“隨著相關(guān)技術(shù)發(fā)展，要實現(xiàn)真正的自動駕駛，車路協(xié)同必不可少，而激光雷達是車路協(xié)同中重要的傳感器之一，可先于自動駕駛實現(xiàn)多種智慧交通應(yīng)用價值。”8月31日晚，在《中國汽車報》與廣州智能網(wǎng)聯(lián)汽車示范區(qū)運營中心聯(lián)合推出的“2020智能網(wǎng)聯(lián)汽車精品課”第19講中，Innovusion（圖達通）有限公司創(chuàng)始人、CEO鮑君威，以“激光雷達在智能交通中的應(yīng)用”主題，從智能交通的感知系統(tǒng)及怎樣提升駕駛安全等級、車路協(xié)同加速自動駕駛進程、激光雷達的應(yīng)用價值等方面，解讀了激光雷達在智能交通中的應(yīng)用情況。

　　■提升安全，需要多傳感器融合

　　“車路協(xié)同，使得自動駕駛更容易實現(xiàn)?！滨U君威講到，在車端和路端部署傳感器，形成車路協(xié)同，會對智能交通的升級起到很大的作用。

　　“多種因素造成L3+自動駕駛時間表的推移?！滨U君威認為，國內(nèi)自動駕駛的發(fā)展面臨著三個方面的挑戰(zhàn)：一是法律法規(guī)不成熟、不完善，在保險與事故責任認定、車輛改裝等方面會遇到一些問題；二是相關(guān)的安全等級需提高，比如技術(shù)演進落地的必要條件、整個系統(tǒng)需要比人類駕駛安全程度高1到2個數(shù)量級，才能達到足夠安全、類似飛機一樣需要安全冗余系統(tǒng)等；三是產(chǎn)業(yè)鏈上其他環(huán)節(jié)也亟待成熟，比如計算平臺的車規(guī)級、高精地圖的覆蓋率及更新率、車載OS系統(tǒng)及中間件的穩(wěn)定性及實時性等因素。

　　自動駕駛怎樣達到人類駕駛安全等級的10到100倍？對此，鮑君威介紹，從統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，人類駕駛車輛大約100萬小時發(fā)生一次死亡事故。而對自動駕駛系統(tǒng)，發(fā)生一次類似的嚴重事故的間隔時間，需要大于10倍到100倍，即1000萬小時到1億小時。所以，要提高安全性能，就需要嚴格控制感知系統(tǒng)識別的出錯率。其中，在符合相關(guān)技術(shù)要求、使用長距高清圖像級激光雷達的情況下，出錯率可小于一萬億分之一，比人類駕駛的事故概率要小得多。因此，要達到如此之低的事故率，關(guān)鍵在于多傳感器融合，同時平衡每個傳感器的漏報率和誤報率。

　　■車路協(xié)同，推動技術(shù)加速進步

　　在高速公路上行駛的車輛，有時會遇到拋灑物等影響安全的因素，需要避讓?！叭搜鄞蟾盘崆?00多米就能看到，自動駕駛的車輛也需要這么遠的探測距離，如果探測距離只有20-30米有可能來不及反應(yīng)，從而造成危險。”鮑君威說，這就需要激光雷達既要“看”得遠，又要“看”得準，增加車載探測點，利用路端傳感器，實現(xiàn)車路協(xié)同，才能解決這一問題。

　　在早期的L4測試車的部署上，激光雷達點云的有效感知距離遠小于100米，需要多個雷達融合才能達到需要的分辨率。之后，我們在車輛上進行高清長程激光雷達的布局，比如使用“獵鷹”激光雷達，可以清楚感知到復(fù)雜城市道路場景中的每一個細節(jié)。這需要以單幀數(shù)據(jù)探測到從遠處物體返回的足夠多的點云數(shù)據(jù)點，以使感知系統(tǒng)得出可靠結(jié)論，做出可靠感知。鮑君威說，高清長程激光雷達可探測出200米以外的車輛輪廓，也可清楚探測100米處的紙盒和拋灑物。

　　“車路協(xié)同可大大加速自動駕駛進程?！滨U君威介紹，實現(xiàn)安全的自動駕駛，需要多重冗余及安全保證。一是冗余系統(tǒng)要求，多路感知系統(tǒng)要有很小的相關(guān)性，其中每路感知系統(tǒng)要達到足夠的漏報率和誤報率；二是它們之間要有互補性，才能有效消除被遮擋或死角；三是在車路協(xié)同中，激光雷達作為路邊單元，要有適合中國特色的可行冗余方案，如以高清長距激光雷達實現(xiàn)可靠的感知系統(tǒng)及利用5G低時延網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)向車端的實時傳輸?shù)取?/p>

　　■激光雷達，通過應(yīng)用實現(xiàn)更大價值

　　至于激光雷達的應(yīng)用，鮑君威認為，多激光雷達融合實現(xiàn)路口的實時三維感知，可以實時、高效、可靠地監(jiān)測感知路口的所有物體，多雷達點云像素級融合保證感知系統(tǒng)可得到大量高質(zhì)量的點云數(shù)據(jù)，感知結(jié)果實時傳給自動駕駛車輛，可與車載感知系統(tǒng)冗余互補。相對攝像頭，激光雷達具備光照條件適用性、探測可靠性等優(yōu)勢，兩者可以互補。

