第二届“光”+智能驾驶技术高峰论坛于2019年9月6日举办，本次论坛邀请了政府部门、咨询机构、整车企业、激光雷达制造商、红外夜视、摄像头等传感器重点企业及知名科研院所等到会研讨，共话光与汽车电子行业市场前景。以下为Cibby Pulikkaseril首席技术官兼联合创始人 Baraja现场演讲实录：

　　Cibby Pulikkaseril首席技术官兼联合创始人 Baraja

　　感谢各位今天的到来，这是我今天第一次来到深圳，我真的特别喜欢深圳。我叫Cibby，是Baraja的创始人，致力于激光雷达领域，聚焦自动驾驶。我们公司在澳大利亚，我们认为激光是可以为自动驾驶带来全新的变革。

　　我今天想分享的是激光雷达在自动驾驶领域到底需要什么。我首先谈激光雷达所需要的需求，除了这部分还有其他的需求，那就是激光雷达应该在车辆上保持一个较长的时间，这样才能被别人使用，而且他们应该有一种抗干扰的能力，也就是激光雷达不可以去和别的激光雷达干扰在一起。我们也会推出我们自己的产品，也就是我们所谓的光谱扫描激光雷达。对于全自动驾驶的汽车而言，激光雷达的需求是什么？这是我们做的例子，我们做出来的点云，黑色的领域是澳大利亚的悉尼驾驶汽车，有360度的全视野，这是非常长距离的探测。我们公司感到非常兴奋，对于未来，也就是未来L4的全自动化的等级，基本不需要人类的驾驶员介入，这是全自动驾驶领域的分水岭，也是我们目前努力的方向。这已经不算ADAS的领域。

　　这个表格是我们的客户给出的需求，大多数客户会同意他们需要这样的需求才能实现完全的自动驾驶。首先他们有距离的需求，要大于200米，还需要10%的反射率，我之后再解释。水平视野大于120度，这里讲的激光雷达不管前置还是后置角度都要大于120度，垂直视野要大于25度。除了视野之外还有分辨率的需求，要小于0.1，这是非常难达到的需求，只有特别高性能的激光雷达才能达到的需求。

　　为什么我们对距离有这么大的需求？这是2018年一位业界人士讲的，他看到很多激光雷达的产品，也接触到很多客户，他说，如果我们在200米之外的范围获得清楚的视野，这点非常重要。因为这样子才能有足够的时间去监测前面的障碍物，同样有时间停车或者实现减速的功能。高速公路上900毫米的限制可能还不是特别有效。他所谓的900毫米的波是什么意思呢？

　　这页的PPT是从保时捷那里弄来的，他们那里的人从技术上计算来这个激光雷达所需要的距离要求。在他们的论文当中他们用这样的公式，如果我要是传输了一些功能，那么我需要在接收端达到这么多的功率，这就是激光雷达背后的公式。我们可以看到中间的系数，他们都是在整个传递光的过程中会损失掉的能量的量，而且这也是要除以目标距离，距离是除以4乘以距离的平方。对于激光雷达来讲距离越远难度越大。上面还有一些系数，有一个系数比较重要。这个部分是激光雷达公司没有办法控制的，这是激光雷达的接收器孔系直径，我们可以获取多大的光束，如果接受更多的光子，它的精确度会越高。

　　在博士发的论文里面，他们就用了这样的公式算。如果说是900纳米的波长我们要用多少可以接受的光呢？看这张图，90%发现的可能性，也就是说我发出100个可以接收到90，然后信噪比是14.5，这是很高的。这意味着你发出90%的光源发在20%反射率的目标上，信噪率是14.5%。而且我们也得考虑对人的眼睛安全接受的光的强度，所以对于900纳米的波长来说，我们是需要它的AEL达到了50，它的脉冲宽度是4，而接收器孔是10，这种情况下我们可以看76米的距离。这已经是它最长的长度了。我们之前有的公式是可以改变的，因为可以换掉变量，这样就可以计算最后获得的接收光子的数量。如果用1550的波段，可能用于电信通讯，很多电信公司做1550波段，这个AEL对于眼睛安全的距离是4000，也就是说我们可以看到600米以外的距离。所以在1550这个波段对于距离其实是没有特别高的限制。

　　刚才我们谈论关于距离的东西，现在我们谈关于分辨率。分辨率是你要看到远处的东西你就必须了解你的物体是什么。下面是常见的物体，比如从大到小，从汽车到狗，比如说200米的距离，0.1分辨率，可以给你0.4米的视野，也就是说你可以看到0.4米之前的距离。所以你可能看不到狗和人，因为狗和人是0.2米和0.25米，所以客户对我们的要求更高，他们希望分辨率比0.1度更加高。

　　这页我想表达的是如果刷新率很高，整个视野很高，我们是需要很大的点通量的，如果我们是需要0.1×0.1的分辨率，必须要每秒的点通量达到300万，如果我们的分辨率达到0.05，那整个点通量达到1800万。另外我们还会考虑一个问题，我们要等多久？如果我们想看200米以外的东西，其实就是在黑暗当中它最长的距离可能是需要探测的距离是300米，如果只有一个激光发射器，我有300米，我们考虑一下光过去和回来的速度，那我们每秒其实处理的点量只有50万左右。所以我们必须要考虑到这个光的穿行的速度。

