关于车载激光雷达你知道多少？

四、如何降低车载激光雷达的成本

激光雷达的成本都花在哪去了呢?有研究表明，激光雷达主要成本是花在 GPS／IMU 和 2D 激光扫描仪，约占总成本的 80％。其一，车载激光雷达系统的优劣主要取决于 2D 激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵，以Velodyne 的产品为例，64 线束的激光雷达价格是16 线束的10 倍。其二，对于较高要求标准的 IMU，是基于光纤陀螺的技术制造的。其价格昂贵，大约在 150 万元左右。对于较低要求的 IMU，有许多厂家的设备可以选择，价格根据型号变化，在 10 万元到 50 万元之间。

这还是激光雷达本身的成本，其实扫描激光雷达的成本可以做到很低，但是配套很贵。例如Velodyne的激光雷达输出的是原始数据，需要经过二次处理。64线激光雷达每秒的点云数据量是130万，这需要桌面级显卡支持才能流畅工作。而桌面级显卡自然需要昂贵的显存和散热设计。

目前行业有三种方式来降低整个激光雷达的使用成本：第一，使用低线束低成本激光雷达配合其他传感器提高整体系统的稳定性，降低激光雷达依赖和成本。第二， 新的激光技术“固态”激光雷达的价格大幅下降，有望成为颠覆行业的黑科技。第三，目前激光雷达的应用仍然较小，当无人驾驶汽车的产量大幅上升将带来极大的规模效益。 有公司选择了路径1 ，将原先的64线束激光雷达降低为32线束，最初Ultra Puck的设计方案是16线束，但3D绘图效果不尽如人意，因此最终使用了32线束。虽然Ultra Puck在测量精度与3D绘图效果方面不如HDL-64E，但考虑到性价比因素，前者更适合应用于无人驾驶汽车。

也有公司采用了固态化的低成本方案。S3激光雷达就是其推出的第一款全固态激光雷达，尽管在水平视野等参数上还略有缺陷，但激光雷达固态化趋势势必推动产品成本及价格大幅下降。

路径3的实现依靠前两条方案的成功，目前激光雷达的应用仍然较小，未来无人驾驶汽车的产量大幅上升将给激光雷达行业带来极大的规模效应。