浅谈激光雷达和双目视觉路线的区别

自动驾驶车辆通常会部署多个传感器系统用于环境感知，其中最受欢迎的是激光雷达、毫米波雷达和摄像机模组。 这些传感器系统协同工作，提供对外部世界的车辆、行人、自行车手、标志等的全面反映，其中重叠的功能也会产生冗余，确保如果一个系统出现故障，另一个系统将填补空白。毫米波雷达是大多数汽车传感器套件的组成部分之一。 作为相对低成本、可靠且已久经考验的技术，它能够在合理距离内检测较大目标、在低光照和恶劣环境中表现更为优异，而这两点在自动驾驶业内绝对是强大优势。 然而，由于毫米波雷达很难探测到较小的目标并进行有效识别，因此它只是解决方案中的一个组成部分，作为主要传感模式（如激光雷达或摄像机）的重要补充。激光雷达技术可测量距离，工作原理是通过计算向目标发射探测信号，以及从物体上反射并返回本地传感器所需的时间。 成对使用的摄像机（例如双目摄像机）也能测距，其工作原理是从两个不同视角（即两个摄像机）获取的视觉信息进行三角测量。双目立体视觉和激光雷达各自都具备作为车辆自动驾驶的主要传感器系统所需的能力，尤其是他们可以同时部署产生冗余。 那么，这两种感知方式的优缺点是什么呢？

激光雷达的优点很容易理解，事实上，大多数现代自动驾驶技术原型也仍将它作为主要的传感模式。它的优点在于：

1. 高精度（测距精确到厘米）

2. 高数据率（机械旋转激光雷达每秒可高达 20 转及以上）

3. 稳定性和可靠性

4. 可验证

5. 目标识别不受温度和光线影响

尽管激光雷达有许多优点，但仍有一定的技术局限性。

那双目立体视觉呢？它的竞争优势又在哪里？

双目立体视觉是通过处理同一环境中的两个独立图像来判断距离，这些图像是同时从两个相邻的视点获取。

双目立体视觉曾被认为有以下不足之处：

1. 低分辨率相机拍摄的远距离图像模糊

2. 低光照环境图像质量差

3. 对计算资源要求高（计算机视觉处理需要多台计算机）

4. 行车过程中摄像机未校准时，需要手动调整

5. 当时，这些问题的严重性足以阻止双目立体视觉成为可行的自主感知替代方案。而在竞争对手“缺席”情况下，激光雷达蓬勃发展。

然而，后续的重大技术革新使双目立体视觉变得更有吸引力：

1. 低成本、高分辨率的摄像机（现在已经有800万像素的摄像机）
2. 先进的 ISP 配备了 HDR 和低光照图像处理技术，可用于夜间驾驶
3. 专为实时计算机视觉处理而设计的嵌入式 SoC

这些发展逐渐凝聚起来，已然使双目立体视觉成为主流感知方式强有力的竞争者。