深圳市速腾聚创科技有限公司联合创始人 邱纯潮

　　9月24日，由中国电动汽车百人会、交通运输部公路科学研究院主办，常州市天宁区人民政府、国家ITS中心智能驾驶及智能交通产业研究院承办的，中国电动汽车百人会·常州论坛顺利召开。深圳市速腾聚创科技有限公司联合创始人邱纯潮在论坛上发表演讲，以下为发言实录：

　　大家好!首先非常荣幸来这里跟大家汇报一下关于自动驾驶和激光雷达的一些相关的技术，同时也非常感谢百人会的邀请。我今天要讲的分成三部分：

　　第一，自动驾驶与传感器;

　　第二，关于激光雷达;

　　第三，不同场景的激光雷达的需求。

　　人工智能非常火，什么是人工智能?我们都会说人工智能主要是模仿人一样的能力，主要分三个部分：感知、思考、行动，所以车里面也是分三块的：环境的感知、决策规划、运动的控制，这是一张自动驾驶系统的架构介绍。

　　环境感知，主要是靠一些传感器，大家非常熟悉的，像毫米波雷达、激光雷达、摄像机视觉的方式。这部分就是我们零部件厂商做的，决策规划像谷歌他们在算法方面做的非常好，运动控制也有做的比较好的。我们看到红框里面，我今天一层一层往下讲，重点讲的是环境感知这个部分。

　　左边用毫米波雷达、摄像头、激光雷达，右边是一些GPS+IMU等等，组成一个完整的自动驾驶感知部分传感器全部的内容。为什么需要那么多的传感器呢?因为像人一样，人只需要一对眼睛、一对耳朵基本上又可以开车了，这里面因为不同的传感器有不同的优劣点，像摄像头，我们非常熟悉，摄像头价格非常低廉，现在都可以芯片化做到每个手机里面去，它的技术也非常成熟，像我们刚刚讲的Mobileye，有一套解决方式给车厂。摄像头天生就是有一些缺点。毫米被雷达测距距离比较远，可以做到200米，可以穿透雨滴、灰尘，可以全天候工作的，但是劣势是精度比较差，成本相对来说比较高一点。激光雷达被认为是非常具有市场潜力的传感器，像摄像头、毫米波雷达目前已经出现一些巨头，有一些被垄断的局面。激光雷达真正意义高速发展是在近几年才会受到非常大的重视，也是源于自动驾驶的高速发展，测距距离非常远，测量精度非常高，像速腾聚创做的传感器可以达到2厘米的误差，反应速度也非常快。目前激光雷达的劣势，第一，它的成本非常高，刚才也有老师讲过，一辆车20万，改装完加上传感器要200万，其实里面非常大的元器件的贵就是激光雷达。

　　另外它的解决方案是非常不完善的，因为之前国际上通用的一些激光雷达厂商只提供硬件，没有提供算法，所以造成了一些非常多的做解决方案的企业也得去做一些处理算法，不像Mobileye一样能够提供一整套的解决方案。不同的传感器是否说一辆车上就非得装呢?其实有一定的对应关系，这里面我列出了一个表示自动驾驶的分级，还有它的主体对智能功能的需求，还有它对传感器的需求。

　　像一级，就是人类驾驶只是做一些驾驶资源，他不需要用到太多的传感器，到部分自动化，像特斯拉的或者沃尔沃的，他们做前车的碰撞预警、车道的偏离预警等等，他们更多采用的是摄像头和毫米波雷达。自从特斯拉的Autopilot出来之后，发生了很多事故，在此之前还有人争论究竟激光雷达有没有必要放在自动驾驶车里面，就不再讨论是否激光雷达是必须的，而是讨论如何把激光雷达做的更便宜、更稳定、更可靠。很多人都说，激光雷达用摄像头替代是完全可以的，但是我这里面有一个看法，跟诸位商量、探讨。我们认为视觉的方式是极力模仿人的眼睛，但是人类开车真的非常安全吗?人类开车未必非常安全。美国有一个说法，你要让人完全相信机器能够代替人类驾驶，你一定要做到比人类的驾驶更加安全，这里面要求机器能有一对超越人类眼睛环境感知的能力。这里面什么样的?一个人每19.7万英里会出现一次事故，碰擦，我们不可能要求一个自动驾驶永远不出事故，但是至少要高于2倍人类的安全。摄像头模仿人类眼睛模仿到极致，也未必能做到超越人类的眼睛，所以我们认为传感器有一定的冗余是合适的。

