2021 年第一天，小鵬汽車宣布將在今年推出搭載激光雷達(dá)的新車。

8 天后，蔚來在 NIO Day 發(fā)布智能純電轎車 ET7，同樣將搭載激光雷達(dá)。

這兩家頭部新造車，一個選擇了大疆孵化的 Liovx。

另一個則選擇了自家的蔚來資本投資的 Innovusion。

在相近的時間內(nèi)，北汽 ARCFOX 也宣布將推出搭載華為激光雷達(dá)的量產(chǎn)車。

激光雷達(dá)在中國正式進(jìn)入量產(chǎn)元年。

本文我們將以蔚來和小鵬兩家的選擇為例，解析最先量產(chǎn)上車的兩款國產(chǎn)激光雷達(dá)。

蔚來的第一輛轎車，預(yù)計 2022 年底量產(chǎn)

蔚來ET7激光雷達(dá)部分特寫

1、蔚來 x Innovusion300線激光雷達(dá)，多邊形掃描器是核心

Innovusion 與已經(jīng)在美國上市的 Luminar 技術(shù)路線非常相似。

兩者的核心都是多邊形掃描器和光纖激光源，兩者的外形也頗為類似，也都是使用 1550 納米激光。

Innovusion 創(chuàng)始人鮑君威，1996 年從北大的物理系畢業(yè)后，在美國明尼蘇達(dá)大學(xué)讀了一年的電子工程，后來又轉(zhuǎn)學(xué)到加州大學(xué)伯克利分校讀博士。

1998 年底還未畢業(yè)時，鮑君威與兩位剛畢業(yè)的師兄一起開了個小公司，專攻半導(dǎo)體光學(xué)測量技術(shù)。合作的師兄一個是中國人，一個是印度人。

后來全球第三大半導(dǎo)體設(shè)備廠家日本東電以 1.5 億美元買下了這個初創(chuàng)公司。 

2014 年鮑君威加入百度美國研發(fā)中心，負(fù)責(zé)開發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心硬件加速及高性能網(wǎng)絡(luò)。2015 年底加入百度自動駕駛事業(yè)部，負(fù)責(zé)車載計算系統(tǒng)及傳感器團(tuán)隊。

鮑君威團(tuán)隊在傳感器方面的一個主要任務(wù)是確定激光雷達(dá)的路線，并且促成了百度對V elodyne 的投資。

2016 年，鮑離開百度創(chuàng)立 Innovusion。 

要想深入了解 Innovusion，從專利入手是最可靠的。 

Innovusion 在 2018 年 6 月有一份名為：

《2D SCANNING HIGH PRECISION LiDAR USING COMBINATION OF ROTATING CONCAVE MIRROR AND BEAM STEERING DEVICES》的專利，主要描述了多邊形掃描器的專利。

眾多激光雷達(dá)專利中都引用了多邊形掃描器的早期專利，包括：

吉利（毫無疑問吉利將來也要用激光雷達(dá)）、禾賽、Ouster、蘋果、谷歌、Luminar、Aeye、富士通、Veoneer、微軟、Waymo、Innoviz、高通、華為、通用汽車、三星、歐司朗、Innovusion、Velodyne 等。

這種激光雷達(dá)的掃描器主要由多邊形棱鏡（702）和電流掃描振鏡（704）組成，706 是激光源，712 是激光反射接收光電二極管，710 是反射接收聚焦透鏡。

多邊形棱鏡（Polygon Mirror）在激光打印機(jī)中早已大量使用，技術(shù)非常成熟。

全球激光打印機(jī)用的多邊形棱鏡掃描系統(tǒng)被日本電產(chǎn)公司壟斷。

電產(chǎn)公司也是全球最頂級的精密電機(jī)廠家，電機(jī)領(lǐng)域技術(shù)門檻最高的硬盤電機(jī)同樣由該公司壟斷。

上圖為多邊形棱鏡。

電產(chǎn)的電機(jī)加多邊形掃描器體積很小，比一張名片還小，目前有 670 納米、905 納米和 1550 納米三個類型。 

Velodyne 的準(zhǔn)固態(tài)激光雷達(dá) Velarray 也采用了電流掃描振鏡。

振鏡是一種優(yōu)良的矢量掃描器件。

它是一種特殊的擺動電機(jī)，基本原理是通電線圈在磁場中產(chǎn)生力矩，但與旋轉(zhuǎn)電機(jī)不同，其轉(zhuǎn)子上通過機(jī)械紐簧或電子的方法加有復(fù)位力矩，大小與轉(zhuǎn)子偏離平衡位置的角度成正比。