　　为了达到要求，我们就需要装很多发射器，刚才举的例子是单激光发射器的情况。为什么分辨率这么重要？那是因为我们希望在很远的距离可以看到很小的东西。事实上，当我们看到图我们会看200米，只能看到图上小红框里面的东西，天际线只看到这么一点东西，所以我们需要高分辨率，高分辨率对我们非常重要，因为我们希望远距离看到小东西。所以我们需要激光雷达，激光雷达可以提高分辨率，把这个小框框的分辨率提高。我们可以放更多的激光发射器放上去，而且它并不是固定的角度，因为车上坡、下坡的过程中，地平线会改变。刚才提到的都是关于激光雷达的性能问题。

　　下面和大家讲快轴扫描的周期，如果我们在两个轴面进行扫描，有一个轴是比较快的，还有一个是比较慢的。所以我们的激光雷达从上到下很快扫一遍，这就是快轴。它是垂直的，水平轴是慢的，为什么慢轴、快轴的概念这么重要？如果我有一个快轴、一个慢轴，这就意味着快轴比慢轴切换的速度更快，那它会持续多少时间呢？比如说我们来算一下，假设这个车一共有1万小时，那我们的快轴、慢轴是不是可以符合这个要求？如果是在1万小时以内要做多少次扫描呢？如果是120度的角度，也是0.1的分辨率，那可能就是在1帧里面有1200次扫描。10HZ再乘以1万小时，那整个切换次数就可以达到8640亿次，如果我们希望开发这样的技术，我们就需要开发出这样的快轴，可以扫描8640亿次，而这是非常难的。

　　这意味着什么呢？高性能的汽车激光雷达是需要能够持久1万小时，所以我们整个快轴的技术是非常重要的。我们需要可变的分辨率，也可以调节整个扫描的范围，而且需要是长距离的扫描。还有一个很重要的一点是干扰，干扰聊的不是很多，干扰是很重要的因素。假如说有两个激光雷达放在一起，这是2019年韩国一个公司的数据，他们在这里放了激光雷达，这边有一个绿色的墙面。另外还有一个激光雷达在那边，所有这些绿点是正确的反馈，确实有东西在那个地方，但是红色的其实都是假的，其实在那个地方红色点的位置是没有任何物质的，因为这两个激光雷达互相干扰，所以就有了这些无效反馈的点。

　　如果我们在车上运用这样，可能就会探测根本不存在的物体。对于高分辨率的激光雷达也是如此。我们可以看到高分辨率的激光雷达可以把周围看得非常清楚，但是蓝色的点区看起来也很像一栋房子，实际上它是由另外一个激光雷达形成的假影。如果是在自动驾驶车上装了这两个，你的车会觉得前面有一堵墙，其实它不存在。我们使用激光雷达必须要防干扰，如果周围有很多车，必须要能够防干扰。

　　刚才讲的是一系列激光雷达的需求，我们怎么样符合这些需求呢？我们这个公司推出了光谱扫描激光雷达（Spectrum-Scan），我们有一个激光器可以改颜色和波长，通过棱镜一样的光学器件把白光分解成不同波长的光，就会分设到不同的方向去。大家看这个动画，中间有一个棱镜，白光射进去，白光变成彩虹，有不同的波长，不同颜色的光都会用不同的颜色射入。所以我们就是在用一束光来扫描一个不会移动的物体。这个光束可以改变方向，但是物体是不会变的，而且这是1550的波段上做的。可靠性非常高，而且可以持续运行25年。这就是我们出的激光雷达，为什么我们可以快速扫描？因为我们使用棱镜的结构。

　　刚才我提到长距离性能的重要性，我们需要高分辨率而且是长距离都能够生效的，用我们的器件是可以在他往远处走的过程中一直识别出他。我们可以看到动图，他往前走的情况下，我们用软件是可以在他的身上放更多的分辨率的。现在他已经走了差不多100米。他走到150米的时候我们又改了整个模式，在他身上放更多分辨率的点，他现在已经走了200米，我们基本看不到其他东西，只能看到他。他现在走了250米，去了250米以外的地方，因为我们把点全部放到他的身上。这是因为我们有这种高分辨率又可以适用长距离使用的器件，因为我们是非常擅长使用孔隙来收集光。

　　关于干扰方面，我们刚刚也说了，我们的光方向其实是靠棱镜调控的，也就是说另外一个激光雷达很难干涉我们的激光雷达，除非是光和入射角度是完全一样才有可能，所以这种可能性非常少，总体来说我们的激光雷达是完全免疫干扰的。这里有两个激光雷达，我朋友开着车往前开，如果是装普通的两个激光雷达，你会看到很多假影，但是使用我们的激光雷达两个放在一起，不会有任何的干扰。因为我们整个原理是使用棱镜改变波长，我们不会受到其他激光雷达的干扰。

　　总结一下，我们光谱扫描的激光雷达要求是必须有一个可以依赖一万小时的时长，而且还可以提供长距离和高分辨率，也是可以抗干扰的。谢谢！