技术趋同难分伯仲，国内外激光雷达产品竞争火热

随着智能汽车近年来的快速发展，激光雷达热度居高不下，尤其是特斯拉与其他车企对于激光雷达的不同看法与争议，更是引发了极大关注。在工业制造激光雷达也体现了广阔的应用空间。

目前主流厂商走的应用在智能汽车领域的激光雷达均采用面阵闪光，在移动机器人领域应用的激光选型目前以单线为主，但不排除随着移动机器人智能化需求提成开始采用面阵。

国外激光雷达黑科技频出

日本东芝推出最小体积最高分辨率LiDAR

今年六月，日本东芝（Toshiba）发布了新款固态激光雷达。通过受光技术和安装技术，此款激光雷达尺寸缩小至350cc。在体积变成传统产品三分之一的同时，该款雷达分辨率高打1200×80，约为传统产品4倍。这是目前业内最小的固态激光雷达。

在此款雷达中，SiPM芯片具有比同类产品更小的晶体管模块，并消除了缓冲层，使SiPM芯片的尺寸缩小了75%。同时利用温度补偿，调整光接收单元的电压输入，减少外部温度变化的影响，提供了所有天气状况下稳定工作的耐久性，从理论上说即使在有严重振动、风压和温度变化的环境中这款产品也能保持高性能。

LightWare新款最小、最轻的SF45扫描microLiDAR

仅重59克的SF45是LightWare面向自动驾驶汽车和无人机器所设计和制造的雷达传感器，主要应用在无人机以及无人地面车辆上。SF45有效扫描距离为50米，可以检测到明亮阳光下的障碍，让自动驾驶仪或操作员能够清晰地了解机器所处的环境。

microLiDA系列与标准自动驾驶（Ardupilot/PX4）兼容，同时开放适用于RaspberryPi和Arduino等定制控制器的API。

Velarray H800与Velarray M1600

Velarray H800是Velodyne Lidar为面向汽车行业设计的固态激光雷达，集远程感知和广视场角于一体，用于ADAS和自动驾驶交通应用中的安全导航和防撞，同时实现驾驶辅助功能，如ACC、LKA和(PAEB。在该款雷达上，Velodyne采用了突破性的专有微型激光雷达阵列架构(MLA)，MLA汇集了激光雷达工作的核心要素：光学芯片和 Velodyne的ASIC技术，8个激光雷达通道缩小到一美分大小构成了激光雷达传感器的“引擎”。

M1600则是应用在移动机器人领域的固态激光雷达，同样采用了突破性的专有微型激光雷达阵列架构(MLA)。在感知范围上国内移动机器人采用国产雷达大多可以扫描20m左右，M1600可以感知到30m，这个硬性指标上M1600较国产还是有较大的领先。扫描范围上的扩大会让移动机器人在全局规划算法上起到优化作用。32度的广阔垂直视野支持在面对拥挤的机器运行环境下会让机器人更加平稳。

Sense Photonics全球首款940nm全局快门闪光激光雷达

Sense Photonics的全球首款940nm全局快门闪光激光雷达适于汽车应用。通过革新性的架构改换，该产品使数据输出小型化，解决了激光雷达饱受诟病的功能不足问题。
Sense在此架构中，让15000个VCSEL阵列同时闪光，照亮SPAD接收器上的140000像素，输出千瓦的峰值光功率，同时平均功率非常小。

国内激光雷达百家争鸣

国产激光雷达行业发展迅速，助推了国内机器人和智能汽车的快速发展。国产品牌有专注于单个行业赛道的厂商，还有在机器人与无人驾驶里多赛道共同发力的厂商。如思岚科技就瞄准移动机器人市场，而禾赛科技、速腾聚创这样的行业大佬则多线发力。

思岚Slamtec Mapper集合SLAM引擎

在这款Slamtec Mapper产品上，除了常规的定位功能外，内置了基于激光SLAM的建图功能。一般来说，不管是基于激光-SLAM还是V-SLAM，都是各家移动机器人本体厂商自己在做的事情，每一家都会有基于SLAM框架的不同构图软件。由于目前国内移动机器人行业里激光选型还较为混乱，不同的激光雷达和构图软件绘制出的地图会有差异。

在官方数据上，这款雷达给出了2m/s的建图移动速度，这在移动机器人建图移动速度上是很快的了。应该与Slamtec Mapper内置了9自由度惯性导航系统有关，不内置惯导的情况下以2m/s的建图移动速度极大可能会出现定位错乱。思岚科技将本体厂商的工作前置到激光雷达上也是不错的尝试。

禾赛Pandar系列

禾赛Pandar系列均采用dToF测距原理。在128线的雷达系列上，拥有最小的垂直角分辨率0.125°，在相同距离下，能获取更多的点云信息。在同线程的激光系列上，禾赛的车辆点云密度近乎压倒国内外厂商。128系列能呈现出图像级点云表现，单回波点频可达3,456,000点/秒，反射率准度在±15%。

探测距离可达200m，1m范围内探测误差不超过5cm，在1-200m探测范围内误差不超过2cm（平均值），精度上与全球领先的厂商技术水平不分伯仲。在信号回传上采取了加密发射与加密接受，保证不会因为其他雷达信号干扰而产生噪点。

速腾聚创RS-LiDAR-M1车规级MEMS固态激光雷达已就绪

RoboSense的RS-LiDAR-M1不到传统64线机械式激光雷达体积的十分之一，达到108mm x 110mm x 45mm，精简准确的设计将额定功耗控制在15w以内，平均温升<15℃，适配主机厂对能耗长久以来的诉求。

探测距离同样可达200m，对于近场物体的探测能力也很出色。一米内的高反物体也能做到迅速识别。在探测同时加入的AI感知算法，能在输出障碍物检测的同时，进行障碍物分类，动态物体跟踪，以及可行驶区域检测等感知结果。虽然垂直视场角上稍逊于禾赛，但分辨率占据上风且可以动态调控。

小结

当前，激光雷达融合高精地图方案可以弥补视觉方案环境对依赖度高、算力需求大、探测距离短的缺陷，十分贴合整车厂追求高阶自动驾驶的需求。激光雷达的发展也推动了移动机器人导航技术的更迭。在技术逐渐趋同的背景下，激光雷达的发展趋势无疑是高性能、低成本、芯片化和固态化。