當(dāng)線圈通以一定的電流而轉(zhuǎn)子發(fā)生偏轉(zhuǎn)到一定的角度時，電磁力矩與回復(fù)力矩大小相等，故不能象普通電機(jī)一樣旋轉(zhuǎn)，只能偏轉(zhuǎn)，偏轉(zhuǎn)角與電流成正比，與電流計一樣，故振鏡又叫電流計掃描振鏡（galvanometric scanner）。

掃描振鏡其專業(yè)名詞叫做高速掃描振鏡（galvo scanning system）。

電流振鏡與多邊形棱鏡配合形成 3D 掃描。

這個振鏡的好處是：轉(zhuǎn)速越高，掃描精度越高。

一個四面多邊形，僅移動八個固定激光器（相當(dāng)于傳統(tǒng)的 8 線激光雷達(dá)）的光束，以速度 5,000 rpm 掃描，垂直分辨率為 2667 條/秒，120 度水平掃描。

在 10 Hz，非隔行掃描下，檢流計式垂直分辨率 267 線。

因此 Innovusion 稱達(dá)到了等效 300 線的精度。

兩個激光發(fā)射二極管即 706 和 708 的激光路徑，接收則是 712 和 718。

中間密度高，兩邊低。FT1 代表一路光纖。

這種激光雷達(dá)的好處是可以控制掃描區(qū)域，提高關(guān)鍵區(qū)域的掃描密度。

眾所周知，傳統(tǒng)機(jī)械激光雷達(dá)是旋轉(zhuǎn)垂直排布的激光陣列，實現(xiàn) 360 度水平掃描。典型 16 線激光雷達(dá)，配置有 30 度布置的 16 個激光器陣列，垂直分辨率為 2 度。

在圖 1 中示出了 30 度掃描。

30 度垂直掃描可以檢測，自動駕駛車輛前方靠近的道路上的物體，也可以檢測到上下斜坡的停車場的障礙物。

固定的 2 度垂直分辨率，在 10 米的距離處提供 350 毫米的光束間距。

激光雷達(dá)光束在 50 米的距離上間距增加到 1.75 米，這樣很難探測到行人或汽車。

在 100 米的距離上增加到 3.5 米，連卡車都檢測不到了。

但多邊形激光雷達(dá)的垂直分辨率是可以調(diào)整的，高速時加大轉(zhuǎn)速，縮小垂直 FOV，提高遠(yuǎn)距離掃描密度，因此 Innovusion 敢說最遠(yuǎn)距離達(dá) 500 米。 

與 MEMS 技術(shù)比，其缺點(diǎn)是功耗高，有電機(jī)轉(zhuǎn)動部件。

但多邊形可以提供超寬 FOV，一般都可以做到水平 120 度。

MEMS 一般不超過 80 度。

再者是通光孔徑大，信噪比和有效距離要遠(yuǎn)高于 MEMS。

MEMS 針對 10% 反射率的物體很難超過 80 米。

最后，價格低廉，MEMS 振鏡貴的要上千美元。多邊形激光掃描已經(jīng)非常成熟，價格只要幾十美元。

打印機(jī)領(lǐng)域用了幾十年，幾乎沒有發(fā)生過多邊形激光掃描器不工作的情況。

實際 MEMS 是小而易碎的機(jī)械反射鏡。掃描速度是溫度的函數(shù)，易被車輛運(yùn)行擾亂，無法分辨它指向的位置。 

在速度上，MEMS 掃描儀是共振式運(yùn)作，中心高速驅(qū)動掃描速度最快，在每次掃描結(jié)束時最慢。

這意味著掃描中心的分辨率最低，與激光雷達(dá)所需的分辨率相反。

多邊形鏡面通常是平坦的 λ/ 4 @ 633nm。這對于數(shù)百米的高分辨率掃描非常有用。但 MEMS 反射鏡上很難找到平坦度規(guī)格。

薄而脆弱的 MEMS 鏡面平坦度被描述為薯片！

這限制了 MEMS 掃描范圍非常短。

MEMS 反射鏡懸浮在非常細(xì)的扭桿之間，這些扭桿在其壽命結(jié)束時會突然斷裂。

因此，稱 MEMS 掃描儀是固態(tài)的說法是錯誤的。

Innovusion 的光纖放大器部分，WDM 即波分復(fù)用技術(shù)，是將多個不同波長（或頻率）的調(diào)制光信號（攜帶有用信息，如編碼）在發(fā)送端經(jīng)復(fù)用器（也叫合波器Mux）合路到一起送入光纖傳輸鏈路的同一根光纖中進(jìn)行傳輸，在接收端用解復(fù)用器（也叫分波器 demux）將不同波長信號分開接收的技術(shù)，然后再解碼。

