“所谓的光辉岁月，并不是以后闪耀的日子，而是无人问津时，你对梦想的偏执。”
来来晃晃
我以为已经选定了软件研发
没想到最终还是无缘~
还是好好滚到自己的硬件上去~
是的，传感器融合
无论怎样，好像都安排好了似的~
加油吧！
无人驾驶汽车之所以无需人工操作，是因为它能代替人的感官去自动识别道路信息和行人，然后控制汽车完成壁障等功能。 而代替人的眼睛和听觉进行环境感知的部分我们称作传感器。目前，激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。它通过成对的发射器和接收器，发射和接收 激光束 来绘制周围环境的点云图像，发射器和接受器越多，激光束越密集，对周围环境的感知就越精准。我们常说的64线激光雷达，就是指有64组发射和接收器。
今天就来感受下激光雷达的魅力~
激光雷达（LIDAR）目前主要分为普通的机械式旋转雷达、混合固态雷达和不旋转固态雷达。
传统的机械式旋转LIDAR在地图领域的使用较为成熟，从发明出来到现在持续了10年左右的时间，但是由于价格极其昂贵，算是奢侈品，暂时给主机厂量产的可能性较低；而固态激光雷达，市场上普遍的认识就是没有机械旋转的就是固态LIDAR，其优点有：数据采集速度快，分辨率高，对于温度和振动的适应性强，而且价格低廉，性能稳定，通过波束控制，探测点（点云）可以任意分布，例如在高速公路主要扫描前方远处，对于侧面稀疏扫描但并不完全忽略，在十字路口加强侧面扫描，而只能匀速旋转的机械式激光雷达是无法执行这种精细操作的，但是相对来讲，固态激光雷达的技术还不成熟，还在探索研发中。
所以，简直是坑啊，技术成熟的太贵，没法量产，成本可以量产的，技术又不成熟~
那怎样，要实现自动驾驶的落地，尤其是L3、L4、L5级的，各大OEM厂、创业公司绞破脑汁，思前想后，感觉激光雷达还是没办法用其他传感器替代，毕竟自动驾驶落地最大的问题就是安全性，99%不行，必须得99.9999999%~激光雷达可以保证那0.9999999%，嘿嘿~
好了，废话少说，总之激光雷达不可或缺~
那怎么解决呢
怎么才能够根本性的降低激光雷达成本而又可以保持其性能，使得自动驾驶可以量产落地？
具体的实现方式有3种：
❶取消机械旋转结构，利用MEMS微振镜（MEMS指的是微机电系统），将所有的机械部件集成到单个芯片，利用半导体工艺生产。基于MEMS的固态雷达，是通过微振镜的方式改变单个发射器的发射角度进行扫描，由此形成一种面阵的扫描视野。目前基于MEMS方式的激光雷达，技术上更容易实现，且价格也比较低廉，有很多的厂家在研发，也因此被主机厂商一致看好。
日本先锋公司，利用原本用于扫描激光影碟的光学头，生产MEMS激光雷达，公司表示“当订单达到100万，先锋便可以把价格控制在100美元以下，预计会在2019年开始量产。”
❷另外一个思路呢，是完全取消机械结构，通过调节发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度，采用相控阵原理实现固态激光雷达：
那什么是相控阵原理？
生活中最常见的干涉例子是水波，两处振动产生的水波相互叠加，有的方向两列波互相增强，有的方向正好抵消，将这个原理放大，采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发射的时间差，就能合成角度灵活，且精密可控的主光束，这就是相控阵的原理。
激光雷达从机械转动向聚束成形的进化趋势与雷达完全相同：军事上广泛应用的相控阵雷达一般拥有上千个发射天线单元，通过调节波束合成的方式，可以改变雷达扫描的方向而不需要机械部件运转，灵活性很高，适合应对高机动目标，还可发射窄波束作为电子战天线。相控阵还可以用于把宇宙太阳能电池板的能量传回地面，日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）已经进行过这方面实验。
再来补充说明下光学相控阵的原理~
光学相控阵是怎样通过控制发射阵列中每个发射单元的相位差来改变激光的出射角度呢？
