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(照片来源:AEye官方网站)

据国外媒体报道，AEye提出了一个新的先进激光雷达系统性能评估扩展测量标准。目前，用于评价激光雷达性能的传统帧频、角度分辨率和探测距离标准不足以全面衡量传感器的有效性。为此，AEye提出了三个新的激光雷达评估指标:帧内目标重访率、瞬时增强分辨率和目标分类范围。

AEye的联合创始人兼首席执行官路易斯·杜桑说:“目前用于评估自动驾驶激光雷达系统的测量标准通常不能完全解释该系统在真实环境中的性能。新的扩展测量标准更适合测量先进激光雷达的性能，是评估系统的关键。它可以用于最具挑战性的应用场景。”

第一代激光雷达传感器被动地搜索场景，并使用固定时间和空间的扫描模式来检测对象，因此它们不能更快地重访或为感兴趣的区域(如道路或十字路口)提供更高的分辨率，因此它们不能提高性能。新的先进固态激光雷达传感器支持智能信息捕获，扩展激光雷达的功能，从被动搜索和目标检测到主动检测。在许多情况下，对象属性的实时获取和分类可以使感知和路径规划软件更加安全和有效。

扩展度量1:从帧速率到对象重新访问速率

一般认为，单个查询点不足以验证危险。因此，无源激光雷达系统需要对同一目标或多个帧执行多次访问/检测，以验证对象。新的智能激光雷达系统，如AEyeiDAR，可以在同一框架内重访物体。这些灵活的系统可以通过帧内智能镜头调度来加快重访率，并且可以在传统帧内多次查询对象或位置。

此外，现有的激光雷达系统受到物理特性的限制，例如固定的激光脉冲能量、固定的停留时间和固定的扫描模式。下一代系统，如iDAR，是可以由感知、路径和运动规划模块定义的软件，因此数据收集方法可以动态调整。因此，对象重访率比帧速率更重要和相关。

扩展度量2:从角度分辨率到瞬时(角度)分辨率

使用分辨率作为传统的激光雷达测量标准的前提是，整个视场将以恒定的模式和均匀的功率进行扫描。然而，艾耶达的技术是基于先进的机器人视觉范式，打破了这一假设。激光雷达系统可以在感兴趣区域的时间和空间上动态改变采样密度，从而产生瞬时分辨率。这些感兴趣的区域可以在设计时固定，由特定条件触发，或者在运行时动态生成。

艾叶的首席科学家艾伦·斯坦哈特说，“激光雷达系统需要将其激光能量集中在重要的物体上。因此，除了在固定模式下测量静态角度分辨率之外，测量关键物体所需的分辨率也是有益的。如果不执行智能扫描，将导致过度采样或采样不足。”

扩展指标3:从检测范围到分类范围

传统的探测距离测量方法适用于简单的应用。然而，对于自动化，更关键的性能测量是分类范围。分类会增加延误并使车辆处于危险之中。传感器的分类属性越多，传感系统对分类的识别和分类就越快。除探测范围外，测量分类范围可以更好地评估汽车激光雷达的性能，因为它消除了感知堆栈中的未知信息，从而更快地定位重要信息。

与第一代激光雷达传感器不同，AEye的idar是一个集成的、反应灵敏的传感系统，模仿人类视觉皮层关注和评估潜在驾驶危险的方式。使用分布式架构和边缘处理，iDAR动态跟踪感兴趣的对象，同时始终严格评估周围环境。其硬件可配置软件，使车辆控制系统软件能够实时选择性定制数据采集，同时边缘处理减少控制周期延迟。IDAR将软件可定义性、人工智能和反馈回路与智能和敏捷的传感器相结合，要求更少的数据、更快的速度和捕获更多智能信息，从而实现更高的性能和安全性。

AEye的联合创始人和高级工程副总裁BarryBehnken说，“要创建一个有效的传感系统，最重要的是数据质量和运行速度。性能指标很重要，因为它们决定了设计师和工程师解决问题的方式。”

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