看到這個(gè)標(biāo)題可能會(huì)有讀者好奇，為什么一篇主題為激光雷達(dá)的文章會(huì)發(fā)布在家電分類而不是汽車等其他分類。正如這個(gè)行為本身所代表的，日漸豐富的家電品類和功能正在對(duì)主動(dòng)感知、主動(dòng)反應(yīng)能力提出更高需求，也逐漸產(chǎn)生了家用服務(wù)機(jī)器人這個(gè)新子類。作為此類產(chǎn)品一個(gè)十分顯著的特征，對(duì)于移動(dòng)、感知等等，簡(jiǎn)而言之是能夠全方位適應(yīng)家庭場(chǎng)景的行動(dòng)能力需求，使其面臨著與當(dāng)下熱門的自動(dòng)輔助駕駛汽車十分相似的技術(shù)環(huán)境。

　　當(dāng)然，與市面上的不少智能化汽車一樣，家用服務(wù)機(jī)器人中也存在不搭配激光雷達(dá)的純視覺方案，但從我們近期的一些實(shí)際體驗(yàn)來看，激光雷達(dá)所具有的精確建圖能力，確實(shí)能夠?yàn)閽叩貦C(jī)器人等產(chǎn)品提供更好的路線規(guī)劃基礎(chǔ)，這與激光雷達(dá)的基礎(chǔ)原理有關(guān)。

　　激光雷達(dá)，從原理上說就是一種dToF(直接測(cè)量飛行時(shí)間)方案，通過激光發(fā)出和返回的時(shí)間結(jié)合光速計(jì)算出距離，與其它使用調(diào)制光/電磁波，并檢測(cè)相位差的間接飛行時(shí)間方案相比，具有探測(cè)距離遠(yuǎn)、精度高的優(yōu)點(diǎn)。缺點(diǎn)在于檢測(cè)點(diǎn)和掃描區(qū)域較為固定，要想克服這種缺陷，就需要增加更多激光源組成陣列，以及增加旋轉(zhuǎn)軸、振鏡等活動(dòng)部件，使激光束能夠以一定的周期覆蓋更大范圍，同時(shí)以一定的頻率接收返回信號(hào)，由此帶來了激光雷達(dá)眼中世界的構(gòu)造：點(diǎn)云。

　　車載激光雷達(dá)的點(diǎn)云，可以看到點(diǎn)云在地面上組成了“等距線”

　　可以類比將一塊地區(qū)所有海拔相同的點(diǎn)連成線組成的等高線地圖，密集的點(diǎn)云本質(zhì)上是探測(cè)主體周圍所有激光能直接到達(dá)的位置與主體間的距離，并由此為輪廓描繪出周圍的環(huán)境。探測(cè)的效果則取決于激光雷達(dá)方案的掃描頻率與角分辨率，越高的掃描頻率也就是越短的掃描周期，可以使激光雷達(dá)能更直觀地反饋探測(cè)主體移動(dòng)帶來的變化，以及周邊環(huán)境本身的變化，這對(duì)于智能汽車的自動(dòng)輔助駕駛功能十分重要。

　　垂直和水平兩個(gè)方向角分辨率則影響到點(diǎn)云數(shù)據(jù)的精細(xì)程度，具體而言就是能夠在多遠(yuǎn)的距離探測(cè)到多小的物體?？梢韵胂笳麄€(gè)工作周期中激光束以激光雷達(dá)為原點(diǎn)向四面八方射出，每隔0.5°或1°接受一個(gè)點(diǎn)的距離信息，自然在越近的距離上點(diǎn)越密集，越遠(yuǎn)則越稀疏。

　　但來到掃地機(jī)器人等家庭服務(wù)機(jī)器人的領(lǐng)域，則不必苛求更高的硬件規(guī)格以及探測(cè)性能，這同樣源于兩個(gè)因素。一是家庭等室內(nèi)環(huán)境本身是傾向于維持不變的，我們不會(huì)像路面交通一樣頻繁移動(dòng)室內(nèi)的家具、更改墻的位置，因此對(duì)激光雷達(dá)而言實(shí)時(shí)更新周邊環(huán)境變化的需求不那么大，幾乎僅限于避開人、寵物等的活動(dòng)。不過激光雷達(dá)的周期性掃描在室內(nèi)環(huán)境中有一個(gè)新用途，那就是確定自身的位置，將不同位置掃描獲得的點(diǎn)云進(jìn)行疊加對(duì)比，結(jié)合行動(dòng)部件的運(yùn)作記錄，能夠?qū)崿F(xiàn)在家庭等小尺度環(huán)境中的精確定位。

　　二也是前面提到的，家庭環(huán)境是個(gè)相對(duì)更小的尺度，掃地機(jī)器人等的激光雷達(dá)無需那么高的水平角分辨率，也足以完成建圖、定位的任務(wù)，而在垂直方向則很多時(shí)候完全不必要。掃地機(jī)器人不需要戶型、距離以外的太多環(huán)境信息，因此通常裝備在機(jī)身最高處的一臺(tái)激光雷達(dá)即可完美達(dá)成探測(cè)戶型，確定限高區(qū)域的任務(wù)。

　　以上是紅外攝像機(jī)下某設(shè)備頂部激光雷達(dá)的掃描線，可以看到它僅需對(duì)水平方向進(jìn)行掃描獲得一片“二維平面”的點(diǎn)云，也就是2D戶型圖，便足以支持其完成工作。

　　最后，雖然有著強(qiáng)大的掃描硬件和識(shí)別算法的支持，我們?cè)谑忻嫔弦埠茈y見到純粹的激光雷達(dá)方案，純視覺方案則比比皆是，令人深思背后的原因。筆者目前在體驗(yàn)中注意到的兩大問題分別是盲區(qū)與反射面，這兩者均會(huì)影響激光雷達(dá)對(duì)環(huán)境的及時(shí)、準(zhǔn)確感知，無論是在智能汽車還是家庭服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域都值得注意，成熟的產(chǎn)品往往會(huì)將激光雷達(dá)搭配3D結(jié)構(gòu)光、毫米波雷達(dá)、視覺識(shí)別等技術(shù)組合使用，帶來更好的體驗(yàn)。