　　而且谷歌的自动驾驶负责人说，我们做99%的安全是不对的，必须做到99.99%，后面这些9就是用激光雷达保证，如果有一天激光雷达可以做到几百块，我们车厂消费者可以选择的时候，你认为挽救碰伤或者付出生命的话多付出2千块，我认为有非常多的人愿意付出这2千块。

　　图中是速腾聚创目前对外量产的激光雷达所有的系列，激光雷达汽车构造说出来也挺简单的，就是一个发射系统，一个接收系统，一个光路系统，还有一个数据高速处理的系统，我们现在看到的这些信号就是我们现在有的一些产品。

　　讲完激光雷达的硬件之后，它输出的东西就是一个点云的数据，它跟摄像头不同的，摄像头输出的是一个二维的，激光雷达输出的是一个具体的三维空间信息还有一个反射率。激光雷达的作用可以做非常多的事情，首先是生成高精度地图一个必不可少的传感器，像高德、百度这些去采集数据用的都是激光雷达。可以做障碍物的监测、动态物体跟踪、障碍物的跟踪、实时的定位，我接下来一个一个讲。

　　第一个，定位。其实激光雷达做定位可以做的很准，现在速腾聚创目前做的定位可以做到十几个厘米的误差，不用GPS。它定位的原理就是，首先先用激光雷达扫出一个片区的点云数据，搭载着激光雷达数据的车在路上去跑，做一个实时的匹配，就是这个特征做一个匹配，然后再得出一个准确的位置，这里面有一个我们用16线的激光雷达做出来定位的一个视频。可以看到白色的区域，就像云一样的白色的，它是在我们公司门口的一条大道扫出来的道路的点云。这个是我们开车的时候，看到有闪烁的地方，是激光雷达在实时发现这些道路的特征的时候进行匹配的一个过程。看到后面的那条黄色的尾巴，是它的一个运动的轨迹，还有两条线，是X和Y，就是它的两个坐标系。

　　这是用32线做定位的图。

　　激光雷达另外一个作用，可以做障碍物的检测和分类。激光雷达对障碍物检测、分类的做法跟摄像头有些不一样，摄像头跟激光雷达最不同的地方就是激光雷达是先定位、后识别，它对障碍物的检测率可以达到100%，它不会漏识别，只能说我识别不出来这是什么东西，只要有东西他肯定可以看得到。而摄像头他是先识别、后定位，里面就会很麻烦，比如说这辆车本来是由我进行识别，由我进行深度学习，学习挂车就是长这样或者一个货车就长这样，如果后面载了一些货物的时候，这辆车就有可能无法被识别出来。前几个月在网上看到非常有趣的图片就是，一个货车后面贴着两个人的照片，摄像头识别出来就会觉得说这个车后面是有两个人，所以还不大一样，摄像头是无法去提取一些深度的信息的。

　　激光雷达对障碍物的检测分类，就是原始的点云数据拿出来之后把地面点去掉，去完之后把障碍物分割，分割成一个一个物体，然后进行跟踪、分类。

　　点云分割、关联目标、跟踪目标、输出信息。这是一个我们做障碍物的，把它的地面点先去除，本来地面是有很多点的，现在要把这些数据去掉。左边这个是原始数据，右边开始把它的物体拆分，拆了之后我们就可以开始对物体进行跟踪，我们现在把车辆分成五种，大货车、小轿车、行人、骑行的人、未知的人，我们输出的一个数据可以是车本身的速度和距离信息，还有各种车型、障碍物跟车相对的位置，还有它的速度，还有它的方向、种类等等。

