单线、多线激光雷达有何不同?特斯拉为啥不用激光雷达?

今天，小编将在这篇文章中为大家带来激光雷达的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

一、激光雷达

在无人驾驶领域，多线激光雷达主要有以下两个核心作用：

3D建模及环境感知：通过多线激光雷达可以扫描到汽车周围环境的3D模型，运用相关算法对比上一帧及下一帧环境的变化，能较为容易的检测出周围的车辆及行人。

SLAM定位加强：同步建图(SLAM)是其另一大特性，通过实时得到的全局地图与高精度地图中的特征物进行比对，能加强车辆的定位精度并实现自主导航。

目前，用于无人驾驶的激光雷达多集中于国外，包括美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO品牌等。以Velodyne为首的多线激光雷达价格昂贵，均在万元(美元)级别以上，一般车企难以承受如此高昂的价格。

相比来说，单线激光雷达成本就低的多，单线激光雷达是指激光源发出的线束是单线的雷达，目前主要应用于机器人领域，以服务机器人居多，可以帮助机器人规避障碍物，其扫描速度快、分辨率强、可靠性高，相比多线激光雷达，单线激光雷达在角频率及灵敏度上反应更快捷，所以，在测试周围障碍物的距离和精度上都更加精准。但单线雷达只能平面式扫描，不能测量物体高度，当前主要应用于我们常见的扫地机器人、送餐机器人、及酒店等服务机器人身上。

有别于无人驾驶领域的多线激光雷达，我国用于机器人领域的单线激光雷达已较为成熟，以深圳不止技术为代表的单线激光雷达已能达到50米的测量半径，同时，可以有效避免环境光与强日光的干扰，在室内外均能稳定使用，除此之外，其机身超薄，小巧轻便，可适用更多更大场景的应用。

总的来说，多线激光雷达的应用场景更为复杂，对性能的要求更高，但其价格昂贵，是大多数企业难以承受的。相比来说，单线激光雷达的结构更为简单，成本也更低，更容易满足服务机器人的使用需求，在距离及精度上更加精准。

二、特斯拉为何不用激光雷达

理论上说，视觉与激光雷达是完美的互补体。

视觉方案中的图像传感器能以高帧率、高分辨率获取周围复杂的环境信息，且价格便宜。但图像传感器是一种被动式传感器，其本身并不发光，成像质量受到环境亮度影响较大，在恶劣环境下完成感知任务的难度会大幅提升。

激光雷达是一种主动式传感器，通过发射脉冲激光并探测目标的散射光特性获取目标的深度信息，具有精度高、范围大、抗干扰能力强的特性。但是，激光雷达获取的数据稀疏无序、难以直接利用，且激光单色的特性让其无法获取颜色和纹理信息。

所以，基于可靠性的考虑，行业中多数人在研究的是如何将视觉与激光雷达所获得的信息进行融合，实现更加精确的环境感知。

但在马斯克看来，无论是汽车还是道路，都是人类为人类设计的。既然人类可以通过视觉收集信息+大脑处理信息的方式进行安全驾驶，那就意味着自动驾驶也可以通过同样的方式实现。如果强行加入一个激光雷达作为“超人感官”，就好比人在行走时拿着一根拐杖。

显然，拐杖不是创新，而是限制创新。

另一方面，激光雷达的高成本，以及因为加入激光雷达后造成电气系统的复杂，不符合特斯拉一贯做减法的造车理念。

视觉的瓶颈在算法，激光雷达的瓶颈在原理。显然，视觉具有更大的开发潜力，也拥有理论上更高的上限。做对的事情，不做容易的事情，也是一直以来马斯克的作风。

至于在公开场合频繁唱衰激光雷达，就权当是特斯拉及埃隆·马斯克出色公关水平的一种体现。

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