【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】

        大约在2017年的时候，学习百度的apollo系统的时候，就知道3d激光雷达了。3d激光雷达和普通的激光雷达不太一样。像现在很多的扫地机器人，都配置了激光雷达。不过这些扫地机器人用的是单线激光雷达，常常用于定位。而从去年开始到现在，车企开始部署和推广的是3d激光雷达，也就是多线激光雷达。这里面原因很多，价格其实是最主要的原因，通俗一点说就是便宜了、用得起了。

1、为什么现在学3d激光雷达正好？

        过去，大家获取3d的方法很多，比如3d camera、3d lidar等等。但是相比较3d camera，3d lidar推广的比较慢，这里面最主要的原因其实是成本和价格。虽然都知道3d lidar是好东西，但是如果成本太高，也是不利于推广。没有了市场的反馈，当然也就没有3d lidar的持续改进了。

        要想知道一个机械3d雷达有多贵，举一个简单的例子，当时apollo系统上用的一个64线雷达，它的价格基本和一台5系宝马差不多一样的价格。这种价格，除了个别研究所用得起，很难推广到个人消费级市场。

2、3d雷达数据

        2d雷达的数据一般有三个，（x，y，intensity）

        3d雷达的数据一般有四个，（x，y，z，intensity）

3、雷达的购买

        雷达购买目前主要有两个渠道。一个是电商渠道和厂家的官方商城，比如大疆livox这样，你可以直接在它的网上商城下单；还有一个就是寻找厂家的销售电话，一对一询价。两种方式各有各的好处，电商渠道比较正规，一般价格都是固定的，不会因为消费者的不同而不同。一对一询价的话，价格差异很大，不同的人不同价格，不同购买数量不同的价格，这个需要自己灵活掌握。

4、开源库

        和摄像头使用opencv一样，激光雷达也有自己的开源库，用的比较多的就是pcl，全称是point cloud library。当然pcl做的更多的还是voxel计算，也就是一个点一个点的处理，如果想使用最新的深度学习算法来处理3d雷达数据，那么还是需要去阅读最新的论文来获取。

5、雷达的驱动

        目前大部分厂家的激光雷达都提供驱动代码。此外，大部分雷达的接口都是以提供ethernet为主，不管是直连，还是通过交换机相连，只要能够ping通设备，就可以访问激光雷达。相关的驱动代码，一般都可以通过github寻找到，这一点不用担心。除此之外，商家一般还提供view工具，通过这个view工具可以直接查看到外面的成像效果，这也是比较便捷的一个做法。

6、3d激光雷达的优缺点

        3d激光雷达优点和缺点一样显著，优点就是数据准确，不受外来环境影响，持续工作能力强。当然缺点也很明显，数据比较稀疏，像素低，没有camera分辨率高。因此，对于某些限制性场景，完全可以考虑lidar和camera组合使用的方案，lidar提供了宝贵的深度信息，camera提供了丰富的细节信息，如果对外界环境做一点控制和约束的话，那么肯定可以开发出很多很好的应用。

7、选择3d雷达考虑的参数

        选择雷达考虑的参数很多，但是最重要的还是这么几个。1）水平视场角；2）垂直视场角；3）探测距离；4）盲区距离；5）距离误差；6）角度误差等等。

8、新型3d激光雷达

        传统的激光雷达都是依靠电机旋转实现360扫描的，而新型的固态雷达一般都是透过内部mems微机电系统实现旋转扫描的，外面是看不出来的，角度范围也没有那么大，这个是需要注意的。因此，如果需要吧新型3d激光雷达放在机器人上面，或者需要覆盖更大一些场景的话，那么必须要考虑安装多个lidar才能实现这一目标。

9、未来激光雷达走向

        不出意外，车上面的雷达数量会越来越多，而这样也会进一步推动雷达的普及和应用。只有价格合适了，产品才能有推广的可能。此外，多传感器融合也是一个重要趋势，不光是车上面，工业场景也有很大的应用机会，这些都值得考虑和把握。