　　其实激光雷达的硬件形态，刚才讲了算法，它的硬件形态还有非常多种，就是我们把它分成两种，总体来说一种是扫描式的激光雷达，一种是非扫描式的激光雷达，技术路线上扫描式的激光雷达可以分成三种，一种是多线激光雷达，是机械式扫描，另外一种是采用微振镜的方式，相当于我们可以把它理解成一个投影仪，投影仪里面也有一个大面振镜，还有OPA的方案，是用多个小天线让这个信号互相干涉，去产生一些激光，这是比较主流的方面。

　　非扫描式的激光雷达，欧洲的EPC已经做出了10多米的一套完整的解决方案，就是你买过来刷一下，也可以做出一个非扫描式的激光雷达，一整套的解决方案已经有了，速腾聚创目前专注的还是前三种，就是扫描式的激光雷达。

　　其实激光雷达的产品系列非常多，眼花缭乱，我只是图上列举了，有四线的、八线的，测距不一样、分辨率不一样，非常多的品种。究竟是什么情况下去选择什么样的激光雷达?我其实曾经问过车厂，你们究竟是用32线还是64线的?一个回复就是说我们都用，很多人来问我说，你们做的是多少线的激光雷达，在人普遍的感知中觉得，激光雷达的线束越高说明激光雷达越好，其实未必，我们认为你应该是先问你用在什么样的场景、用什么样的激光雷达，比如说奥迪的A8，他用的就是辅助驾驶的这个领域，所以你用这个事情也没有什么意义。如果你说是在园区用车，像奥迪的用4线或者8线的，做辅助驾驶用的，但是在园区的时候用16线是刚好好的，用作乘用车的时候可以使用线束更高的。

　　其实什么样的激光雷达才合适去用呢?我们先看一下驾驶员的环境感知步骤，我们开车的时候会看到说前面有一个东西，可能我们在视力上无法看到什么东西，这是最长的我们看到物体的距离，另外我们可以很好的分辨身边的是什么物体。所以我可以根据，我这个车可以跑多远，前面最长的距离，还有旁边这个车子有没有说把转向灯可以做一些预判，对这个环境感知之后可以进行大脑的一些处理。其实激光雷达也是一样的，首先激光雷达有一个最长的测距距离，比如说我们32线的测距距离是200米，可以在最远的地方200米发现有一点东西，这是一个障碍物，但是我不清楚它是什么东西。还有一个分类的距离，这就对激光雷达有要求，这个分类就是我算法的学习能力，我能够在什么样的密度上面分清楚一个东西是什么，决定了这个车可以开多远。

　　这里面有一张汽车行驶速度与安全距离。什么意思呢?走到最后你要看这个激光雷达能够保证这个车在什么速度行驶的过程中他要求的分类的距离，比如说某车厂他打在车身上是四条线就能够分出这是一辆车或者一个人，如果他在100公里/小时的速度上去跑，他必须使用激光雷达才能够使得打给他的一个分类的距离达到77米，就是说你77米外必须有四条线才能满足他的需求。77米你就必须把他的角分辨率压缩，并不是说我的线束做的非常多，全打到天上就有用，其实是没有用的。

　　这是我们32线的一个不同速度的制动距离对比表，我们在100米的时候打在人的身上是可以打到四条线的，这个产品是车厂对我们定制的一个产品，从这张图里看，如果你的线束是不密集的，打得非常多，都打到天上去，是浪费的，反而成本非常高。

　　(播放短片)

　　这是32线场景的演示，32线就非常密集，能够达到那个视线的使用效果，所以说采用多少线的激光雷达是必须算出来的，产品的定义我们就有敬畏之心。

　　这是我们以前的一些合作的案例。

　　我今天的分享就到这里，谢谢大家!

　　(根据速记整理)