激光雷达相对于其他传感器的优点

由于激光雷达与摄像头具有出色的成像能力，一直以来被当作自动驾驶的核心传感器。激光雷达相较于摄像头的好处是它能得到准确的三维信息，而且自身是主动光源，能够不受光照的影响，白天和晚上都能照常工作。

摄像头识别的颗粒度比较高，能够获得丰富的纹理色彩，所以能够实现精细化的识别，在这一点上激光雷达不如摄像头。

摄像头最大的缺点是受环境光的影响大，在强光照射、高亮反白物体、夜晚弱光环境等情景下，采集到的数据都难以通过算法进行有效可靠的环境感知。

激光雷达是通过激光主动探测成像的，不受环境光影响，直接测量物体的距离方位、深度信息、反射率等。算法首先对障碍物进行识别，然后再分类，识别准确度和可靠性远超摄像头，而消耗的计算资源低于摄像头。

可以说，激光雷达在自动驾驶中的应用，最重要的部分就是高精度定位，先确定自身所在的位置，自动驾驶车辆才会面临“要往哪里去”的问题。所以，确定“我在哪里”是第一步，也是非常关键的一步。按常规理解，定位应该只是GPS的任务，的确，自动驾驶的定位会用到GPS，但是GPS定位的精度不足，而且在遇到高楼林立或者进出隧道等情况下信号稳定性差，因此难以保证自动驾驶车辆的安全。所以自动驾驶定位需要结合激光雷达、GPS、IMU等，以完成稳定可靠的高精度定位。

激光雷达硬件配合针对自动驾驶研发的AI感知算法，可以完成对周围障碍物进行识别，对路边沿进行检测，进行高精度定位等任务，还能够实现分类标注，把障碍物分为卡车、小汽车、行人、自行车等。

激光雷达与自动驾驶的产业化发展之路

首先，我们对自动驾驶的发展做一个阶段性的划分，根据发展历史和行业未来的预测，自动驾驶的发展可以分为三个阶段。第一个阶段，2016年之前，实验室阶段；第二个阶段，2016年到2020年前后，试运营阶段；第三个阶段，2020年之后，大批量商业化运营阶段。在每一个阶段，自动驾驶都对激光雷达有着迫切的需求，激光雷达技术产品的发展也推动着自动驾驶的快速发展。

实验阶段

回顾自动驾驶的发展历史，最早应该追溯到近百年前，美国的陆军电子工程师Francis开始用无线电波控制车辆的刹车、离合以及转向。1956年，美国通用汽车用预埋电缆配合车上安装的接收器进行车辆的控制。1977年，日本筑波工程研究院开始使用摄像头传感器，指导汽车驾驶。1998年，意大利的帕尔马大学使用双目摄像头对物体进行识别、导航，当时车辆行驶了2000公里，94%的里程都是在自动驾驶模式下完成的，剩下6%左右需要在人工干预下完成。

自动驾驶发展最具有代表性的事件是2004年举办的美国无人驾驶DARPA挑战赛，当时有25支队伍参与，遗憾的是，没有一支队伍完成任务，即使比赛总里程只有11.78公里。

当时大家讨论说，这次比赛之所以没有完成任务，最主要的原因是车辆对环境感知不充分，几吨甚至接近十吨的车，碰到前面的小草堆就“不敢”过去了。这也从侧面反映出纯视觉传感器的缺陷，它们要对强光对射、黑暗、斑驳光影的道路环境进行感知，这将大大增加算法的难度。