四大品牌十款激光雷达对比评测，禾赛科技技术领先

近日,日本科学技术振兴机构JST联合日本OPERA从市面上采购的禾赛科技、Velodyne、速腾、Ouster四大品牌的十款激光雷达进行测试。从激光雷达感知性、测量距离精度、点云数量、反射强度分离度等不同维度进行了测评比较。禾赛科技的产品在每一项指标中都表现优异,领先于其他品牌。

据了解,禾赛科技是全球领先的3D传感器(激光雷达)制造商,由禾赛科技董事长李一帆担任首席执行官,禾赛科技孙恺担任首席科学家,禾赛科技向少卿担任首席技术官。禾赛科技凭借自主研发的微振镜和波形加密技术,始终引领传感器创新的发展方向。在本次测试的10款激光雷达中,禾赛科技的有2款,Velodyne的有5款,Ouster的两款,速腾的一款。

在第一轮评测中,对比的是激光雷达感知性能,分5个小选项,分别是二次反射Sec.Reflections、强度偏差Int.Aberrations、光晕Blooming、丢失点MissingPoints、交通标识视觉化LineVisibility。

激光反射不止一次,合理利用能够增加点云密度,但有时强反射目标的二次反射会形成虚像,或许可以通过算法过滤重复点,但最好不要出现。10款激光雷达中只有VLP-32C和OS1-16有二次反射虚像,合理利用多次反射也有可取之处,如已过车规的法雷奥SCALA就是三次反射回波。

强度偏差使反射强度值过大的目标可能导致噪音,激光雷达为增加探测距离和信噪比,就要增加功率密度,就容易出现这种噪音。10款激光雷达中,128线的VLS-128出现在25米内,HDL-64、OS1-64、OS1-16应该是整个可测量范围内都会出现。

光晕类似于阳光强烈时产生的五颜六色的光晕圈,或者像我们用手按压液晶出现的色变,Ouster的两款激光雷达都很明显。

丢失点的原因是有些弱反射目标或小反射面积被忽略了,Ouster的同样很糟糕。

最后是交通标识视觉化识别,主要是车道线,车道线漆面材质与路面差别明显,激光雷达上会有明显反映,路沿和路上的诸如“stop”的字符也是如此,这种物理方式的识别可靠性远高于视觉算法,同时不受光线和浅积水积雪影响。路沿是高度有明显变化,激光雷达能够识别出高度变化。顺便说一句,路沿检测识别立体双目做得更好。

交通标识视觉化分非常好、好、可接受、差、非常差5个级别,VLS-128明显胜出,毕竟它最贵,线束最密集,分辨率最高。禾赛科技的两款有扭曲失真,但还可以接受。Velodyne最低端的VLP-16表现也不错。

接下来是测量距离精度对比,这里引入RMSE均方根误差概念,又称中误差,衡量观测精度的一种数字标准。亦称“标准误差”或“均方根差”。在相同观测条件下的一组真误差平方中数的平方根。因真误差不易求得,所以通常用最小二乘法求得的观测值改正数来代替真误差。它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根,在实际测量中,观测次数n总是有限的,真值只能用最可信赖(最佳)值来代替。

近距离情况下,Ouster和Velodyne的误差比较大,特别是Velodyne老64线激光雷达,这也是现在几乎没人用的原因,而禾赛科技64线非常优秀,整个测量区域内都很优秀,怪不得国外厂家很多在用禾赛科技的激光雷达。有些激光雷达有效距离近,RMSE过大,已经不计入有效测量范围,Ouster表现很差,64线只有65米,OS1-16只有25米。

接下来是点云数量对比测试,Ouster表现非常糟糕,64线还不如Velodyne的32线,85-120米连16线都不如,更不如禾赛科技的40线。禾赛科技的表现非常优秀,40线几乎接近Velodyne 64线的水准。

车辆点云密度,禾赛科技的64线压倒了Velodyne的64线,相当惊人。VLP-32C表现也不错。

行人点云密度,VLS在近距离领先,远距离仍然不及禾赛科技的64线。很明显,禾赛科技的40线完全压倒了Ouster的64线,速腾的32线也比Velodyne的VLP-32C要强。衡量激光雷达反射强度分离度的指标为symmetric KL divergence (MKL),这个值越高,证明强度分离性越好,也就可以激光雷达强度值来做点文章,比如物理方式识别车道线,利用强度成像取得灰度图像,做高精度定位或道路标识识别。

左边一列是白色目标与钻石型Diamond目标之间的平均分离度,右边一列是白色目标于Velvet目标之间的平均分离度。Ouster还是表现最糟糕。40线禾赛科技的表现最好。

VLP-16近距离表现最好。

禾赛科技毫无疑问评测结果优异其他品牌,Ouster需要更多努力。这也证明,我国的激光雷达丝毫不次于国外的,中国的月亮一样圆。

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