前言：2020年被稱為激光雷達（LiDAR）量產“元年”。去年7月份以來，RoboSense RS-LiDAR-M1獲得大量車企定點車型訂單，包括L3重卡方案科技企業(yè)、北美新能源車企、中國造車“新實力與新勢力”車企、傳統(tǒng)主機廠、頂級超跑品牌等，覆蓋車型，從超跑到家用車，從乘用車到商用車。

M1被稱為車規(guī)級智能固態(tài)激光雷達，今年第一季度以來，已經(jīng)逐步公布了M1車規(guī)級部分領先的技術與進展：

激光雷達感知Corner Case：已成功解決高反鬼影、高反膨脹、近處吸點、近場空洞、陽光干擾、多雷達對射干擾等Corner Case；

已通過車規(guī)可靠性驗證：包括但不限于振動、沖擊、EMC電磁兼容、化學防腐、鹽霧、高低溫濕熱等驗證；

搭載完善的配套功能：包括OTA升級、雨雪塵噪點檢測&過濾、污跡檢測、智能清洗、智能加熱、性能檢測、電源管理、網(wǎng)路管理等功能；

高標準功能安全設計：完全滿足SIL-2和ASIL-B等級對于定性和定量的功能安全目標

車規(guī)量產產線落成：國內首條車規(guī)級固態(tài)激光雷達量產產線在3月份落成。

今天，我們揭曉M1智能部分的“秘密武器”：硬件智能+軟件智能。即硬件上的智能“凝視GAZE”功能，與軟件上的智能目標級感知功能。

硬件智能：可以變焦的智能“凝視”功能

自動變焦技術，是計算機視覺和各類成像系統(tǒng)實現(xiàn)智能化的飛躍性技術之一。通過改變攝像頭焦距值的大小，能迅速兼起若干個定焦距鏡頭的作用，為環(huán)境感知提供方便條件。

這種革命性的智能變焦技術，減少長槍短炮的器件堆疊，非常適合迅速抓取遠距離和近距離的影像與運動物體，因而成為紀實性拍攝常用“武器”。

● 融入智能汽車生態(tài)，激光雷達硬件智能化

在日常駕駛過程中，司機需要小心地處理不同的場景下的特殊路況，時刻關注不同的道路區(qū)域：在高速公路行駛時，要關注遠處動態(tài)車輛與靜態(tài)小障礙物；駛過街道路口時，警惕周邊行人和兩輪車；經(jīng)過擁堵路段時，則提防周邊車輛強行加塞行為。

智能駕駛同樣需要面對各種不同的駕駛場景，這就要求激光雷達硬件性能需要基于不同的路況下環(huán)境感知重點作出優(yōu)化。

在兼顧硬件性能、效率與成本等維度，我們將激光雷達硬件進行智能化升級，實現(xiàn)類似攝像頭的變焦技術，取得高效的應用成果。這種智能化功能我們稱之為“凝視GAZE”功能，意為隨時聚焦駕駛者關心的重點感知區(qū)域。

硬件智能化屬于RoboSense在Smart LiDAR Sensor System（智能激光雷達傳感器系統(tǒng)）布局的一部分，“凝視”功能版M1也因此獲得CES 2019創(chuàng)新獎。

目前，RoboSense已經(jīng)與定點客戶共同完成“凝視”功能的批量樣機驗證，6月份以來，“凝視”功能將在新版RS-LiDAR-M1中正式上線。

● “智能”是二維MEMS芯片掃描的基因優(yōu)勢

傳統(tǒng)的激光雷達，包括自動駕駛測試車上的一維機械旋轉式激光雷達和一維轉鏡式激光雷達，采用的掃描方式都是一維電機掃描架構。前者是通過電機承載所有激光收發(fā)元件一起旋轉掃描，后者則改為電機承載激光反射鏡旋轉掃描。

這類延用了十余年的一維電機掃描架構，激光收發(fā)單元在出廠前被完全固定，導致掃描線束分布和最高幀率會在出廠的時候就被固定。

新一代車規(guī)級智能固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1采用RoboSense自研的二維MEMS智能掃描芯片，可以任意改變橫向和縱向的掃描速度從而改變掃描形態(tài)，且在收到指令后的下一幀即可完成切換，這將給激光雷達性能與應用帶來兩大改變。

