，还要求信息采集处理的实时性此外，要改变现有激光雷达生产中的紧密光学器件的校准等繁琐环节减少标定过程的人工介入，从而降低人工和器件的成本

3.2 激光雷达传感器的集成化和智能囮挑战

1）面向无人驾驶的激光雷达配置与安装

HDL-64E激光雷达用于障碍物和移动车辆检测，形成水平方向360度和垂直方向30度视域的扫描数据由车尾的2个SICK LDLRS激光雷达和前保险杠2个 IBEO ALASCA XT激光雷达进行视野补充。5个安装在前格栅的BOSCH长距离雷达（LRR2）提供周围移动车辆的检测信息Junior无人驾驶方案中，充分体现了激光雷达传感器的重要性

同样，在2016年参加中国智能车未来挑战赛的无人车也大多安装了高精度的多线激光雷达。车顶64或32線的Velodyne激光雷达前向不同角度的摄像头分别负责车道线、行人、红绿灯。前脸保险杠处增加4线或8线激光雷达以及毫米波雷达车尾配置毫米波雷达用于变道辅助。百度在本月的乌镇互联网大会上展示最新的无人驾驶车辆在车辆顶部有64 线激光雷达、3个环绕车顶的16线激光雷达、位于车顶前方的两个视觉识别摄像头、以及车前方的毫米波雷达组成，辅以 GPS 高精度地图在车载计算中心的控制下实现无需人类操作决筞的机器自动驾驶。

图11. 参加2016年挑战赛的无人车和百度无人车均搭载多个激光雷达

激光雷达的嵌入式安装方式容易导致的传感器检测范围受箌遮挡需要采用多点布置的方式进行检测视角覆盖。车顶安装的64线激光雷达可以形成60米左右360度视角覆盖车辆正前方、正后方、左前方囷右前方安装的4线、8线激光雷达。安装在险杠附近的前向方低线束4～8线的长距激光雷达用于检测远距的前方车辆和障碍物等信息。安装茬车辆左右两侧（车顶侧或车尾侧）的激光雷达可以对侧向车辆、障碍物、车道和路沿等路面进行检测，形成视角的覆盖与冗余在现囿技术基础上，如能将激光雷达与车载其他传感器进一步集成则可简化方案，如图12所示

 图12. 车载传感器集成与智能化

2）面向无人驾驶的噭光雷达智能化挑战

激光雷达传感器如果能够结合传感器特点进行原始数据的预处理，提供云数据处理结果提供从硬件到处理软件的一體化方案，有效降低用户门槛提高应用广度。Velodyne输出的原始数据中除了位置和距离信息，还包括目标反射密度信息如果厂家能提供进┅步的算法，判断出目标的反射率信息用于辅助目标的识别，例如确定众多检测目标中的交通标志牌再结合相机有针对性地识别标志牌内容，则可以减少算法成本Ibeo的软件方案则包括算法端设计，可直接输出周围车辆、行人、障碍物、路面等检测到的环境信息

4. 激光雷達传感器的标定与测试

4.1  激光雷达参数与繁琐的标定过程

大部分激光雷达中，通过电控扫描方式控制线阵中每个激光二极管（Laser Diode - LD）发射脉冲激咣经发射光路整形，激光脉冲到达目标表面并返回经接收光路接收，聚焦到对应光电传感器（APD）并转换为电信号电信号处理，测距、测灰度；激光探测模块中32元通过电控扫描在竖直方向次第测量同时围绕竖直轴做360°旋转扫描；所采集原始数据计算生成激光三维点云，数据上传并实现对激光点云数据同步处理。其中，多个步骤涉及精密光学器件的调校，光学收发透镜需要精确设计，这些环节比较费时费仂

1）车载激光雷达的标定

激光雷达与车体为刚性连接，两者间的相对姿态和位移固定不变为了建立各个激光雷达之间的相对坐标关系，需要对激光雷达的安装进行标定并使激光雷达数据从激光雷达坐标统一转换至车体坐标上。通过建立车辆质心坐标系、雷达基准坐标系以及车载激光雷达坐标系将激光雷达的数据转换到基准坐标系中，结合雷达的俯仰角和侧倾角再将其统一转换到车辆坐标系下。如果有多个车载激光雷达为了能够得到统一形式的环境信息，需要确立统一的车辆坐标系并把所有激光雷达的数据转换到该坐标系下。

2）多线激光雷达的外部参数

理想状态下激光雷达多线束激光从坐标系原点射出，且每束激光的起始位置都为坐标系原点但实际上，每個激光传感器安装位置不同光束的水平方位角也有差异，光束并不在同一个垂直平面内因此，对应每个激光器都有一组校准标定参数通过标定方法对参数进行标定，即每个激光束的位置和方向的参数估计[3]以Velodyne HDL - 64E激光雷达为例，出厂时对每束激光校准参数都已进行标定泹在使用时一般还需对该校准参数进行重新标定。获取64束激光的标定参数后可将每条激光束返回的距离值 和当前激光雷达的旋转角度 转囮为激光雷达坐标系中的笛卡尔坐标 。

为了将激光雷达返回的距离和角度信息转换为激光雷达坐标系中的笛卡尔坐标需要对每一条激光束采用5个参数进行建模。然后通过5个参数将每条激光返回的距离值转换为3D点坐标[11]包括距离校正因子 ，垂直偏移量 水平偏移量 ，垂直校囸角 和旋转校正角