我们可以通过一个简单的比喻来认识光学相控阵是如何工作的（如下图所示）：
假设有10个人在左侧排成一列并排向前走，把他们的连线作为他们整体运动的阵列面，垂直于连线向右的方向为前进方向。
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如果10个人走路的速度都一样时，则阵列面将平行向前移动，其前进方向不会发生改变，如图 （a）所示；
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如果最上方的人走得最慢，其他人的速度从上至下依次逐步增加，最下方的人走得最快，则阵列面不再是平行移动，当经过一段时间后，最下方的人走得路程最远，最上方的人走得路程最短，其阵列面的前进方向将向上方发生明显的角度改变，如图 （b）所示；
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如果最上方的人走得最快，其他人的速度从上至下依次逐步减少，最下方的人走得最慢，则经过一段时间后，阵列面的前进方向将向下方发生明显的角度改变，如图 （c）所示。
光学相控阵的工作原理距离说明
光学相控阵的工作原理与上面的比喻类似，它的每一个单元都可以对所通过的光（人）的速度进行控制。当一束光被分成许多个小单元（人），每小单元的光束（人）都通过一个光学相控阵单元，并被相控阵单元对其速度进行严格控制。当每个小单元的光束以同样的时间通过光学相控阵后，其速度恢复到进入光学相控阵前的速度，但由于每个小单元的光束所走过的光程（路程）不一样，通过光学相控阵后合成的波阵面（上面比喻中的阵列面）将发生明显变化，从而使得光束的指向发生偏转，这就是光学相控阵的基本工作原理。
上面举的是一维扫描的例子，如果我们把光学相控阵做成向二维阵列（如Quanergy的方案），我们就可以实现二维的扫描。光学相控阵一般都是通过电信号对其相位进行严格的控制实现光束指向扫描，因此也可以称为电子扫描技术。相比于传统的机械式LIDAR，它有扫描速度快、精度高、可控性好的优点。但也易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率，同时生产难度高。
与传统机械扫描技术相比，光学相控阵扫描技术有三大优势：
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扫描速度快：光学相控阵的扫描速度取决于所用材料的电子学特性和器件的结构，一般都可以达到MHz量级以上。
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扫描精度或指向精度高：光学相控阵的扫描精度取决于控制电信号的精度（一般为电压信号），可以做到μrad（千分之一度）量级以上。
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可控性好：光学相控阵的光束指向完全由电信号控制，在允许的角度范围内可以做到任意指向，可以在感兴趣的目标区域进行高密度的扫描，在其他区域进行稀疏扫描，这对于自动驾驶环境感知非常有用。
但光学相控阵扫描技术也有它的缺点：
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易形成旁瓣，影响光束作用距离和角分辨率：光束经过光学相控阵器件后的光束合成实际是光波的相互干涉形成的，干涉效果易形成如下图所示的旁瓣，使得激光能量被分散。
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加工难度高：光学相控阵要求阵列单元尺寸必须不大于半个波长，一般目前激光雷达的工作波长均在1微米左右，这就意味着阵列单元的尺寸必须不大于500纳米。而且阵列数越多，阵列单元的尺寸越小，能量约往主瓣集中，这就对加工精度要求更高。
