[汽车之家 品牌活动报道] RoboSense(速腾聚创)成立于2014年，到目前为止，该公司基于激光雷达传感器硬件、AI点云算法与芯片进行了大量的布局。据介绍，目前RoboSense(速腾聚创)已经拥有近500名雇员，分布在斯图加特、硅谷、北京、上海、深圳、苏州等六个地区。围绕Smart Sensor System战略布局，RoboSense基于两个激光雷达硬件技术路线与一套核心功能积累，形成了多种应用方案， 5年内发布了18个产品及技术方案，并申请了400多个专利，爆发力十足。

RoboSense的创始博士团队在激光雷达领域拥有超过10年的科研积累，凭借深厚的技术沉淀，RoboSense在2017年初率先量产16线与32线激光雷达后，发布了领先的感知算法RS-LiDAR-Algorithms，并针对各类自动驾驶应用场景推出RS-Fusion-P3等系列解决方案。在固态激光雷达方面，RoboSense的发展更是惊人，在CES 2018推出第一款革命性的MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre并完成公开演示，2019年1月，全新进化后的RS-LiDAR-M1再次在CES舞台上公开演示，各方面性能指标已经远超行业水平，并获得全球各大OEMs与Tier1的青睐。

乘用车自动驾驶、无人低速小车、RoboTaxi、车路协同，将成为改变人类交通格局的四大核心应用。在机场、工业区域、住宅小区等各类园区里，无人低速小车已经在物流配送、客运摆渡、安保巡检等多类应用场景提供高效便捷的服务。在繁忙的开放道路上，RoboTaxi为人们提供区域性完全自动驾驶的打车服务，配备L3级别以上自动驾驶乘用车让我们获得轻松安全的驾驶体验。车路协同系统与车辆沟通交流，进一步保障安全驾驶的同时，极大地优化分配交通资源，提高交通效率。

1. L3+自动驾驶量产级乘用车：Smart Sensor

L3+自动驾驶必须标配激光雷达，在业内已经达成共识。虽然摄像头+毫米波雷达的方案，可以基本覆盖绝大部分的乘用车驾驶场景，但是基本没有任何的冗余性，对于追求安全至上的自动驾驶而言是不可接受的缺陷，所以目前摄像头+毫米波雷达的方案只用于实现高级辅助驾驶。从安全性的最高诉求考虑，激光雷达无论是在FOV、测距能力、分辨率、环境光适应性、障碍物检测等各方面都能够独当一面，使用激光雷达+摄像头+毫米波雷达的方案，可以在绝大部分的场景下，满足我们对L3+自动驾驶的环境感知冗余的需求。

激光雷达搭载到自动驾驶量产乘用车，车规级当属大家最关心的问题。首先对于OEMs而言，车辆外观美观不容破坏，激光雷达必须美观小巧紧凑，可以轻松嵌入车身。在硬件上，达到车规级对可靠性、稳定性、一致性的最高要求，并符合人眼安全。满足可生产性设计，拥有成熟的供应链，可标准化的生产方式，更是激光雷达成为车规级量产产品前必须通过的考验。激光雷达大规模量产后，达到真正的低成本，满足乘用车的价格需求。

RoboSense从高集成度、高性能、高可靠性、可生产性、低成本等设计理念出发，选择低成本的905nm激光器，推出了革命性MEMS固态激光雷达系统。第一代产品RS-LiDAR-M1Pre在CES 2018上首次公开演示，历时一年之后的CES 2019上，全新升级的RS-LiDAR-M1再次大放异彩，世界领先的120°视场角和200m探测距离，让M1到达OEMs向RoboSense提出的指标，满足L3+自动驾驶乘用车的高速路况TJP与HWP两项核心功能的安全驾驶需求。

作为数据“收集者”传感器硬件只完成了环境感知的第一步，必须融合智能感知算法对数据的分析解读，才能完成安全驾驶的信息获取。算法需要单独ECU运行，但所有的OEMs都不希望在量产车上追加一台ECU，占用车辆宝贵的空间与成本。RoboSense COO邱纯潮表示:面向市场需求，将感知算法融入传感器硬件，RS-LiDAR-M1需要成为信息的“理解者“。

2021年，RoboSense向OEMs提供的量产版RS-LiDAR-M1的最终形态将是Smart Sensor。智能感知算法写入芯片，嵌入激光雷达，实时解读三维点云数据，直接向自动驾驶车辆输出目标级环境感知结果。RoboSense和地平线已达成初步合作意向，为RS-LiDAR-Algorithms激光雷达环境感知算法定制芯片。

