《不止自动驾驶，激光雷达在数字孪生和元宇宙中也大有可为》大家都知道
激光雷达在自动驾驶中的重要性，但殊不知激光雷达在数字孪生和元宇宙技术中的作用也很突出。
激光雷达技术发展至今已经有了近50年，但其过往一直以成本高、编程复杂的形象示人。直到最近几年，随着新方法、廉价工艺和更灵活的激光雷达数据工作流程的出现，所有这些才开始改变。
毋庸置疑，激光雷达
传感器的崛起与自动驾驶
汽车的流行关系极大，因为它能够以极高的速度和精度测量物体的距离。而且，较新的技术利用光的其他特性降低了激光雷达的成本，提高了激光雷达的精度，加快了激光雷达的反应时间。
巧的是，数字孪生技术的关键之一便是以高保真度和高频率更新现实世界的模型。激光雷达恰好可以作为立体相机等技术的补充，用于从物理世界捕捉3D数据，并将这些数据输送到数字孪生或元宇宙应用中。
▍激光雷达的商业化案例
到目前为止，激光雷达的应用场景可以说是多种多样，除了自动驾驶外，我们日常生活中常用的平板电脑和智能手机也有激光雷达的影子。
而且，激光雷达系统的价格也已经从几年前的数万美元降至如今最低只要几十美元。以
苹果公司的iPad为例，其就搭载了一个由Lumentum公司的激光扫描仪和
索尼公司的传感器组合而成的激光雷达系统。
与相机相比，激光雷达最大的优势是探测距离更远、3D分辨率更高、在能见度不好的情况下性能更好。但同时，激光雷达存在缺乏面部识别能力、成本较高、数据处理需求较大、以及对该技术的优势缺乏认识等问题。
“因此，激光雷达通常与其他传感器结合使用，以实现高质量和高可靠性的传感器融合。”ABI Research分析师Dominique Bonte说。
而在数字孪生的世界里，激光雷达可能有很大的发展空间。例如，激光雷达虽然缺乏面部识别功能，但在这个对面部识别隐私问题日益关注的时代，这可能是一个优点，而不是一个缺点。首尔
机器人公司首席执行官HanBin Lee就认为，注重隐私的数据对智能零售和智能城市的应用案例至关重要。
在实际应用中，零售商店可以用3D数据来跟踪各种指标，如结账过程有多长、顾客如何在店内的移动路线、顾客正在接触哪些产品，以及停留了多长时间。实际上，梅赛德斯奔驰公司也已经在其一些展厅
中利用首尔
机器人公司的技术来查看游客与展示车辆的互动情况。
再比如，德国铁路公司正在将Here Technologies公司的激光雷达技术用于其全新的Sensors4Rail铁路数字孪生。而Here Technologies公司的强项就是利用硬件、软件和
人工智能技术创建自动从激光雷达中提取特
征和三维物体的应用程序，以实现数字孪生数据采集的自动化。
日立ABB电网公司企业解决方案高级副总裁Bryan Friehauf也认为激光雷达在精确监测电力设施基础设施方面有重要作用。他认为激光雷达对于收集动态地理数据至关重要，典型如植被生长、水土流失或气候变化的影响。
在德国，科隆市使用激光雷达来补充整个城市的数字孪生，用于模拟噪音、空气污染、洪水、交通和能源使用的各种模型可以改善规划或应急反应。而其他数据来源包括BIM
建筑数据、数字地形模型数据和集成到
ESRI CityEngine的高分辨率照片。
除此以外，激光雷达还可以帮助科学家和工程师建立更准确、更真实的海岸和海洋的数字模型，用于渔业发展规划、评估气候变化对海岸的影响，以及辅助海上基础设施工程（如风车和石油钻机）的建设。
根据Terradepth的联合创始人兼联席CEO Joe Wolfel 的说法，海洋勘探也是激光雷达擅长的领域。“随着人类寻求更多地了解海洋，并试图阻止气候变化和对地球98.5%的生物圈的破坏，海洋数据正变得越来越重要。”他说。
测深激光雷达使用特殊颜色的激光，可以穿透比可见光更深的地方，快速创建25-50米深度的精确地图。而像Terradepth这样的公司正在将激光雷达安装在水下自主潜水器上，这样可以进行更深入的探测。
▍多元需求催生多品类激光雷达
“随着技术改进和大规模生产，如激光器、扫描仪、光学器件、接收器、计算平台和外壳等激光雷达部件正在变得更快、更小、更便宜。”AEye
人工智能和软件高级副总裁Abhijit Thatte说。
而算法还能更好地帮助激光雷达确定在哪里和什么时候聚焦，以提高在更高的分辨率、更高的范围和更高的速度下相关数据的比例，同时减少无关的数据。
目前，市场已经尝到了多元激光雷达技术的甜头。Gartner
半导体和电子部门副总裁Gaurav Gupta说，最初的激光雷达领域是由Velodyne等公司主导的，它们拥有
机械扫描激光雷达。但现在的重点是固态激光雷达。
“没有明显的技术赢家，不同的技术将根据正确的组合以及恰当的使用场景/成本来获得市场。”Gupta说。
不过，虽然种类繁多的激光雷达技术对于竞争和降低成本非常有利，但它也会使数字孪生和元宇宙用例的激光雷达应用开发变得复杂。毕竟大多数供应商还只支持像自动驾驶这样的常见场景，而数字孪生应用创造了不同的数据工作流程和应用开发过程。
Here Technologies公司产品管理总监Mark Yao说，激光雷达系统需要不同的流程来获取、存储和访问数据，点云密度、扫描率、对齐和坐标系统等功能都存在差异。
AEye公司的Thatte说，当团队试图将这些数据与二维图像结合起来时，这个过程会变得更加复杂。例如，照相机在同一时间捕捉到了二维图像中的所有像素，而激光雷达则在稍微不同的时间捕捉到了一系列的像素。考虑到物体的深度和运动，且在光线不足和恶劣的天气条件下，事情变得更加棘手。
所以，供应商开始通过软件开发工具包和平台来解决这些挑战，这些工具包和平台有助于统一来自不同类型的激光雷达和相机传感器的数据。例如，首尔机器人公司创建了一个3D数据集成平台，该平台将所有传感器的数据规范化为一种名为SENSR2的通用格式。
HanBin Lee认为这可以使激光雷达制造商和下游公司更容易地开发激光雷达应用程序。“激光雷达传感器领域中有如此多的玩家，这很好，因为这意味着我们可以根据预算和所需的详细程度等因素定制解决方案，”Lee说。“但为了有效地做到这一点，我们需要开发与所有这些不同传感器兼容的3D感知软件。”
▍结语
从长远来看，激光雷达技术的改进
和成本的降低预示着其有望在自动驾驶汽车之外带来巨大的收益。“许多激光雷达供应商，包括Quanergy和Velodyne，正在探索这些新的场景和市场。”Bonte说。
同时，固态激光雷达也有很多机会。其中包括交通监控和管理（与热成像相比，分辨率和鲁棒性都有所提高）、COVID-19背景下人流密度和流量跟踪和监控，以及改善制造厂和仓库的工业机器人规模管理。
总之，激光雷达的销量很可能会随着不同行业和环境中不断出现的数字孪生用例一起增长。
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曝料哥
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