在去年美国CES展上，Quanergy展出的“固态”Solid State激光雷达，是光学相控阵激光雷达，其满足了激光雷达小型化的大趋势，整个尺寸只有90mm x60mm x 60mm。用到的核心的技术有光学相控阵列Optical Phased Array、光学集成电路Photonic IC、远场辐射方向图Far Field Radiation Pattern。这款产品完全没有机械固件，可以称得上的纯固态激光雷达了。
另外，我们常说激光雷达的抗干扰能力强，那是因为传统机械扫描的激光雷达接收视场特别小，外界的直接照射干扰信号很难对准并进入激光雷达的接收视场。而且，激光雷达能接收到的背景光噪声功率是与接收视场成正比的，视场越大，背景光噪声功率越高。Quanergy的光学相控阵扫描仅能对发射激光束指向进行控制，不能实现接收光路进行同步扫描，这就要求S3激光雷达必须采用一个大视场的接收光学系统来接收激光的回波信号。如果扫描角度范围为±60º，那么接收视场的角度也必须达到±60º，这会造成信噪比的下降，而且容易受到其他同类系统发射的激光信号和太阳直射的干扰。
❸Flash LiDAR 属于非扫描式雷达，发射面阵光，是以2维或3维图像为重点输出内容的激光雷达。虽然稳定性和成本不错，但主要问题在于探测距离较近。基于3D Flash技术的固态激光雷达，在技术的可靠性方面还存在问题，还在探索研发中。2016年3月，德国汽车供应商大陆集团（Continental）收购了 Advanced Scientific Concepts 的3D Flash激光雷达业务，开发探测距离200米的高分辨率3D Flash激光雷达，2020年量产。
由于现有的机械式的激光雷达价格短时无法降下来，为了配合自动驾驶的普及，固态激光雷达也就逐渐成为了市场的宠儿。
在2016年的CES大会上， Quanergy发布了号称全球第一款固态激光雷达传感器S3，单个传感器成本仅需200美元；Velodyne在2016年末宣布，他们已经在固态激光雷达的设计上取得突破，未来在大规模生产应用之后，可以将成本降低至50美元一台。
固态LIDAR的价格在几百美元附近，相比较动辄成千上万美金的机械式旋转LIDAR，无论是LIDAR厂商，还是主机厂，都看到了大规模普及的希望。
因此无论是国外的IBEO、Velodyne、Quanergy还是国内的镭神智能、速腾聚创、禾赛广电等等公司，对外都有传统机械式LIDAR的产品，对内或多或少都在研发固态LIDAR。当然国内外公司之间的发展步伐，还是存在一定区别的。
上面说了机械式旋转雷达和固态激光雷达，
那混合固态呢？
Velodyne 的VLP-16 PUCK首次提出了“混合固态”激光雷达的概念，内部有非常小的机械旋转部件，从外部看是看不出旋转的。虽然Velodyne从VLP-16产品面世后才开始宣称这款16先激光雷达采用“固态混合”（Solid-State Hybrid Ultra Puck Auto）技术，但实际上Velodyne从其第一款64线激光雷达HDL-64开始，采用的就是固态混合技术。下图 给出了Velodyne的HDL-64E、HDL-32E和VLP-16三款产品的内部结构照片，可以看出这三款产品除了HDL-64E的差异较大外，HDL-32E和VLP-16基本一样，只不过VLP-16是在HDL-32E的基础上减少了16线，并对结构进行了优化。但实际上HDL-64E和HDL-32E、VLP-16采用的都是同一种技术。类似的还有和 Valeo SCALA提供的“混合固态”激光雷达。SCALA是由IBEO与传统汽车供应商法雷奥Valeo合作研发的，最终量产由法雷奥完成。
HDL-64E激光雷达内部照片：
HDL-32E激光雷达内部照片：
VLP-16 激光雷达内部照片：
Velodyne所有的产品在俯仰方向（垂直于水平面方向）均采用了电子扫描技术，在方位方向（水平方向）采用机械360º旋转扫描。从内部结构来看，其小型化的实现方法也是尽量减少内部旋转部件，而外观上无可见的机械旋转部件。另外Quanergy的第一代激光雷达产品MARK VIII也是如此。
类似于VLP-16的固态混合激光雷达结构原理示意图：
