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激光雷达的车载应用，除了固有的成本、性能、车规级等等问题之外，最重要的还有两点：一、是否能够为客户提供完整的测试验证指标；二、是否得到传统汽车零部件供应商的支持和协作。
近日，激光雷达初创公司AEye宣布，其AE110型号激光雷达将搭载于海拉公司的自动驾驶演示车。这款产品被称为业界唯一的软件可定义的固态敏捷激光雷达，提供传统激光雷达4-8倍的数据。
海拉是AEye的股东之一，此次演示展示了包括在场景中定义多个感兴趣区域的瞬时分辨率，全面的软件开发工具包(SDK)、全面的ROS支持，数据管理工具导入和集成异构传感器数据。
AEye的一套完整感知iDar系统还预先融合了计算机视觉和1550纳米波段激光雷达，用于智能数据采集和快速感知、运动规划。
iDAR在数据采集点集成了二维相机像素和三维激光雷达点云，创建了“真彩色”动态Vixels——一种新的实时传感器数据类型，可以更快地向汽车的“大脑”或路径规划系统提供更准确、更远距离和更智能的信息。
在iDar中由激光雷达和照相机收集的数据——除了传感器和感知层以及路径规划软件中的反馈回路之外——使AEye的技术能够感知具有最小结构的物体，如自行车、刹车灯或标志，并且区分两个同颜色的物体。此外，它能够感知环境中的上下文变化，比如当孩子在走上街头前转过头时。
AEye声称，iDar系统的覆盖范围是其他传感器的16倍，帧速率是它们的10倍，而且比其他传感器的能效高出8到10倍。
此外，传统的系统只适用于帧大小或位置。除了帧大小和位置，iDAR感知系统的核心功能——允许动态控制帧模式、脉冲调谐、脉冲整形、脉冲能量和其他关键维度，从而实现嵌入式人工智能。
目前，这家公司的融资总额超过6000万美元，海拉、斯巴鲁、英特尔、LG电子、日本Aisin都是这家公司的股东。今年初，海拉和AEye还达成了一项联合开发和制造协议，基于AE110固态激光雷达与海拉公司的视觉软件实现激光雷达的物理协同定位。
去年，这家公司宣布以售价不到3000美元的价格开始向客户发布，同时，也成为市场上第一个在硬件层面将激光雷达和相机数据机械结合的传感器。
此外，AE200系统将在满足模块化、高性能前提下，在尺寸、重量、功率和成本方面进行优化。这款产品将主要用于ADAS解决方案，并提供ASIL-B功能安全认证。AE200系统旨在满足模块化、高性能传感器的需求，并在尺寸、重量、功率和成本方面进行了优化。
当然，激光雷达好不好，不能“王婆卖瓜、自卖自夸”。一方面是客户说了算，另一方面在于如何引导客户增加对激光雷达的性能认知，以建立一套标准的性能测试及评价体系。
今年初，AEye公司提出了新的扩展指标来评估激光雷达系统的性能。目前，业内用于评估激光雷达性能的传统帧速率、角度分辨率和探测范围指标，已不无法充分适用于衡量传感器的有效性。
对应的，AEye公司提出了三个新的激光雷达评估扩展指标：帧内目标重访率、瞬时增强分辨率和目标分类范围。
AEye公司联合创始人表示:“目前用于评估自动驾驶激光雷达系统的指标，往往无法充分说明该系统在现实环境中的表现。”
第一代激光雷达传感器被动地搜索场景并使用固定的扫描模式检测对象，这些扫描模式在时间和空间上都是固定的，无法提高性能，更快地重新访问，也无法对路面或十字路口等高感兴趣的区域应用额外的分辨率。
而第二代固态激光雷达传感器，可以智能捕获、并扩展激光雷达的功能，从被动的“搜索”转为主动搜索和检测对象，从而实现在许多情况下实际采集和分类属性对象，并保证实时感知和路径规划更安全、更有效。
扩展指标一：从帧速率到对象重访问速率
行业普遍认为，单凭一次检测不能带来足够的信心来证实一个危险。因此，激光雷达系统需要对同一目标或多个帧上的位置进行多次检测来验证目标。
第二代智能激光雷达系统，可以在同一帧内重新访问目标，并且允许在一个帧内进行智能镜头调度来加快重访率，能够在一个传统帧内多次询问一个对象或位置。
此外，现有的激光雷达受到固定激光脉冲能量、固定停留时间和固定扫描模式等物理特性的限制。下一代激光雷达，则可以通过感知、路径和运动规划模块定义的软件，动态调整他们的数据收集方法。
AEye公司发布的这一指标就是物体重访率，或同一点或一组点的两次拍摄之间的时间，比单独的帧率更重要和相关。
扩展指标二、从角度分辨率到瞬时(角度)分辨率
在使用分辨率作为传统激光雷达度量的背后的假设是，整个视场将以恒定的模式和均匀的功率进行扫描。
然而，一个灵活的激光雷达系统能够在感兴趣的区域内实现时间和空间采样密度的动态变化，从而产生瞬时分辨率。这些感兴趣的区域可以在设计时固定、由特定条件触发或在运行时动态生成。
AEye公司首席科学家Allan Steinhardt表示，激光雷达系统需要能够将它们所定义的激光功率聚焦在重要的物体上。“因此，除了测量固定模式上的静态角度分辨率外，测量可根据需要对关键对象应用多少分辨率。”
在Allan Steinhardt看来，如果不能智能扫描，要么是过度采样，要么是对大部分场景采样不足，从而使得激光雷达无法获得任何有价值的信息。
扩展指标三、从检测范围到分类范围
传统的检测范围度量方法可能适用于简单的应用，但是对于自动驾驶来说，更关键的性能度量是分类范围。
一般认为激光雷达制造商不需要知道或关心域控制器如何分类或需要多长时间，但这最终会增加延迟，使车辆容易受到危险情况的影响。
传感器提供的分类属性越多，感知系统对分类的确认和分类速度就越快。测量分类范围，除了检测范围，将提供更好的评估激光雷达的能力，因为它消除了感知堆栈中的未知。
以AEye公司的iDAR为例，模仿人类视觉皮层和评估潜在驾驶危险的方式，使用分布式体系结构和边缘处理，可以动态跟踪感兴趣的对象。
其软件可配置的硬件使车辆控制系统软件能够实时选择性地自定义数据收集，而边缘处理减少了控制循环延迟。
通过将软件可定义性、人工智能、反馈回路与智能、敏捷的传感器相结合，iDAR能够以更少的数据、更快的速度捕获更多的智能信息，从而获得最佳的性能和安全性。
“要创建一个有效的传感系统，有两件事是最重要的——数据的质量和可操作的速度，”AEye联合创始人表示，“性能指标很重要，因为它们决定了工程师如何解决问题。”
当然，对于激光雷达企业来说，未来专利战不可避免。
AEye公司除了之前宣布的三项专利，今年还获得了另外八项专利，涉及iDAR感知系统的核心组件，包括基于固态mems的敏捷激光雷达、融合高清摄像头和软件可定义AI技术。
其中，支持软件定义的帧和动态扫描模式，iDAR通过引入动态扫描模式消除了典型静态点云的约束，提高信息的敏锐性和最小化延迟。
另外两项专利涉及如何监测和管理其敏捷激光雷达的激光能量。它在逐脉冲的基础上部署自适应能量控制，允许系统自动调整每个激光脉冲的能量、调谐和形状，过滤无关数据，消除干扰。
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