AIR 041 | Velodyne COO Michael Jellen：LiDAR超越雷达+摄像头的核心原因所在

在今天举行的CCF-GAIR无人驾驶专场上，Velodyne的Michael Jellen分享了Velodyne的一些技术优势和市场情况。

Velodyne从2005年开始在传感行业涉及不同的应用领域，客户分布非常广泛。Michael Jellen表示，在过去的30年里面他们一直专注在传感器的软件集成领域，现在这种传感器的精确度DSB能达到每秒钟扫描160次，2016年的时候Velodyne从3D LiDAR公司分离出来了，我们现在在摩根山加利福尼亚有研发中心，同时在法兰克福和北京都有分公司，正在飞速发展当中。

我们刚刚说到自动驾驶的车，我们LiDAR公司能够对其提供什么样的进步和帮助呢？在使用以前的传感器的时候，有时在阳光非常强的刺激下或者不好的天气状况下是不太好来巡航的，那种强光人眼都受不了，机器要怎么处理呢？我们也在极其复杂的交叉路段帮助进行动态激光的扫描。大家想一想在这样复杂的交叉路况上我们需要去预测所有的机动性质的物体的运行，但是如果有我们的激光雷达的话，我们就能很快地去发现这些运行状况。

2015年2月的时候，Velodyne已经发布了最顶尖的激光雷达系统，同雷达和相机相比，其不仅在光照条件好的环境下表现的好，在一些极端天气的情况下也能有非常好的表现。

激光雷达是一个基于激光的传感器，通过激光进行传感，同时能够把这个图象传回传感器。大家看，LiDAR是由两部分组成的，LiDAR相比传统传感器最大的优势就是能随时传回高清的3维图片，并且还可以基本不受环境的影响。而且随着产量的完全铺开，它的成本还能进一步下降。

我们如何能够使用这个激光雷达去解决我们现在需要解决的问题呢？第一个就是3D的图象，我们是用这个高清的激光雷达来拍摄高清的3D照片，然后我们把这些照片叠加在一起就能看到这些很漂亮的3D高清图象，我们能够完全感知到路上所有的路障、路矿和周遭的建筑，而且现在导航系统能够跟我们的雷达系统同时运行。

而全自动无人的驾驶的过程，首先我们会有一个高清度的地图，精准度应该是在毫米级，然后我们也会给到3D的一个架构，而且我们会给到人或者通过人来观察或者理解当地的路况，会知道前方的交通状况来做出二次决定。通过这样的双重保险我们能够挽救更多生命，减少车祸。谢谢！

吴甘沙：谢谢Michael Jellen你这个特别有启发性的演讲，下面如果观众们有什么问题可以提问。

观众：谢谢给我提问的机会，我的问题，因为我看到很多的初创企业他们说他们也是在做无人驾驶的雷达系统，从我的数据来看，作为一个雷达专家，你觉得我在做这方面投资的时候，作为一个投资人我应该问这样的初创企业一些什么样的问题呢？是大家流于表面的问题还是有什么比较独到的问题我可以去问来判断雷达这个行业。

Michael Jellen：谢谢你的问题，如果是无人驾驶这个领域的话，我建议你好好判断以后是完全可以进行投资的，因为他们在未来一定能改变或者颠覆这个世界，如果不是无人驾驶领域的雷达你应该好好看他们的产品，我们现在也知道，像产品的话，在未来传感器领域里面会更加强调成本的压缩，并且产品的提升。如果你需要一些帮助的话，也可以找我们，我们现在每年在未来的5到7年里面，我们也有两三百号不同型号的产品在雷达领域会问世。如今的科技一定是对未来带来巨大挑战和改变的，要有前瞻性的去判断。

观众：我想问一下LiDAR公司对于一些极端天气或者极端情况是怎么处理和应对的，比如像超浓雾天气的时候是怎么弄的？

Michael Jellen：这个问题也非常地好，我们LiDAR对于特别差的极端天气、人的眼睛都判断不了的时候，可能也就是我们的极限了，我们讲一下，比如大雪，你看到的可视度的距离只有5米或者多少的话，或者是重雾浓雾，对LiDAR来说可能这个5米也会是极限。对于LiDAR来说，不管前面有没有障碍物，能不能撞到，它可能会有一些反应，我当然不会建议大家高速的去开车出行，比如说极度天气特别差的天气的时候，还是要减速慢行，这是我的建议。正常的下雨下雪或者雾的话，LiDAR就比摄像头或者其它技术要强很多，原因就是我们可以基于这个速度来判断，因为大家也知道，比如说你在雨点降落下来的时候，它雨速是均匀的，但是LiDAR是靠光学原理，光的精确速度是雨的非常多倍，相对来说这个雨就像静止的一个一个点落现在，所以对于LiDAR系统来说是很好去分析的。另外我们也有非常好的回报效果，比如我们可以透过雨和水池去看，但是摄像头就看不了了，另外我们跳出雨以外来看雨点以外的光照来进行雷达反射。所以雷达很多时候靠感应，但前面如果有挡住的东西就看不到了，但LiDAR可以穿透，可以看到一些被挡住的东西。

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