该雷达前端有一个发射光学系统和一个接收光学系统，在发射光学系统后端有N组发射模块，而在接收光学后端有N组与发射模块一一对应的接收模块（图中背面遮挡不可见）。当激光雷达开始工作时，N组发射模块和N组接收模块在电路的控制下按照一定的时间顺序轮流工作，例如，在时刻1，发射模块1工作，发射激光脉冲，同时接收模块1接收目标反射的发射模块1发射的激光信号；在时刻2，发射模块2工作，发射激光脉冲，同时接收模块2接收目标反射的发射模块2发射的激光信号；……在时刻N，发射模块N工作，发射激光脉冲，同时接收模块N接收目标反射的发射模块N发射的激光信号。这样在俯仰方向就可以形成非机械式的光学扫描，其扫描角度间隔由两个相邻模块之间的间隔和光学系统的焦距来确定。Velodyne的所有产品在俯仰方向均采用这种“固态扫描”技术进行扫描，在方位方向通过机械扫描实现360º旋转扫描，这就是Velodyne的“固态混合扫描”。
Velodyne的这种固态扫描技术具有以下优点：
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扫描速度快：扫描速度只决于发射模块的电子学响应速度，不受材料的特性影响，可以实现比光学相控阵更高的扫描频率。但其扫描角度一定设计好后就完全固定，不能通过电控进行改变。
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接收视场小：这种扫描技术是一种发射和接收同步扫描技术，接收视场小，抗光干扰能力强，信噪比高。
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可承受高的激光功率：这种扫描技术完全是在自由空间中进行，可以采用高峰值功率的激光脉冲进行高信噪比的探测。
同时，这种扫描技术也存在以下问题：
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实现二维扫描比较困难：按照目前这种非集成式的模块化设计难以实现二维扫描，必须通过机械或其他方式实现另一维的扫描。集成化是这种技术发展的必然趋势，也是实现二维扫描的关键。
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扫描角度固定：但其扫描角度一定设计好后就完全固定，不能通过电控进行改变。
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装调工作量大：需要将发射和接收模块进行精密光学对准装配，工作繁复，工作量大，大批量生产难度大。
基于MEMS的方式生产的固态LIDAR，也属于“混合固态”，它有非常复杂的机械部件，这导致它很多的测试结果没有重复性，难以保证测试的距离，保证每一束激光能够收到反馈。因此目前来看，采用MEMS跟Flash的方式还不能直接大规模应用在无人驾驶上。
总结~
可以说，现在有：1）机械式激光雷达
2）混合固态激光雷达（Velodyne）
3）基于光学相控阵固态激光雷达（Quanergy）
4）基于MEMS式混合固态激光雷达
5）基于FLASH式固态激光雷达
Quanergy的光学相控阵扫描技术和Velodyne的固态混合扫描技术各有优缺点。Velodyne的产品多年来已经得到实际的验证和使用，其用户遍及了汽车主机厂、自动驾驶研究机构和三维测绘等领域，目前是大家公认的市场老大。但因受到繁复的精密光学装调工作量的影响，目前Velodyne的产能严重受限，远远跟不上市场的需求。集成化是Velodyne解决装调和成本问题的必然之路。可以看到，Velodyne已经开始向集成化的道路迈进，一旦实现高度集成后，其产能将不再受到制约，其成本也会大幅度降低。
Quanergy的光学相控阵技术代表的是一种新技术，但新技术就意味着技术不完善。如果Quanery无法解决旁瓣、信噪比和光干扰等问题，实现远距离成像，那Quanergy的市场前景堪忧。一旦技术突破后，Quanergy必然能在市场上占据重要的位置。Quanergy在今年的CES展上透露，一季度可以向合作伙伴提供量产的S3产品，四季度可以提供给其他客户，这对用户来说是个利好消息。