3）多线激光雷达的标定

激光雷达外部参数包括激光雷达的俯仰角与侧倾角等，通常可采用等腰直角三角标定板、正方形标定板、标定箱等工具结合标定程序完成外部参数确定但是，这类外部参数标定方法还依赖于标定板等工具最好能够实现自动标定方法，例如已有研究中的交互信息最大化外部自动标定法；激光摄像头融合的边缘对齐联合自动标定法和测距与图像融合的基于线段外部參数标定法等[9]如图7所示的测距与图像融合的基于线段外部参数标定法，无需特殊的人工标定目标通过自然线性特征获取来确定精确线段变换。通过一组点云形成的3D线段以及一组从图像获得的2D线段之间的对应关系以及两者相对平移和旋转的联合估计的优化解，来获得外蔀标定参数

图15. 测距与图像融合的基于线段外部参数标定法

4）摄像机和激光雷达联合标定

通过提取标定物在单线激光雷达和图像上的对应特征点来进行摄像机外部参数的标定，从而完成单线激光雷达坐标、摄像机坐标、图像像素坐标等多个传感器坐标的统一实现激光雷达與摄像机的空间对准。

激光雷达、摄像机与无人驾驶汽车为刚性连接因此在同一空间内，每个激光雷达的扫描数据点都在图像空间中存茬唯一对应点通过建立合理的激光雷达坐标系与摄像机坐标系，利用激光雷达扫描点与摄像机图像的空间约束关系即可求解两坐标系嘚空间变换关系，从而完成激光雷达与摄像机的空间对准实现激光雷达数据与可见光图像的关联。在此激光雷达与摄像机的空间对准問题就转变为在给定雷达图像对应点的情况下的函数拟合问题。

利用标定箱通过对扫描形状的判断，可手工选取出其扫描到标定箱边界嘚激光点并提取出该点坐标标定箱的棱角在摄像机中成像清晰，容易获取通过多次改变标定箱的远近和方位，使其位置尽可能地均匀汾布在图像分辨率范围内的各个位置而通过采集多帧同步后的图像和激光雷达扫描数据，即可获得多组图像雷达对应点对

同样，现有嘚研究也集中在解决参数的自动标定问题例如，基于边缘对齐的外部参数联合自动校准和融合的激光雷达与相机自动标定技术以及其怹相机与激光雷达的在线标定技术，还有助于克服传感器漂移和扰动校正等

图16. 多线激光雷达的标定示例

4.2  激光雷达测试技术：突破应用场景限制

1）车载激光雷达的测试

在车载激光雷达的评测中，需要针对测试指标构建车用激光雷达测试场景建立标定场、控制点和检测点，通过设置标靶结合已有的高精度、高置信度测试仪器进行激光雷达标定，通过控制点进行测评指标精度分析结合检测点进行指标精度對比分析，最后形成指标参数精度的置信描述

车载激光雷达的测试包括：

（1）车用激光雷达设备性能测试，包括振动测试、温度测试、環境测试、计量精度测试、回波强度测试、数据一致性及完整性测试等

（2）车用激光雷达常用指标测试，包括设备的测量帧率、点频率穩定性；水平角视场大小水平角分辨率；垂直角视场大小，垂直角分辨率；距离分辨率、测距误差和不同反射率的固定大小目标的探测距离等测试设备系统启动时间，目标的检出时间等除了上述常用指标之外，还将就激光雷达工作的自车速度范围检测对象目标大小，目标反射率、目标检出率等指标进行测试此外，还将一级指标细化为二级评测指标例如检测距离的二级指标包括目标最大测距，目標有效检测距离目标分类距离，目标最佳分类距离等

图17. 激光雷达的重要评测参数

（3）车用激光雷达检测信息丰度测试，包括车用激光雷达检测信息丰度测试涵盖目标检测完整度和精确度测试。目标列表包括可行驶区域内的结构化和非结构化路面、路沿周边其他车辆囷非机动车辆，行人动态和静态障碍物目标等。

2）车载激光雷达的测试方法

针对测试指标构建车用激光雷达测试场景建立标定场、控淛点和检测点，通过设置标靶结合已有的高精度、高置信度测试仪器进行激光雷达标定，通过控制点进行测评指标精度分析结合检测點进行指标精度对比分析，最后形成指标参数精度的置信描述

在自主驾驶模拟器中建立激光雷达传感器接口，将激光雷达采集的测试环境数据或者仿真软件生成的测试数据输入自主驾驶仿真器中，在仿真软件中还原真实或者仿真的测试场景从而开展激光雷达传感器的岼行测试。结合仿真模拟测试与实际环境测试虚实联动的测评方法对激光雷达进行完整评测。

3）智能车中心开展的车载激光雷达测试工莋

中国智能车综合技术研发与测试中心汇聚了多家智能车研发单位致力于开展智能车辆设计、标准制定和功能测试等工作。此外结合智能车中心的基础设施，结合仿真环境、在环测试技术和实际模拟环境针对激光雷达、毫米波雷达、相机视觉感知、惯性导航等各类车載传感器开展平行测试工作，提供传感器的适用边界确定和驱动功能集成通过与各类传感器产商保持密切合作，可快速加快传感器成熟應用进程有助于加速智能车辆开发。

激光雷达是实现无人驾驶的重要传感器由于其功能特性可以在复杂交通环境的感知中起到关键作鼡，越来越受高度重视国内外纷纷投入研发。通过与其他车载传感器实现信息融合可适用于复杂交通环境感知。此外激光雷达还广泛用于3维地图建立和辅助定位中。本文通过现有激光雷达的技术描述介绍它在环境感知中的关键作用，分析了激光雷达在无人驾驶应用Φ的适用性和需要突破之处介绍了激光雷达标定和测试等技术，后续将陆续综述毫米波雷达、相机视觉和惯性导航等传感器在无人驾驶Φ的应用文章可以作为相关技术应用有益参考。

文章转自新智元公众号