1. 從粗放的線數(shù)概念，到精準的ROI區(qū)域分辨率

智能駕駛關注的遠距離障礙物都分布在激光雷達視場中間ROI （Region of Interest）區(qū)域內，所以真正需要提高的是激光雷達對遠距離障礙物感知能力，核心重點是提升中間ROI區(qū)域的分辨率。

行業(yè)最開始的時候，一維機械式掃描激光雷達線數(shù)平均分布，所以線數(shù)可以直觀反映感知能力。

隨著車載激光雷達應用，ROI區(qū)域需要更密集的掃描線數(shù)達成共識，一維機械式掃描方案通過將固定激光元器件在中間區(qū)域加密堆疊，在視場中獲得固定角度、固定分辨率的ROI區(qū)域。

當二維MEMS智能掃描出現(xiàn)，線數(shù)分布可以任意變換，激光雷達可基于不同駕駛場景自由調節(jié)ROI區(qū)域的角度范圍、分辨率大小。

M1“凝視”功能可以動態(tài)調整ROI區(qū)域；同時可以動態(tài)調整分辨率，將ROI區(qū)域內分辨率翻倍再翻倍達到等效于一維掃描數(shù)百上千線的感知能力；雙重動態(tài)調整功能自由配置，可以避免算力資源浪費。

2. 從鎖死的固定幀率，到靈活的實時可調幀率

在不同駕駛場景下，智能駕駛系統(tǒng)對環(huán)境感知幀率有不同的需求，在城區(qū)街道駕駛場景中周圍障礙物距離近，駕駛響應距離短，需要提高幀率獲得更長的響應時間；在高速場景中障礙物距離遠，則需要提高分辨率而非提高幀率提升檢測距離，獲得更長的響應時間。

一維掃描方案無法在工作狀態(tài)下改變幀率，幀率鎖定在開機時選擇的檔位，無法跟隨感知系統(tǒng)幀率（包括攝像頭幀率）調整而變化，不但不能提供更場景化的環(huán)境數(shù)據(jù)，同時導致多傳感器融合過程中幀數(shù)難以對齊的同步困難。

二維MEMS智能掃描方案可以在激光雷達工作狀態(tài)下動態(tài)提升或降低幀率，且?guī)蕯?shù)值可取連續(xù)值，不限檔位。這讓激光雷達的幀率可以隨駕駛場景及感知系統(tǒng)幀率需求而改變，亦可與攝像頭幀率等比關聯(lián)匹配，保持同步觸發(fā)。

● M1“凝視”功能推動用戶駕乘體驗從安全到舒適

1. 高速場景下垂直分辨率的每一次提升，都能給用戶體驗帶來躍升

在高速公路上，車輛行駛速度快，車距較遠，智能駕駛感知系統(tǒng)更關注正前方遠處的行駛車輛以及三角警示標、雪糕筒、掉落的輪胎、掉落的樹枝等靜態(tài)障礙物。相對而言，分布在地面和天空等非重要區(qū)域過高分辨率的點云數(shù)據(jù)成為了算力的負擔。

智能駕駛系統(tǒng)在高速上實現(xiàn)HWP （Highway Pilot）功能，需要獲得對上述障礙物的更遠有效檢測距離，這要求激光雷達擁有高測距能力，以及高有效分辨率（即障礙物所在的ROI區(qū)域內的高分辨率）。

在HWP （Highway Pilot）模式下，開啟M1“凝視”功能，智能提升ROI區(qū)域垂直分辨率，讓智能駕駛實現(xiàn)從安全到舒適的跨越。開啟“凝視”的M1視場中間ROI區(qū)域垂直分辨率可以由0.2°動態(tài)提升至0.1°（甚至更高分辨率），障礙物點云成像密度翻倍，對前方小物體高度準確測量，幫助規(guī)劃層可結合車輪與底盤高度判斷通過性。

直行道路上，垂直分辨率由0.2°到0.1°的提升，意味著感知算法對車輛的識別距離由120-150米提升到180-200米，對靜態(tài)小型障礙物的檢測距離由85米提升到160米，對于駕駛時速120km/h行駛的智能駕駛車輛而言，這是從安全制動距離到舒適制動/變道距離的質變，將為用戶乘坐舒適度體驗帶來巨大飛躍。