展望~
国内的机械雷达目前基本处于展示Demo状态，以及标定数据所用，对于传统的乘用车来说，只在造型上就无法接受。工程车可以不用过多考虑外观而得到应用，但乘用车还是会优先考虑固态的激光雷达。
相控阵LIDAR的特性非常突出，但它从概念性产品到工业级产品，再到可量产化的产品还需要一定的时间。因此目前的观点是偏向于MEMS激光雷达。
业内人士透露，未来基于MEMS的LIDAR，成本可能会在千元左右，可以很好的缓冲传统机械式LIDAR的价格昂贵，以及相控阵纯固态LIDAR短时不能落地的尴尬。如果发展顺利，MEMS的LIDAR将来会取代机械式LIDAR，如果再看的远一点，相控阵LIDAR实现，将会是最后的赢家。
对比国外厂商早早在低价策略上的口号，国内厂商还处在迎面追赶的阶段。业内人士透露，国内的厂商在技术的可靠性以及满足车规标准方面，还存在较大的差距，与外企存在3-5年左右的差距。
国内激光雷达市场在车载领域的应用研究，才进行了两年左右，但机会在于距离自动驾驶市场成熟以及真正大规模应用还有5年左右的时间。这也给国内激光雷达厂商预留了一定的时间窗口。
国内的厂商在发展LIDAR的路径以及思维上，都有不同的考虑，但无论怎样，都需要找到一条靠谱的盈利道路。未来的路还长，国内的企业首要解决的问题应该是生存，做好长期战斗的准备！
接下来
还是说一说Velodyne吧~
谁让它太牛呢。
江湖地位：有无人驾驶的地方就有它；Velodyne在激光雷达界的地位，亦如芯片界的英特尔、搜索界的谷歌，绝对的盟主。
这家公司创立于1983年，起初只是一家无线电公司，2005年机缘巧合，专注研究激光雷达。07年便推出了64线激光雷达产品，2010年谷歌首测的无人驾驶汽车用的激光雷达就是Velodyne提供的。目前Velodyne全部员工为250人，80%是技术人员。2016年8月份，Velodyne LiDAR 获得福特汽车与百度 1.5 亿美元的共同投资。
用Velodyne官方的话说，凡涉及自动驾驶研发投入的主机厂、地图厂商以及自动驾驶运营项目几乎都是Velodyne激光雷达产品的客户。
2015年，Velodyne激光雷达的出货量为3000多，而到了2016年，Velodyne激光雷达的出货量则激增至2万个，2017年的交货量差不多在20万个。
据公开资料，不仅谷歌、百度、Uber、福特、通用、奔驰等知名的无人驾驶技术代表，四维图新、微软Bing、Here、高德、TomTom等高精度地图厂商，以及新加坡政府、台湾的智慧小镇等项目都采用了Velodyne的激光雷达方案。
介绍一下VLP-16：
VLP-16激光雷达是Velodyne公司出品的最小型的3维激光雷达，保留了电机转速可调节的功能。实时上传周围距离和反射率的测量值。VLP-16具有100米的远量程测量距离。精巧的外观设计使得安装非常方便。重量轻，只有830g，非常适合安装在小型无人机和小型移动机器人上。每秒高达30万个点数据输出。±15°的垂直视场，360°水平视场扫描。IP67的防护等级。支持两次回波接收，可以测量第一次回波和最后一次回波的距离值和反射强度值。
技术参数：
激光线数：16线
测量范围：高达100m
测量精度：±3cm
支持两次回波
垂直测量角度范围：30°（﹢15°到﹣15°）
垂直方向角度分辨率：2°
水平方向测量角度范围：360°
水平方向角度分辨率：0.1°到0.4°
测量频率：5到20Hz
可以通过网络浏览器监测和改变电机的转速
激光安全等级：1级（人眼安全）
激光波长：905nm
传感器功率：8W（典型值）
工作电压：9-32V
重量：830g
外形尺寸：103mmX72mm
振动测试：500m/sec² 振幅，持续时间11msec
振动：5 Hz to 2000 Hz, 3G rms
防护等级：IP67
工作温度：﹣10℃到﹢60℃
储存温度：-40℃到﹢105℃
输出：
每秒高达30万个测量点输出
100M快速以太网连接
数据包包含：距离值、物体反射率、旋转角度、同步时间
支持外接GPS
end~
2018年8月7日16:29:13