上圖是整個激光雷達(dá)的框架圖

這樣可以保證和其他車輛上的激光雷達(dá)不互相影響。

Innovusion 的光纖放大器，能夠大幅度提高激光功率，意味著系統(tǒng)有更高信噪比，但體積和成本也會增加。 

高功率激光源需要考慮人眼安全，因此只能選擇 1550 納米激光，它比傳統(tǒng)的 905 納米激光安全 10 萬倍，缺點(diǎn)是價格貴，同時容易受陽光干擾。 

不過也有人認(rèn)為 1550 納米激光只是理論上對視網(wǎng)膜安全，對整個眼球未必安全。

但 905 納米在視網(wǎng)膜安全上肯定不如 1550 納米。

此外，最成熟的光纖放大器即參雜鉺的放大器最適合的激光波段就是 1550 納米。

2、小鵬 x Livox，雙楔形棱鏡掃描器，軍用技術(shù)降維民用

Livox 提供給小鵬汽車的是基于浩界 Horizon 定制產(chǎn)品 Horiz。

Horiz 相當(dāng)于 Horizon 的車規(guī)版。 

其中，車規(guī)版探測距離將由 90 米提升至 150 米（針對 10% 反射率目標(biāo)物）。

Horiz 的點(diǎn)云密度也提升近 2 倍。

其中 ROI（Region of Interest感興趣區(qū)域）區(qū)域的點(diǎn)云密度將在沒有增加額外激光發(fā)射器成本的情況下，提升至積分時間 0.1 秒下的等效 144 線水平。 

更密的點(diǎn)云輸出可以更快檢測出遠(yuǎn)處路面如行人、自行車、雪糕桶等細(xì)小目標(biāo)物體。

在視場角方面，Horiz 的橫向 FOV 也由公開測試版的 81° 提升至 120°。

這種激光雷達(dá)核心是雙楔形棱鏡掃描器，即 Risley prism universal pointing system  (RPUPS) 在軍事偵察上比較常見。

國防科技大學(xué)和西安光學(xué)研究所對這種掃描方式研究頗為深刻，再有就是香港大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院。 

這是一種直升機(jī)或無人機(jī)常用的激光雷達(dá)，比如用于掃描建筑物構(gòu)建建筑物 3D 模型，為進(jìn)入建筑物戰(zhàn)斗提供參考，特別適應(yīng)沙漠風(fēng)沙大的地區(qū)，美軍稱之為 DVE。

美軍直升機(jī)和無人機(jī)使用 Neptec OPAL Double Risley Pairs (DRP) ，是美軍 DVE（不良視覺環(huán)境）系統(tǒng)中的核心傳感器，可以穿透煙霧、灰塵、大霧、雨雪。有效距離可達(dá) 1 公里。 

美軍用 OPAL-DRP 激光雷達(dá)

根據(jù)華為激光雷達(dá)的描述，旋轉(zhuǎn)掃描棱鏡也是華為激光雷達(dá)的核心，我們猜測其很可能也使用了此項技術(shù)。

國外則有老牌激光雷達(dá) Neptec 也有此類產(chǎn)品，不過大多用于軍事領(lǐng)域，而非車載領(lǐng)域。  

Risley 棱鏡系統(tǒng)根據(jù)折射定律通過兩棱鏡的繞軸獨(dú)立旋轉(zhuǎn)來實現(xiàn)出射光束的指向調(diào)整，有著結(jié)構(gòu)緊湊、準(zhǔn)確性高、速度快、偏轉(zhuǎn)角度大、動態(tài)性能好等優(yōu)點(diǎn)。

棱鏡也可以是多組，再加一組或一個就可以拓寬 FOV。

雙楔形棱鏡激光雷達(dá)示意圖如上，紅框部分是軸向旋轉(zhuǎn)部分。

有些設(shè)計復(fù)雜的，每個棱鏡都有一個電機(jī)帶動旋轉(zhuǎn)，那樣可以更精確控制光束的掃描動作。

使用兩個棱鏡，讓光線從不同的方向發(fā)射，也因為這個設(shè)計，棱鏡雷達(dá)不像傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)一樣讓收發(fā)模塊在進(jìn)行轉(zhuǎn)動，從而避免了類似傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)激光雷達(dá)的多次校準(zhǔn)。

