姓名 符子龙，学号14020120006

【嵌牛导读】在即将到来的 CES 2018 上，AEye 将会对外展示其 iDAR 传感器的 Demo，同时发布相应的自动驾驶车载传感器套装。

【嵌牛鼻子】自动驾驶，激光雷达，计算机视觉

【嵌牛提问】自动驾驶领域中的激光雷达与计算机视觉的对战一直在持续，新型的idar的发布意味着什么？

【嵌牛正文】

激光雷达（LiDAR）作为自动驾驶的重要传感器，已经形成了独特的市场，不断吸引着各路玩家加入混战。AEye，一家以视觉感知起家的初创公司，也加入到了这场混战中，但是，这家公司所拥有的武器有一些“另类”。

北京时间 12 月 12 日，AEye 正式对外宣布自家的 iDAR 传感器，这是一种新型的用于自动驾驶车辆上的智能传感器，可以收集数据，还可以进行快速的动态感知，为车辆系统提供决策依据。在即将到来的 CES 2018 上，AEye 将会对外展示其 iDAR 传感器的 Demo，同时发布相应的自动驾驶车载传感器套装。 （2018 年 1 月 16 日，雷锋网新智驾将 CES 结束后在硅谷举办GAIR 硅谷智能驾驶峰会，我们邀请了数十家顶尖的自动驾驶技术公司，其中也包括 AEye 这样的新兴传感器公司在峰会现场演讲和交流，点击GAIR Silicon Valley查看更多详情。）

iDAR，一种智能 LiDAR

iDAR，英文全称为 Intelligent Detection and Ranging，其主体是一台 MOEMS 激光雷达，事先与一枚低照度的摄像头进行了融合，而且还内嵌了人工智能算法，可实时感知周边的动态环境，其软件可以自定义，硬件则具备扩展性。相比于 LiDAR ，iDAR 传感器能提供更高的探测精度、更远的探测距离，同时还能提供更加智能化的感知信息，这一定程度上也将帮助优化自动驾驶汽车的路径规划。

据官方的说法，iDAR 在降低传感器成本的基础上，还能显著提升自动驾驶车辆的安全性以及性能表现。

据了解，iDAR 在设计时，就事先将像素（Pixels，2D）和体积元素（Voxels，3D）聚合在一个框架里，让系统在追踪、定义目标物体时的效率相较于 LiDAR 来说提升了 10-20 倍。另外，iDAR 还能聚合 2D 图像和 3D 点云，从而可以探测物体的真实颜色。同时，嵌入式的人工智能还能助力 iDAR 将上千种现存的以及定制化的计算机视觉算法利用起来，系统在为自动驾驶汽车进行路径规划时将更加智能。

实际上，而在推出 iDAR 传感器之前，AEye 在今年 9 月份展示了旗下第一台水平视场角为 360 度的车用固态激光雷达，高分辨率情况下，其探测距离可达 300m。

AEye 创始人兼 CEO Luis Dussan 在接受外媒采访时表示，“AEye 为 iDAR 设计的特殊架构允许我们跨越了第一代旋转或光栅扫描激光雷达技术的许多根本上的局限。”

他解释称：“传统激光雷达系统在采集数据时并不智能化，有些需要采集的信息漏采、少采，而有些不那么重要的数据却会过度采集。这也导致传统激光雷达在采集数据时无法拿捏好数据密度和传输延迟两大重要指标，所以在其上做智能化感知存在很大的限制，甚至是不太可能。举个例子，当传统的 64 线激光雷达可以每 100 毫秒向物体发射一次激光时，我们的 iDAR 系统则凭借着智能感知技术，可以向任何选定的物体发射激光，30 微秒便可以实现 2 次这样的操作，这可是 3000 倍的速度提升。这样的嵌入式智能优化了数据收集工作，我们可以通过传输更少量的数据来获得更高质量、更相关的感知内容。”

目前阶段，AEye 正基于 iDAR 传感器与诸多 OEM、Tier 1 以及高校团队进行项目合作，准备将 iDAR 融合到自动驾驶车辆上。

iDAR 的特殊之处？

敏捷型激光雷达

如前文所述，传统激光雷达的一大短板在于，经常会出现过度采集或者漏采的情况，比如天空、道路、树木这些都是不那么重要的信息经常被激光雷达采集，而对于快速接近的车辆这样的重要信息却经常采集不到。之后，系统还要耗费大量的处理能力和时间来区分出重要的目标物体如行人、自行车、机动车以及动物等。

而 AEye 的 iDAR 传感器能模拟人类视觉皮层聚焦到某物体的能力，并预测到潜在的驾驶危险：它采用的是分布式的架构和边缘处理系统，可以动态跟踪感兴趣的目标和对象，并一直会对自动驾驶车辆周边的整体环境进行扫描和判断。

针对这一点，AEye 软件总监 Jon Lareau表示，“人类具备对闯入视野的物体作出快速反应的本能，而通过将智能技术融合到 iDAR 收集数据的过程中，iDAR 也会如人一般对突然出现的障碍物作出反应。同时，iDAR 也是一个开放的、可扩展的平台，允许大家将性能优越的各类传感器有效融合起来以增加冗余、提高性能并降低成本。最重要的是，iDAR 还能帮助客户简化自动驾驶汽车开发流程，从而更迅速地将性能更为优秀的自动驾驶车辆推向市场。”

真实色彩激光雷达

传统激光雷达的另一个限制是不能提供物体颜色、文本的详细信息，所以不能理解道路标线、路沿、路标和交通灯等目标物颜色的细微差别，而这些工作都需要后续处理，这个过程中标定工作的挑战很大，还有延迟，同时不可避免要消耗计算资源。

iDAR 传感器则在 3D 数据上即时叠加 2D 真实世界的颜色，通过计算机视觉技术添加到三维点云中，规避掉了传统激光雷达要面临的问题。因此，相比于传统激光雷达，iDAR 传感器可以实现更为精准而高速的对道路标牌、各类交通信号灯的理解，让整个行驶过程更为顺畅。

软件自定义和可扩展硬件

了解到，AEye 的 iDAR 传感器一个最为显著的特点是其软件自定义和可扩展硬件的特性。iDAR 传感器中新增了 3 个反馈回路：一个在传感器层；另一个在感知层；还有一个与路径规划软件绑定。通过实时可定制的数据收集，系统能够适应环境并根据用户的应用程序和需求动态改变性能。此外，它可以定义感兴趣的区域、侧重威胁检测和对可变环境（如公路或城市道路）进行编程。

这样的软硬件配置可以优化数据采集流程，减少带宽，提高视觉感知能力，并且迅速为自动驾驶车辆制定运动规划。

从基础配置系统到多样化可定制的系统，用户可以通过 AEye 提供的 API 来设计 iDAR 传感器系统。此外，iDAR 的系统架构允许固件和软件的远程更新，无需修改硬件便可以快速打造出原型。

进击的 AEye

据此前报道，AEye 创立于 2013 年，总部位于旧金山，致力于研发先进的适配于自动驾驶车辆的机器视觉硬件、软件和算法。AEye 在成立后不久便发布了其首款固态激光雷达传感器，此后在智能感知技术上取得了一系列突破性进展。今年 6 月，AEye 完成 1600 万美元的 A 轮融资，投资方来自包括空客集团、英特尔投资在内的多家资本机构。

如今，AEye 将计算机视觉、人工智能技术与激光雷达融合在一起，创造出了新物种“iDAR”，未来它将如何改变自动驾驶行业，我们只能静待时间给予我们答案。