M1“凝視”功能的ROI區(qū)域是靈活可調的，感知系統(tǒng)可以通過指令動態(tài)調節(jié)ROI區(qū)域在視場中的垂直分布，以適應不同駕駛場景中車輛的俯仰角及不同的激光雷達部署高度，使激光雷達感知效果達到最優(yōu)。

2. 低速場景下，幀率的每一次提升，都能為用戶體驗帶來躍升

當智能駕駛車輛離開高速，來到城區(qū)道路，雖然車輛行駛速度變?yōu)橹械退伲钦系K物與本車距離變近，路況變得復雜且變化快，周圍分布著準備加塞的并行車輛、穿行的兩輪車、行為各異的行人、橫向穿梭的車輛等障礙物。

在城區(qū)擁堵時，開啟TJP （Traffic Jam Pilot）功能，需要激光雷達擁有更小的盲區(qū)（M1最小盲區(qū)可達0.3米），及高幀率數(shù)據(jù)，以幫助快速響應環(huán)境的變化。M1的“凝視”功能，可以讓幀率從10Hz瞬間提升到20Hz（甚至更高），“快人一步”完成TJP跟車功能，防止加塞和避免刮蹭。

假如在擁堵路況下，兩輛搭載激光雷達并行的智能駕駛車輛都開啟了TJP功能，僅有普通10Hz幀率激光雷達的車輛由于響應慢，跟車空檔大，很輕易被激光雷達幀率提升到20Hz的車輛Cut In，這會導致極其糟糕的用戶體驗。

在左轉場景中，對向行駛速度30km/h （差速60 km/h），10Hz幀率下相鄰幀兩車輛位移約2m，而20Hz幀率下約為1m，這意味著智能駕駛車輛可以更準確地判斷安全左轉的空檔，減少不必要的原地等待，安全地完成保護左轉，提高智能駕駛體驗。

軟件智能：AI感知算法

早在2019年的上海車展的發(fā)布會上，RoboSense首次發(fā)布M1的軟件智能--內部集成AI感知算法，同步輸出三維點云數(shù)據(jù)和目標級環(huán)境感知結果。這也是行業(yè)對RoboSense固態(tài)激光雷達“智能“的最初認知。

在達成硬件智能“凝視”功能完成驗證和導產的同時，軟件智能的核心--RoboSense在激光雷達行業(yè)內一直保持領先的點云AI感知算法RS-LiDAR-Algorithms，也已經(jīng)完成面向前裝量產“上車”升級蛻變：

支持高級自動駕駛“點到點”全場景環(huán)境感知；

脫離第三方支持庫依賴，可以直接運行于支持C++的任意車載計算平臺和操作系統(tǒng)，成為可部署于車載嵌入式系統(tǒng)的軟件算法；

僅需0.3~0.5 TOPS，算力需求極低，無需昂貴高算力平臺支持，既可部署在M1內部，也可部署在車載域控制器中；

支持OTA升級，可隨數(shù)據(jù)積累不斷升級算法并向用戶OTA推送；

新增十余項針對乘用車自動駕駛場景化應用的感知功能；

保持SDK模塊化設計，具備優(yōu)良的可遷移性、兼容性、可維護性、可拓展性，二次開發(fā)友好。

OEM與Tier 1客戶可以將RS-LiDAR-Algorithms快速部署到自己的感知系統(tǒng)中，跳過漫長算法研發(fā)和驗證周期，減免開發(fā)成本支出，快速開展基于激光雷達感知能力智能駕駛功能開發(fā)與升級。

“硬件智能+軟件智能”

RoboSense全面賦能智能駕駛

在駕乘應用端，RoboSense根據(jù)不同駕駛場景和功能需求，以硬件智能化升級感知能力和效率，推動智能駕駛系統(tǒng)在駕乘體驗上實現(xiàn)飛越的提升；在量產部署端，RoboSense軟件智能提供“即插即用”感知算法，縮短系統(tǒng)開發(fā)周期，幫助OEM率先推出獲得激光雷達賦能提升的高級智能駕駛功能。

從一維掃描的機械式硬件“信息收集器“，進化為“硬件智能+軟件智能”的二維智能掃描“信息理解者”，RoboSense將繼續(xù)努力，為下游客戶提供持續(xù)升級的智能激光雷達系統(tǒng)產品方案，共同推動智能駕駛駕乘體驗不斷進化，加速智能汽車生態(tài)的變革與創(chuàng)新，驅動社會交通安全與效率穩(wěn)步提升。

編輯：jq