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激光雷达与摄像头的融合

激光雷达与摄像头融合，其实相当于是激光雷达发挥激光雷达的优势，摄像头发挥摄像头的优势，他们在某些地方是做得不够好，需要两个传感器甚至多个传感器信息进行底层的融合。

在融合的时候，首先步，标定。比如说左上角（上图），我看到凳子，左下角激光雷达也看到的是凳子，那么我通过标定的方式告诉它，其实两个是同一个物体。

其实摄像头发现同一个物体是非常容易的，比如做人的跟踪或车的跟踪。对于激光雷达而言， 要去识别前后帧是否同一辆车和同一个行人是非常困难的。

激光雷达有一个好处：如果可以通过摄像头告诉它前后两帧是同一个物体，那么通过激光雷达就可以知道物体在这前后两帧间隔内：运动速度和运动位移是多少。这是非常关键的，因为只有做运动物体的跟踪才能做一些预测。

人在驾驶的过程中，他得时刻知道周围物体的运动状态。对于无人驾驶，除了对车辆进行位置的估计以及导航之外，其实还需要对周边物体、运动物体的跟踪和预测，这是非常有意义的。

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自动驾驶激光雷达和摄像头的数据融合方法

激光雷达目前给大家的印象就是贵，想在无人车上普及首先应该降格。

目前两种解决办法：其一是采用低线数雷达配合其他传感器，但需搭配拥有极高计算能力系统的无人车；其二是采用固态激光雷达。现今有旋转部件的激光雷达技术较为成熟，激光雷达贵的就是机械旋转部件，固态激光雷达无须旋转部件，采用电子设备替代，因而体积更小，方便集成在车身内部，系统可靠性提高，成本也可大幅降低。由于缺乏旋转部件，水平视角小于180，所以需要多个固态雷达组合一起配合使用才行。

自动驾驶感知模块中传感器融合已经成为了标配，只是这里融合的层次有不同，可以是硬件层（如禾赛，Innovusion的产品），也可以是数据层（这里的讨论范围），还可以是任务层像障碍物检测（obst***e detection），车道线检测（lane detection），分割（segmentation）和跟踪（tracking）以及车辆自身***（localization）等。

Flash激光雷达

1）采用类似相机的工作模式，感光元件与普通相机不同，每个像素点可以记录光子飞行时间信息；

2）Flash型属于非扫描式激光雷达，运行时直接发射出一大片覆盖探测区域的激光，随后由高灵敏度阵列计算每个像素对应的距离信息，从而完成对周围环境的绘制；

优点：

Flash型激光束直接向各个方向漫射，只要一次快闪便能照亮整个场景，因此快速记录环境信息，避免了扫描过程中目标或激光雷达移动带来的运动畸变。

缺点：

1）Flash 技术已有商用，但是视场角受限，扫描速率较低；

2）其探测距离小，当探测目标距离过大时返回的光子数有限，导致探测精度降低，无法准确感知目标方位。

车载激光雷应用面临的挑战及发展趋势

1 面临的挑战

1）高昂的成本几乎是车载激光雷达被大规模推广使用的障碍。

2）车规级量产困难 - 激光雷达要实现车规级量产，需满足性能、环境适应性、可靠性、产品一致性等多方面要求，且供应商需建立规范化、自动化的装配生产线。此外，车载激光雷达车规级的有效验证方式也尚未有定论。

3）气候环境影响车载激光雷达的探测光束，受大气吸收、散射、折射效应的影响。

a、智能驾驶汽车中的激光雷达一般安装在汽车顶部或嵌于车身四周，较低的安装高度使得大气中某些气体分子和悬浮粒子引起的回波缩减效应较大，从而造成激光雷达探测器的接收效果变差。

b、在雨、雾、冰雪等恶劣天气下，空中的悬浮物会对激光发射、反射以及检测等过程产生不良影响，造成激光雷达探测范围减小、检测精度降低。

2 发展趋势

1）固态激光雷达是应用趋势，既可降成本又符合车载需求。

2）车载激光雷达将日趋智能化

车载激光雷达可能将作为整个网络中的节点，不仅仅专属于智能车，还能合理应答网络终端命令调整自身工作模式，从而实现软硬件解耦，更加灵活地完成感知任务；

3）多传感器数据融合

多传感器冗余配置和信息融合将突破单一传感器的局限性，发挥多传感器的联合优势，提高系统可靠性和鲁棒性，扩展系统的时间和空间覆盖率，更加准确和地感知环境。

4）车载激光雷达算法优化和封装