傳統(tǒng)激光雷達(dá)在制造過程中最耗時的流程就是最后的校準(zhǔn)，通常是人工進(jìn)行。

早期 Velodyne 的 64 線激光雷達(dá)之所以價格高昂，就是一臺激光雷達(dá)需要一個熟練工一星期的人工校準(zhǔn)。

后來則出現(xiàn)陣列式，如 Waymo 以 16 線為一組固定成弧形，校準(zhǔn)效率大幅度提高。

如圖所示，當(dāng)光線穿過一個棱鏡時，會發(fā)生折射，從而光線方向會發(fā)生變化，其中的「Vector」表示棱鏡使光線發(fā)生偏折方向。

圖 (b) 和圖 (c) 表示了棱鏡激光雷達(dá)掃描模塊的工作情況。

第一個棱鏡使光線偏折「Vector 1」，第二個棱鏡使光線偏折「Vector 2」，最終合成的向量則是光線最終發(fā)射的方向。

而這里的棱鏡是固定在電機(jī)上面的，隨著電機(jī)轉(zhuǎn)速的不同，會掃描出各種各樣的圖案。

左邊的電機(jī)是每分鐘 7294 轉(zhuǎn)，右邊是每分鐘 6664 轉(zhuǎn)。

Livox 的是 10Hz，也就是大約每分鐘 600 轉(zhuǎn)。

轉(zhuǎn)速太高可能導(dǎo)致可靠性下降。 

除了掃描器，其他部分與傳統(tǒng)機(jī)械激光雷達(dá)基本沒有差別。

PLD 是激光二極管，Livox 采用傳統(tǒng) 905 納米激光二極管，APD 是接收用的雪崩二極管。

如果需要多線掃描，增加 PLD 和 APD 陣列即可。

大疆還特別開發(fā)了 PLD 和 APD 陣列的封裝工藝，傳統(tǒng)的 EEL 型激光二極管和 APD 二極管做成陣列是比較困難的，解決辦法就是單獨(dú)給陣列加上小型光學(xué)透鏡，形成陣列的效果。

這也是大疆的一項專利。

通常雙楔形棱鏡激光雷達(dá)都是單線，就是因為陣列比較難做。

這一點(diǎn)上，SPAD 和 VCSEL 就非常容易做成陣列。

這也是為什么我堅持看好用 SPAD 和 VCSEL 的 Flash 激光雷達(dá)是激光雷達(dá)的終極形態(tài)。

Horizon 等效于 64 線 Horizon 等效于 64 線

這類激光雷達(dá)掃描出的點(diǎn)云是花瓣型的，中央密度高，外圍密度低。

它的特性與我們的眼睛類似，越靠中央的信息密度就越高。

這種方式的好處就是保持了中央附近的高密度，同時不增加成本。

比如等效 64 線，一般只需要 16 個發(fā)射與接收單元，而機(jī)械激光雷達(dá)上則需要 64 個，成本大幅度降低了。

這是借用了視覺攝像頭領(lǐng)域的 ROI 概念，即 Region of interest，感興趣區(qū)。

即在 ROI 內(nèi)也就是中心區(qū)，即便整個系統(tǒng)以 10 赫茲的幀率在運(yùn)行，ROI 區(qū)域也將獲得 20 赫茲的更即時的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。 

這是典型的非重復(fù)掃描，掃描的時間越長，點(diǎn)云密度就會越高，而傳統(tǒng)的機(jī)械激光雷達(dá)無論任何時刻點(diǎn)云密度都是一樣的。 

在應(yīng)用時，由于灰塵、雨雪、大霧這些外部環(huán)境因素時刻在發(fā)生變化，采用累積掃描，這種激光雷達(dá)可以穿透灰塵、雨雪、大霧，不受天氣影響。

這種激光雷達(dá)的缺點(diǎn)是缺乏實時性，掃描時間越長效果越好。

另外就是點(diǎn)云數(shù)據(jù)離散度高，非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)。

這就意味著無法壓縮數(shù)據(jù)，只能以原始數(shù)據(jù)處理，對數(shù)據(jù)運(yùn)算系統(tǒng)要求比較高。

GPU 和 AI 加速器都無法使用，對 CPU 要求比較高。

傳統(tǒng)的激光雷達(dá)算法，特別是基于圓柱坐標(biāo)系的 Voxel 和柵格法都無法使用，需要單獨(dú)開發(fā)算法。

這一切都決定高速公路工況下是難以使用的，但小鵬目前主打的就是高速公路下的自動駕駛。

非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)

