今天，小編將在這篇文章中為大家帶來激光雷達的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內容如下。

一、激光雷達

在無人駕駛領域，多線激光雷達主要有以下兩個核心作用：

3D建模及環境感知：通過多線激光雷達可以掃描到汽車周圍環境的3D模型，運用相關算法對比上一幀及下一幀環境的變化，能較為容易的檢測出周圍的車輛及行人。

SLAM定位加強：同步建圖(SLAM)是其另一大特性，通過實時得到的全局地圖與高精度地圖中的特征物進行比對，能加強車輛的定位精度并實現自主導航。

目前，用于無人駕駛的激光雷達多集中于國外，包括美國的Velodyne、Quanegy以及德國的IBEO品牌等。以Velodyne為首的多線激光雷達價格昂貴，均在萬元(美元)級別以上，一般車企難以承受如此高昂的價格。

相比來說，單線激光雷達成本就低的多，單線激光雷達是指激光源發出的線束是單線的雷達，目前主要應用于機器人領域，以服務機器人居多，可以幫助機器人規避障礙物，其掃描速度快、分辨率強、可靠性高，相比多線激光雷達，單線激光雷達在角頻率及靈敏度上反應更快捷，所以，在測試周圍障礙物的距離和精度上都更加精準。但單線雷達只能平面式掃描，不能測量物體高度，當前主要應用于我們常見的掃地機器人、送餐機器人、及酒店等服務機器人身上。

有別于無人駕駛領域的多線激光雷達，我國用于機器人領域的單線激光雷達已較為成熟，以深圳不止技術為代表的單線激光雷達已能達到50米的測量半徑，同時，可以有效避免環境光與強日光的干擾，在室內外均能穩定使用，除此之外，其機身超薄，小巧輕便，可適用更多更大場景的應用。

總的來說，多線激光雷達的應用場景更為復雜，對性能的要求更高，但其價格昂貴，是大多數企業難以承受的。相比來說，單線激光雷達的結構更為簡單，成本也更低，更容易滿足服務機器人的使用需求，在距離及精度上更加精準。

二、特斯拉為何不用激光雷達

理論上說，視覺與激光雷達是完美的互補體。

視覺方案中的圖像傳感器能以高幀率、高分辨率獲取周圍復雜的環境信息，且價格便宜。但圖像傳感器是一種被動式傳感器，其本身并不發光，成像質量受到環境亮度影響較大，在惡劣環境下完成感知任務的難度會大幅提升。

激光雷達是一種主動式傳感器，通過發射脈沖激光并探測目標的散射光特性獲取目標的深度信息，具有精度高、范圍大、抗干擾能力強的特性。但是，激光雷達獲取的數據稀疏無序、難以直接利用，且激光單色的特性讓其無法獲取顏色和紋理信息。

所以，基于可靠性的考慮，行業中多數人在研究的是如何將視覺與激光雷達所獲得的信息進行融合，實現更加精確的環境感知。

但在馬斯克看來，無論是汽車還是道路，都是人類為人類設計的。既然人類可以通過視覺收集信息+大腦處理信息的方式進行安全駕駛，那就意味著自動駕駛也可以通過同樣的方式實現。如果強行加入一個激光雷達作為“超人感官”，就好比人在行走時拿著一根拐杖。

顯然，拐杖不是創新，而是限制創新。

另一方面，激光雷達的高成本，以及因為加入激光雷達后造成電氣系統的復雜，不符合特斯拉一貫做減法的造車理念。

視覺的瓶頸在算法，激光雷達的瓶頸在原理。顯然，視覺具有更大的開發潛力，也擁有理論上更高的上限。做對的事情，不做容易的事情，也是一直以來馬斯克的作風。

至于在公開場合頻繁唱衰激光雷達，就權當是特斯拉及埃隆·馬斯克出色公關水平的一種體現。

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