7 月 9 日，由 CCF 中國計算機學(xué)會主辦、雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)（深圳）共同承辦的第二屆 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會進入最后一天的議程。當天下午，速騰聚創(chuàng) CEO 邱純鑫為大會帶來了題為《LiDAR - More Than What You See》的演講。

嘉賓介紹

邱純鑫，哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)方向博士，移動機器人環(huán)境感知技術(shù)專家。曾在JFR(Journal of Field Robotics)等國際頂級機器人刊物上發(fā)表多篇論文，完成過包括國家自然科學(xué)基金在內(nèi)的多個機器人相關(guān)項目的研發(fā)工作。2014年創(chuàng)辦深圳速騰聚創(chuàng)(RoboSense)，開發(fā)用于自動駕駛領(lǐng)域的高端激光雷達技術(shù)，目前該公司已經(jīng)成為國內(nèi)激光雷達技術(shù)領(lǐng)域的先行者。

三種探測技術(shù)

邱純鑫首先簡單介紹了激光雷達在整個自動駕駛技術(shù)中的定位，即一款不可或缺的重要傳感器。他表示，在目前的自動駕駛技術(shù)中，主要有三種探測方案：

• 毫米波雷達；

• 攝像頭；

• 激光雷達。

其中毫米波雷達因為低分辨率的原因，所以目前主要用于障礙物識別。而攝像頭由于易受光照影響，很難形成周邊的物體精確的三維建模，所以用得比較多的是障礙物的分類和跟蹤。而激光雷達受光照影響小，它輸出的是包括物體三維坐標和激光反射強度在內(nèi)的四組信息（即所謂點云數(shù)據(jù)），因此可以得到物體精確的三維建模。

這三種傳感器各有長短，就像邱純鑫強調(diào)的：“目前這三種傳感器不是誰替代誰的關(guān)系，而是相互補充的關(guān)系”。

激光雷達的應(yīng)用

邱純鑫表示，目前激光雷達的應(yīng)用主要集中在以下幾個方面：

• 實時定位；

• 生成高精度地圖；

• 障礙物的檢測和分類；

• 動態(tài)物體跟蹤；

這些應(yīng)用都得益于激光雷達獨特的點云數(shù)據(jù)。

例如，由點云集成得到的高精度地圖，當車輛在 GPS 信號覆蓋不好的地方，就可以通過實時采集的點云數(shù)據(jù)和云端地圖比對，精確定位此時的車輛位置，這對于傳統(tǒng) GPS/IMU 定位方案是一種重要的補充。

其次，還是因為點云的三維識別與攝像頭識別相比不依賴光照，且計算量小，空間定位精度高，也是一種非常重要的障礙物檢測方法。

激光雷達的現(xiàn)狀和發(fā)展

邱純鑫認為，目前來講激光雷達還是一款比較新的傳感技術(shù)，量產(chǎn)低，成本高，而且和攝像頭技術(shù)相比，無論在研發(fā)投入還是曝光率上都不在一個數(shù)量級，因此業(yè)界普遍存在重復(fù)造輪子的現(xiàn)象，這使得激光雷達無法發(fā)揮全部的潛力。

他說，未來無論是速騰聚創(chuàng)還是整個激光雷達行業(yè)，發(fā)展趨勢都應(yīng)該是向著軟硬件相互結(jié)合、低成本、可量產(chǎn)化的方向努力。近期，速騰團隊的普羅米修斯計劃正是為了達成這一目標而提出，他希望通過這一計劃，與行業(yè)內(nèi)的伙伴分享技術(shù)和數(shù)據(jù)，推動激光雷達技術(shù)更快更好地向前發(fā)展。

更多詳細的演講內(nèi)容參見雷鋒網(wǎng)后續(xù)的深度報道。

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