Argo AI自研激光雷达，福特自动驾驶有了新“眼睛”

Argo AI自研激光雷达，福特自动驾驶有了新“眼睛”广州协同中医医院 撰文 / 朱 琳 编辑 / 张霖郁 设计 / 赵昊然 来源 / Forbes，作者：Sam Abuelsamid 与许多自动驾驶系统（ADS）的开发者一样，总部位于匹兹堡的Argo AI自2016年底成立以来，一直依赖Velodyne激

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撰文 / 朱 琳

编辑 / 张霖郁

设计 / 赵昊然

来源 / Forbes，作者：Sam Abuelsamid

与许多自动驾驶系统（ADS）的开发者一样，总部位于匹兹堡的Argo AI自2016年底成立以来，一直依赖Velodyne激光雷达传感器作为其传感器套件的关键组成部分。然而，当Argo ADS的第一个生产应用于2022年在福特公司首次亮相时，它将不会使用Velodyne的激光传感器。这些车辆将配备Argo在2017年收购Princeton Lightwave后开发的传感器。

从Velodyne转向自己内部开发的传感器的决定，主要是由于前者未能满足性能要求。通过几代福特蒙迪欧和现在的锐际，大部分Argo的开发都集中在城市驾驶上，包括匹兹堡、底特律、迈阿密、华盛顿特区和得克萨斯州的奥斯汀。但是，Argo及其合作伙伴、福特以及最近的大众汽车也希望能够在高速路上行驶。

目前，Velodyne性能最高的旋转式传感器是Alpha Prime，它对反射率为10%的目标最大射程为220米，对反射率为5%的目标最大射程为150米。这被认为不足以满足高速公路的行驶速度。这部分是由于使用了903纳米的激光，而这一范围是可以对人眼造成伤害的。因此，功率输出必须受到限制。

点云由Argo AI激光雷达生成 ▼

Argo激光雷达也是像Velodyne传感器一样的旋转式设计，但它在一些基本方面有所不同，这使得其性能显着提高。Argo的硬件主管扎克•利特尔（Zach Little）表示，新的激光雷达传感器在400m米处可探测10%的反射目标，而在250米处可探测3.5%的反射目标。大多数行业都将大约10%的反射率范围作为他们宣传的规格。所有ADS激光雷达和摄像头传感器面临的挑战之一是检测包括车辆在内的黑色物体，以及卡车轮胎胎面等道路杂物。

利特尔说：“黑漆的探测范围，你知道我们看到的明显超过50米，但至少在所有情况下，我们用激光雷达看到的50米反射率非常低，能够达到0.3%目标的是一家特定汽车制造商的黑漆。这是我们所发现的最低水平，因此这个指标对我们来说非常重要。”

有多种因素有助于实现更远的探测范围，包括超出眼睛所能探测的近红外范围的长波长激光器。大多数激光雷达公司，如Luminar和AEye，没有使用900纳米范围的激光器，而是选择了1550纳米。虽然利特尔拒绝透露Argo使用的具体波长，但他说过大于1400纳米。较长的波长使激光的功率水平更高，从而照亮更远的距离。

然而，与其他所有汽车激光雷达相比，Argo的关键区别是盖革模式雪崩光电二极管（GmAPD）阵列。这是探测从物体反射回来的光子的组件。大多数激光雷达使用光电传感器，产生模拟输出信号，其值与探测到的光子数成正比。越近的物体，反射率越高，探测器将产生更多的回波和更强的电压。这种方法的问题是，较弱的回波产生较低的电压，需要一个最小的阈值来区分信号和干扰。

Argo激光雷达光电探测器可以获得更高灵敏度的单光子反射，然后使用统计分析过滤掉干扰 ▼

GmAPD阵列上的各个像素可检测出单个光子，其尖峰输出与干扰信号有明显区别。结果是每个像素都有一个数字开/关输出。统计采样技术用于聚集整个阵列的反射，其中许多像素从每个激光脉冲中拾取反射。这提供了准确检测回波并拒绝更远距离干扰的能力。

Argo没有讨论激光发射器的实际数量，但有一列激光通过一个透镜，在每个脉冲中形成一个垂直的光切片。因此，该切片中的一切都在同一时间被检测到，具有更高的分辨率，本质上就像捕捉一张照片图像一样。实际上并不像大多数固态激光雷达那样有光束导向系统，只有垂直切片和旋转整个传感器的机制。

Argo激光雷达扫描和传感方法据称比其他激光雷达提供更强的探测小目标的能力▼

这种方法的分辨率为每平方度70个点。虽然这明显低于动态扫描传感器（如AEye或Luminar）的每平方度1000点以上，但这些传感器只能在小范围内达到如此高的分辨率。

Argo激光雷达在其每一帧的整个垂直视场上都能捕捉到这种分辨率。因此，当镜子或MEMS（微机电系统）光束转向系统以每次一行的频率进行来回扫描时，那些可能运动的较小物体不容易被遗漏。动态扫描传感器在一些特定情况下有优势，而Argo在其他方面有优势。

2021年4月26日，在宾夕法尼亚州匹兹堡，AI Argo配备了Argo激光雷达 ▼

Argo传感器的分辨率和测距能力使其能够创建图像，这些图像也可以通过一些机器视觉算法进行分析，从而对目标进行分类。这是创建一个安全可靠ADS的一个重要方面。

虽然摄像头通常能提供最好的目标分类能力，但它们在测量距离方面却不尽如人意，而且它们在低光照条件下或恶劣天气下表现不佳。像Argo传感器这样的的激光雷达在弱光下表现非常好，而雷达在恶劣天气下提供了额外的补充。这种组合允许对来自不同算法的结果进行交叉检查，以便对探测到的东西提供更大的确定性。

Argo激光雷达的设计是汽车级的，能够在-20C到65C之间工作。另一个有趣的特点是可以选择让传感器的外壳旋转。目前大多数的旋转式传感器都有一个固定的外壳，而旋转的部分则包含在内部。利特尔声称，这种方法使Argo激光雷达能够排除水和其他碎片，有助于保持其清洁。

Argo的一些测试车队已经在使用内部开发的激光雷达，其余大部分将在年底进行更新。Argo AI首席执行官布莱恩·萨莱斯奇（Bryan Salesky）曾与奥罗拉首席执行官克里斯·厄姆森（Chris Urmson）在卡内基梅隆大学的团队共事，赢得了2007年DARPA城市挑战赛（美国的一项无人驾驶技术比赛）的冠军，之后又参与了谷歌自动驾驶汽车项目（后来更名为Waymo）。

在谷歌，以及现在在Argo和Aurora，两位首席执行官都得出了相同的结论，即他们需要开发自己的激光雷达，以实现他们的预期性能目标。Waymo从未公开讨论过其激光雷达技术的细节，但萨莱斯奇和厄姆森近年来采取了不同的方法，Aurora选择了频率调制的连续波激光雷达。继续关注这三家领先的ADS公司，看看哪一家最终找到了最佳方法，将是非常有趣的。