　　對于路測激光雷達的性能需求，其中包括一是可靠性，要實現(xiàn)24小時×365天持續(xù)運行，室外運行要經(jīng)受高溫低溫及其它惡劣天氣的影響；二是探測距離及分辨率方面，不僅在城市路口有較寬的橫向視場角，最好雷達下方盲區(qū)較小，多雷達融合可以處理大車遮擋問題；三是多激光雷達部署直接與成本相關(guān)，可實現(xiàn)多種事件檢測以支持投入成本，對車流、逆行車輛、拋灑物等進行全天候辨別跟蹤。

　　在鮑君威看來，激光雷達可先于自動駕駛實現(xiàn)多種智慧交通應(yīng)用的價值體現(xiàn)，一是智慧城市，可以應(yīng)用于地理圍欄報警、I2V（路端到車端）廣播、車載OBU單元或APP、盲區(qū)檢測、路口交通檢測、交通流優(yōu)化、車輛分類識別等。二是智慧高速，以激光雷達為基礎(chǔ)，可以實現(xiàn)交通流監(jiān)控、實時跟蹤每輛車的體積大小、位置、速度、方向，以及探測拋灑物、車輛拋錨、行人、逆行等路面情況。三是感知各類事件，可以使用多雷達高速路段接力融合，全程跟蹤感知相關(guān)路況。

　　■附：精彩問答

　　在講座之后，鮑君威還與網(wǎng)友進行了問答互動。記者擷取精華，以饗讀者。

　　Q：L3+及以上，必須要用激光雷達技術(shù)嗎？為什么？

　　A：就自動駕駛而言，需要算法、算力和數(shù)據(jù)三個因素相結(jié)合來支持。特斯拉的優(yōu)勢是積累了很多數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)是二維維度的；同時其算力也很強大，可能已經(jīng)超高人類大腦的計算速度。但問題是目前人工智能圖像識別的算法還遠達不到人類本身對環(huán)境的識別的能力，所以很多場景識別得不夠好，這些技術(shù)進步可能還需要5-10年，或者更長時間。在目前階段，我們的做法是用更好的傳感器產(chǎn)生準確的三維空間高分辨率的數(shù)據(jù)來彌補這些技術(shù)不足。另外激光雷達的一些技術(shù)和產(chǎn)品形態(tài)的劣勢最近基本改善了。

　　Q：區(qū)別于視覺、毫米波雷達等其他技術(shù)，激光雷達最突出的優(yōu)勢有哪些？它對于自動駕駛的多重冗余和安全保證有什么實際作用？

　　A：激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器是互補的。攝像頭等視覺感知的成本較低、分辨率較高，其劣勢是容易受光線影響，且沒有三維信息。而毫米波雷達的優(yōu)勢是不受雨雪天氣影響，而且其車載成本較低，其劣勢是角分辨率和誤報、漏報率還有待改進。同時，它對路面上的金屬物體的反射率非常高，而對非金屬物體相對識別能力較差。激光雷達優(yōu)勢是有非常好的角度準確性，遠超過毫米波雷達，而且高性能激光雷達可以提供高分辨率的三維數(shù)據(jù)。確定是目前在量產(chǎn)上車之前成本較高。

　　Q：激光雷達會受到哪些因素干擾？如何克服或避免干擾因素？

　　A：如果相對的兩輛車激光雷達相互照射的情況下，原始數(shù)據(jù)會有干擾。這種在原始信號層次的干擾現(xiàn)象不止激光雷達會有。但現(xiàn)在比較領(lǐng)先的激光雷達產(chǎn)品，已經(jīng)有防干擾的功能，導(dǎo)出的點云數(shù)據(jù)應(yīng)該已經(jīng)做過防干擾處理，用戶不需要擔心這方面的事了。

　　Q：大眾印象中，激光雷達成本較高，限制了它在車輛中的應(yīng)用。據(jù)您所知，激光雷達成本能夠降到多少？它大規(guī)模應(yīng)用還需要具備哪些條件？

　　A：高端激光雷達的成本可以達到數(shù)千元左右，低端的可能有數(shù)十元到上百元的，不過有些可能不能車載應(yīng)用。而且，高性能激光雷達數(shù)據(jù)量很大，分析起來需要一些新的算法和技術(shù)架構(gòu)，才能把這些數(shù)據(jù)利用起來。激光雷達大規(guī)模應(yīng)用的話，還需要達到車規(guī)級，這個需要整個產(chǎn)業(yè)鏈的努力。

　　Q：從技術(shù)上看，未來的自動駕駛車輛上，激光雷達和毫米波雷達、視覺等技術(shù)如何配合，能夠達到完全的無人駕駛？

　　A：從技術(shù)上看，未來的自動駕駛車輛上激光雷達與毫米波雷達、視覺等技術(shù)配合，可以實現(xiàn)完全的無人駕駛。三種傳感器要實現(xiàn)互補配合。比如有時候在一些惡劣天氣條件下，需要毫米波雷達的信息。激光雷達點云可以匹配攝像頭的顏色信息、與激光雷達做像素級的融合，這樣可以更好地提升感知效果。

　　編輯：黃霞

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