如何让智能驾驶的每一个传感器更好地与激光雷达合作?

业内人士预测，下一代激光雷达技术将向多传感器融合方向发展。例如，在汽车制造商中，特斯拉一直在寻找AD9214BRS-80无人驾驶传感器应用的最佳解决方案。此前，特斯拉使用纯视觉解决方案，2022年底，4D由于成本优势，毫米波雷达的分辨率更高，被赛灵思考。

2020年之前，国外企业在激光雷达市场脱颖而出。2020年，华为进入激光雷达市场。到了2021年，小鹏汽车发布了首款搭载激光雷达的汽车，开启了国内汽车公司激光雷达“上车”的序幕。我们可以期待的是，随着大规模生产时代的到来，激光雷达将进入一个新的发展阶段。业内人士预测，下一代激光雷达技术将向多传感器融合方向发展。

但是激光雷达产业的发展仍然存在着一些亟待解决的关键问题，例如激光雷达供应商如何在高性能、低成本的前提下，在更大的规模和场景下，确保汽车量产、交货；怎样才能达到激光雷达支持的目的？L2、L3、L4等级较高的自动驾驶功能.更加精确的环境感知功能，让顾客真正体会到激光雷达的价值。

上述都是激光雷达2.0阶段必须讨论的难题，未来进入激光雷达3.0，需要注意如何提高驾驶安全、用户体验、改善感知融合，体验激光雷达的核心理念。但是从2.0到3.0连接，激光雷达技术在推动自动驾驶技术演变的过程中也面临着诸多方面的考验。

探索技术的创始人王世玮认为，当Robotaxi传感器的特性不断提高时，无人驾驶的认知困境并没有得到有效的结果。车内传感器的形状在不断演变。在降低成本的前提下，厂家要考虑大规模生产车辆，将硬件方案整合到大规模生产车辆的配置中，与车身进行整合设计。

例如，在汽车制造商中，特斯拉一直在寻找无人驾驶传感器应用的最佳解决方案。此前，特斯拉使用纯视觉解决方案，2022年底，4D由于成本优势，毫米波雷达的分辨率更高，被赛灵思、博世、华为等越来越多厂商所关注，特斯拉很可能会将其添加到汽车中。4D同时，毫米波雷达也因此被业界认为是激光雷达的替代品。

不难发现，在智能驾驶中，传感器不仅仅是激光雷达。Model配置8个摄像头、1个毫米波雷达、12个超声波雷达。小鹏P5配备了9个摄像头、2个激光雷达、4个全景摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波传感器。探索技术还与合创汽车联合打造了一款搭载激光雷达的汽车。MPV，这也是合创V09目前唯一搭载激光雷达的MPV，并且整个汽车配备了24个传感器。

随着传感器类型的增加，汽车制造商必须考虑激光雷达与不同传感器之间的配合，在算法层面.决策必须有选择。无论是系统集成商还是原始设备制造商，如何配合传感器对他们来说都是一个巨大的挑战。那么，如何让智能驾驶的每一个传感器更好地与激光雷达合作呢？

据了解，目前在车载端，激光雷达和其他传感器之间的配合通常是选择后融合方案，每个传感器单独做传感算法，然后结合结构化数据，根据系统层进行综合判断和决策。然而，目标图像的组合仍然存在一些瓶颈问题，如低精度组合.时间同步困难，系统校准方案复杂、补偿算法等。必须结合起来。另外，因为是后结合的结构，所以要先认知再融合，在整个决策过程当中还会涉及关键信息的丢失、误检率、漏检率等，其他功能将受到限制。

探索技术认为激光雷达3.0将在硬件级图像之前协同发展，并引入TanwayFusion处理激光雷达的兼容性、可靠性、适应性问题，可以充分发挥其多传感器的优点。以64线激光雷达为例，该产品的检测距离为200米，分辨率为0.16°*0.32°，空间同步精度可以达到为100米内3cm，达到微秒级的时间同步精度。

激光雷达如何提高空间同步精度和时间同步精度？据了解，探索技术的方案将图像sensor添加到现有的激光雷达硬件系统中，然后在内部同步接收同一个光源、红外线，经过数据处理后，可以获得之前的组合系统。其中，组合精度依赖于光学，即通过光路系统处理点对应的问题；时间同步依赖于同一个硬件，探索技术使用同一个时钟系统来保证每个测量点、像素，让时间同步精度保持微秒级。

从激光雷达1.0的概念，到激光雷达2.0，再到3.0、激光雷达技术不断迭代，并促进了自动驾驶技术的发展，未来随着技术的成熟，无人驾驶感知也将不断提高。