0
7 月 9 日，由 CCF 中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（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。
邱純鑫，哈爾濱工業(yè)大學控制科學方向博士，移動機器人環(huán)境感知技術專家。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基金在內的多個機器人相關項目的研發(fā)工作。2014年創(chuàng)辦深圳速騰聚創(chuàng)(RoboSense)，開發(fā)用于自動駕駛領域的高端激光雷達技術，目前該公司已經成為國內激光雷達技術領域的先行者。
邱純鑫首先簡單介紹了激光雷達在整個自動駕駛技術中的定位，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的四組信息（即所謂點云數據），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，就像邱純鑫強調的：“目前這三種傳感器不是誰替代誰的關系，而是相互補充的關系”。
邱純鑫表示，目前激光雷達的應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；
這些應用都得益于激光雷達獨特的點云數據。
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據和云端地圖比對，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。
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，量產低，成本高，而且和攝像頭技術相比，無論在研發(fā)投入還是曝光率上都不在一個數量級，因此業(yè)界普遍存在重復造輪子的現象，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)展趨勢都應該是向著軟硬件相互結合、低成本、可量產化的方向努力。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)內的伙伴分享技術和數據，推動激光雷達技術更快更好地向前發(fā)展。
更多詳細的演講內容參見雷鋒網后續(xù)的深度報道。
雷鋒網相關閱讀：
百度孫勇義：Apollo計劃的開放自動駕駛之路 | CCF-GAIR 2017
廣汽研究院黃少堂：智能駕駛生態(tài)圈的構建與挑戰(zhàn) | CCF-GAIR 2017
雷峰網原創(chuàng)文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
專題