2. 量产无人低速小车环境感知方案：RS-LiDAR-M1加RS-Bpearl组合

在自动驾驶技术商业化落地的浪潮中，无人驾驶小车的应用已经率先一步，成为行业的“先锋部队”，被广泛应用于无人巡检、无人安保、无人清洁车、无人送货车、无人驾驶小巴等领域，是目前最常见的自动驾驶商业化应用。

最初，无人低速小车使用单线激光雷达进行导航，但迫于单线雷达没有垂直视场角，对环境感知不够充分。RoboSense推出了RS-P1方案，通过将16线激光雷达(RS-LiDAR-16)与感知算法盒子，为无人低速小车赋予LiDAR三维感知能力，实现定位、导航、避障等自动驾驶功能。

无人低速小车的安全行驶，要求激光雷达视场范围前方达到100米探测距离，两侧到达30米探测距离，而且要从地面开始，对车身周边实现无盲区包围。但由于普通多线激光雷达垂直视场角的限制，车身周边容易出现锥形盲区。

RoboSense推出全新的超广角补盲激光雷达RS-Bpearl，它拥有360°×90°的超广视场角，30m(10%)探测距离，盲区只有10厘米。小巧紧凑的造型，隐藏安装于无人低速小车两侧，扫除车身周边的盲区，并完成侧向环境感知需求。

RS-Bpearl突破性地采用模块化设计，极大降低了成本，同时让产品灵活度变高，可定制化能力变得更强。

RoboSense全新一代量产无人低速小车环境感知方案，搭载于菜鸟的“新物种”无人物流车亮相车展。新方案使用一台视场角120°的RS-LiDAR-M1，取代原来两台视场角63°的RS-LiDAR-M1Pre，并加入RS-Bpearl负责侧向感知和盲区扫除，实现无死角覆盖。固态激光雷达与短距离补盲雷达的搭配组合，从硬件角度看，产品性能稳定，而且价格极具优势。结合RoboSense结合领先的智能感知算法，RoboSense表示，针对无人低速车的Smart Sensor System的发布，将通过上游与行业伙伴共同发力，推动无人低速小车全面量产。

3. RoboTaxi环境感知方案：RS-Ruby加RS-Bpearl组合

围绕L4+自动驾驶的RoboTaxi，最接近人们对完全无人驾驶期待的最终形态，几乎每一个项目都备受关注。RoboTaxi要实现更高级别自动驾驶，必须收集大量高清晰度的驾驶环境数据，不断训练并提升人工智能的驾驶水平，对高性能激光雷达的需求最为迫切。RoboTaxi同样作为人们出行的坐乘车辆，虽然没有车规标准门槛，但是对激光雷达稳定可靠性也有着极高的需求。

针对RoboTaxi应用场景，RoboSense早期推出了中远距离激光雷达RS-LiDAR-32，通过合理的线束设计布局，使得这款32线激光雷达提供0.33°垂直角分辨率，取得比64线更优的感知效果。RS-LiDAR-32结合领先的环境感知算法，形成RS-P2方案 ，但是这种单个激光雷达的方案，在汽车两边会出现小范围感知盲区。在P2方案的RS-LiDAR-32在两侧添加RS-LiDAR-16扫除盲区，使三颗雷达的点云相互融合，这就是RS-Fusion-P3方案，目前国内各大OEMs厂商都在使用P3方案。

RoboTaxi的高速驾驶场景应用，迫切需要更高垂直分辨激光雷达实现更远的充分探测距离。RoboSense全新的128线激光雷达RS-Ruby，与RS-LiDAR-32相比，RS-Ruby垂直分辨率是前者的3倍以上，达到0.1°，充分探测距离提高2~3倍，有效保证RoboTaxi对环境感知的进一步需求。

全新的RoboTaxi环境感知方案，将使用单台RS-Ruby作为核心传感器安装于车顶位置，负责全方位感知，加入两台RS-Bpearl安装于引擎盖两侧扫除盲区，结合领先的智能感知算法，实现超远距离无死角感知，进一步提升RoboTaxi的行驶安全。

4. 车路协同方案

当我们将想象力从“车辆”延展到“公路”，配备路侧感知系统的车路协同系统，同样让我们感到兴奋。车路协同收集全局驾驶，优化协调车辆行驶路径，将驾驶安全性与道路使用效能最大化。作为Smart Sensor System提供商，RoboSense面向车路协同提供基于激光雷达传感器与感知算法结合的系统技术方案，让自动驾驶车辆可以从中获得鸟瞰路况的“上帝视角”，成为车辆“视觉的延申“，有效应对车载感知难以应对的特殊场景。