LIDAR的感知挑战

成功的自动驾驶汽车必定将使用紧密集成的传感器系统来达到甚至超越人类的驾驶能力。人类驾驶员一般利用双眼、双耳，以及车辆运动给人的反馈来驾驶汽车。我们的大脑会实时处理所有这些信息，并从人脑的驾驶经验数据库中直觉反应。复现人类驾驶能力所需的传感器包括雷达、激光雷达(LIDAR)、摄像头、惯性测量单元(IMU)，以及超声波传感器。每种系统都有其优势，也有其缺点。单一传感器的精度和性性能不足以取代所有其他传感器相辅相成的多传感器融合是大趋势。

本文将介绍与LIDAR有关的主要设计考量，LIDAR是一种传感器，为各种自动驾驶解决方案提供大量数据。

图1. 蛛网图，比较视觉、雷达和LIDAR。

在自动驾驶汽车中，LIDAR与雷达密切合作。这两种技术在工作中不会产生可见光，这对于夜间驾驶或弱光条件至关重要。雷达适合远距离检测和跟踪，LIDAR则提供更高的角分辨率，可以识别对象并对其进行分类。换句话说，雷达适合检测对象是否存在，LIDAR则能够在雷达检测到对象的基础上提供关于该对象的具体信息。