在无人驾驶领域，激光雷达的关注度是极高的，而所谓激光雷达，就是利用激光束探测目标，获得数据并生成精确的数字高程模型。它的工作原理也不难理解，就是发射和接收激光束。激光雷达传感器在精度、分辨率、灵敏度、动态范围、传感器视角、主动探测、低误报率、温度适应性、黑暗和不良天气适应性、信号处理能力等指标方面表现优秀。仅靠单类传感器和单一技术难以实现安全的自主驾驶。
虽然已成为激光雷达市场一霸，但 Velodyne 在产品研发上依然相当认真。
前不久，这家公司正式推出了打磨已久的新款 128 线激光雷达传感器 VLS-128，再次甩开其它竞争对手。从技术性能来看，VLS-128在探测距离和分辨率上已全面超越市场上的现有产品。
Velodyne CTO Anand Gopalan 指出，“VLS-128 是高速驾驶的理想伙伴，它能及早感应到车辆周边的物体。”除此之外，它还能“捕捉丰富的数据，分辨率高到无需摄像头就能完成目标分类。”
据雷锋网了解，想要让自动驾驶汽车在高速公路上实现 70 英里/小时（约合113 千米/小时）的高速巡航，激光雷达至少要“看清”车辆前方 200 到 250 米范围内的图景，及时发现障碍物并判定它到底是什么。
与 HDL-64 相比，VLS-128 的“视力”直接乘以 3（300米），分辨率则提升到了 0.1°。
用这些惊人参数武装起来的 VLS-128 在 Velodyne 眼中也不同凡响，它希望在这款激光雷达与那些用在开发平台上的传统激光雷达传感器之间划一条明确的分割线。
眼下，Velodyne 的激光雷达产品主要用在绘制精确的 3D 地图上。随着激光雷达市场的竞争逐渐升温，VLS-128 也会加入战团，成为各开发团队的新神器。
VSL-128？的点云
HDL-64？的点云
HIS？Markit 资深分析师 Akhilesh Kona 认为，如今汽车巨头们开始转变思路，它们纷纷豪掷千金收购激光雷达公司。
举例来说，10 月份福特就买下了 Princeton Lightwave，而通用也默契将激光雷达公司 Strove 收入囊下。供应商巨头大陆去年则拿下了 Advanced ScienTIfic Concepts（ASC） 的激光雷达业务。
一方面来看，整个行业都在期待新的激光发射器技术（波长超过 1400nm）。Kona 表示，搭载这种技术的激光雷达有更高的分辨率和更远的探测距离，Princeton Lightwave、大陆和 Luminar 等公司都在研发此类激光发射器。
另一方面，Kona 也指出，技术供应商们都在持续提升产品耐用度，并不断帮激光雷达做瘦身手术，同时产品成本也在持续走低。无论是机械式、微机电（MEMS）还是固态激光雷达都在受益。
激光雷达 vs 其他传感器需要注意的是，自动驾驶汽车需要各种类型传感器的辅助已经是各家厂商的共识。虽然有意用激光雷达一统江湖，但 Velodyne 也不敢说激光雷达就能替代现在已经得到广泛应用的各种传感器。相反，它将自家的改进型激光雷达定位为“自动驾驶汽车计算功能安全和冗余的守护者。”
想要评估激光雷达技术的性能提升，最好能理解它与其它传感器，如视觉摄像头和雷达的差别。
VSI Labs 创始人兼首席咨询师 Phil Magney 指出，“激光雷达相对于其他传感器的优势在于它对车辆周围的每个点都能有个精准的距离测量。不过，激光雷达也有软肋，它分辨率相对较低，而且辨别色彩的能力较弱。”
Magney 解释称，Velodyne 的 VLS-128 就弥补了传统激光雷达的软肋，它的分辨率得到了大幅提升，能完成目标分类的工作了。
“视觉摄像头分辨率较高，它们在目标分类的能力上大大强于激光雷达。不过，摄像头在测距的精确度上却一塌糊涂。”Magney 指出。“想解决这一问题，我们一般会将雷达测距的数据融合进摄像头，这样在某些应用场景下，精度和分辨率都能得到保证。”
那么雷达呢？它又表现如何？关于该问题，Magney 解释称：“雷达的测距能力相当不错，但分辨率这一项完全是瘸腿。雷达知道周围有物体存在，它甚至能测出该物体的运动和相对速度。当然，新的毫米波雷达已经补上了分辨率这一环，有能力对物体进行分类。”
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