個人推測，這個激光雷達(dá)主要是用來做 SLAM 定位的，其次才是探測障礙物。

探測障礙物的主要工作還是視覺負(fù)責(zé)。

SLAM 定位不需要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，或者說對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化需求度低。

如果體驗過自動駕駛的用戶就知道，在高速工況下精準(zhǔn)的車道級定位是最大難點(diǎn)，基于多星聯(lián)合的算法是目前最常見、成本最低的方式，車道級定位準(zhǔn)確的概率只有 50%。

除了日本的 QZSS 和基于激光雷達(dá)與高精度地圖手段，其他任何方式都做不到準(zhǔn)確度達(dá)到 95% 的車道級定位。

基于激光雷達(dá)的 LOAM 算法，是最常見的 SLAM 算法。

LOAM 是 Ji Zhang 于 2014 年提出的使用激光雷達(dá)完成定位與三維建圖的算法，即 Lidar Odometry and Mapping。

算法在當(dāng)時達(dá)到了最先進(jìn)的效果，算法過程簡單并且效率很高。

到現(xiàn)在為止，LOAM 和 V-LOAM 也還是在 KITTI 排行榜上位居榜首的建圖算法。

其方法建圖較為稀疏，主要通過提取特征邊緣和特征平面進(jìn)行匹配進(jìn)行。

LOAM 主要包含兩個模塊：

• 一個是 Lidar Odometry，即使用激光雷達(dá)做里程計計算兩次掃描之間的位姿變換；

• 另一個是 Lidar Mapping，利用多次掃描的結(jié)果構(gòu)建地圖，細(xì)化位姿軌跡。 

由于 Mapping 部分計算量較大，所以計算頻率較低（1Hz），由 Mapping 校準(zhǔn)細(xì)化 Odometry 過程中計算出來的軌跡。 

Lidar Odometry 是通過激光雷達(dá)的兩次掃描匹配，計算這兩次掃描之間激光雷達(dá)的位姿變換，從而用作里程計 Odometry。

既然提到了兩次掃描的匹配，自然而然想到了經(jīng)典的 ICP 算法。

然而 LOAM 并沒有采用全部的激光點(diǎn)進(jìn)行匹配，而是篩選出了兩類特征點(diǎn)，分別是角點(diǎn)和平面點(diǎn)。 

所謂角點(diǎn)，是當(dāng)前激光掃描線束上曲率較大的點(diǎn)；而平面點(diǎn)，即曲率較小的點(diǎn)。

在匹配時，首先提取當(dāng)前掃描中的角點(diǎn)和平面點(diǎn)。

對于角點(diǎn)，可以認(rèn)為是物理世界中直線元素的采樣，所以計算到上一次掃描中對應(yīng)直線的距離。

對于平面點(diǎn)，認(rèn)為是物理世界平面元素的采樣，所以計算到上一次掃描中對應(yīng)平面的距離。

通過不斷優(yōu)化，使距離最小，從而得到最優(yōu)的位姿變換參數(shù)。

這種算法的另一個好處是對 IMU 要求不高，通常 SLAM 都需要 IMU 輔助。

所謂「輔助」就是在激光雷達(dá)兩次掃描之間，利用 IMU 得到較為準(zhǔn)確的變化軌跡，從而去除點(diǎn)云畸變，能夠提升精度。 

但 IMU 的數(shù)據(jù)并沒有參與到優(yōu)化當(dāng)中，所以 IMU 在 LOAM 算法中只起到了輔助作用，精度要求可以低一些。

而后續(xù)一些其他 3D 激光雷達(dá)算法，例如 LINS、Lio-mapping 和 LIO-SAM 等，利用 IMU 進(jìn)行了緊耦合的優(yōu)化，取得了更好的效果，但對 IMU 要求較高，可能高達(dá)數(shù)萬人民幣或十幾萬人民幣。

不同于攝像頭，激光雷達(dá)是主動型傳感器。

這意味著有著巨大的成本與性能挖掘潛力，也意味著激光雷達(dá)可能會存在多種技術(shù)路線競爭，每個廠家都會選擇適合自己的路線和產(chǎn)品。

激光雷達(dá)與攝像頭相比具有不識別即可提供 3D 信息的優(yōu)勢。

未來 L2+ 自動駕駛系統(tǒng)也會采用激光雷達(dá)，激光雷達(dá)將會成為與攝像頭一樣的標(biāo)配。

激光雷達(dá)的上車大潮也即將到來。

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