激光雷达面临的机遇与挑战

机遇

激光雷达在智能机器生态系统中有很多机遇。与使用二维图像相比，点云能够更容易的被计算机使用，用于构建物理环境的三维形象——二维图像是人脑最容易理解的数据，而对于计算机来说，点云是最容易理解的。
Scanse的一款价值250美元的名为“sweep”的二维激光雷达扫描器可在户外使用，并专为移动、低功耗应用而设计。它只用了竞争对手近四分之一的成本，这将给这类传感器带来全新的应用（我们在很多其他类型的传感器中已经看到过这样的现象）。
二维激光雷达也可以被搭载到另一个旋转的元件上以产生环境中完整的三维点云。
其他公司正在寻求降低系统成本的其他策略，例如Quanergy的固态激光雷达。该系统大体与上文已介绍的系统相同，然而，与使用旋转光学器件来移动光束不同的是，它们使用 “相控阵列光学系统”来引导激光脉冲的方向，它可以在某一方向上释放一个激光脉冲，而让下一个脉冲（1微秒之后）瞄准视野中的其它地方。
它能够实时关注视野范围内看似移动的物体，这是对人类驾驶员的模仿——后者能及时注意到即将进入汽车所行驶的道路的障碍物。
Quanergy系统被设计为能在没有机械移动的情况下做到这一点，并且每秒采样大约100万个数据点——这与64线旋转激光雷达的速度相当，却能显著降低成本。它另一个优势是更容易被集成在反光镜和保险杠等其他汽车部件上。
另外，更大和功率更高的系统也正在开发中，它可以从在3万英尺高度飞行的飞机上对地面成像，其分辨率足以能够看到地面上的车辆。虽然这些系统的市场需求更小，且成本更高，但其发展将继续降低传感器技术的整体成本。

挑战

由于激光雷达基于对激光脉冲返回传感器所需时间的测量，因此高反射率的表面会带来问题。大多数材料从微观水平上看表面粗糙，并且向所有方向散射光；这类散射光的一小部分返回到传感器，并且足以产生距离数据。然而，如果表面反射率非常高，光就会向远离传感器的方向散射，那么这一区域的点云就会不完整。
空气中的环境也可以对激光雷达读数造成影响。记录显示，大雾和大雨会减弱发射的激光脉冲而对激光雷达造成影响。为了解决这些问题，较大功率的激光器投入使用，但它对于较小的、移动或对功率敏感的应用来说并不是一个好的解决方案。
激光雷达系统面临的另一个挑战是旋转时的刷新率相对较慢。系统的刷新速率受复杂的光学器件旋转速度的限制。激光雷达系统最快的旋转速率大约是10Hz，这限制了数据流的刷新速率。
当传感器旋转时，以60英里/小时行驶的汽车在1/10秒内行进8.8英尺，因此传感器对于在汽车驶过期间在这8.8英尺内发生的变化基本上是看不清的。更重要的是，激光雷达覆盖的范围（在完美条件下）为100-120米，这对于以60英里/小时行驶的汽车来说仅相当于不到4.5秒的行驶时间。
也许对于激光雷达来说，高昂的设备成本是它需要克服的最大挑战。尽管自该技术得到应用以来其成本已大幅降低，但仍然是它被大范围采用的一个重要障碍。
对于主流汽车工业来说，一个价值2万美元的传感器将无法被市场接受。Elon Musk（特斯拉CEO）说：“我不认为它对于汽车的发展是有意义的，我认为它不是必须的。”
最后，虽然我们将激光雷达视为计算机视觉的一个组件，但点云却是完全基于几何呈现的。相反，人眼除了形状之外还能识别物体的其他物理属性，比如颜色和纹理。
现在的激光雷达系统不能区分纸袋和岩石之间的差别，而这本应是传感器理解和试图避开障碍物时考虑的因素。