激光雷达到底哪家强？
汽车的智能化发展让车载激光雷达变成一桩热门的生意，目前国内外布局在激光雷达领域的创业公司越来越多，由于缺少一个统一的标准，很难判断市场上激光雷达产品的优劣。
最近，名古屋大学和TierIV公开了一项研究，他们在多重环境下评测了４家厂商12款激光雷达性能，并组成了一个名为“ LIBRE”3D LiDARs数据集，作为LiDAR基准测试和参考。
上图是他们测试用的测试平台以及激光雷达被安放的位置，这12款激光雷达包括Velodyne的五款激光雷达、禾赛的两款、Ouster的两款、速腾的一款、镭神的两款，具体参数如下图所示：
如何测试这几款激光雷达呢？他们主要有四个测试环节：1．测试以已知距离放置并从受控环境中的固定位置测量的静态障碍物；2．从行驶中的车辆测量的静态障碍物，捕获在将LiDAR暴露于不同条件（雾，雨，强光）的天气室内；3．通过同时并排安装的多个LiDAR从固定位置主动测量动态对象，从而产生间接干扰条件；4．以及在一天中的不同时间多次从在城市公共道路上行驶的车辆捕获的动态交通对象，包括来自支持传感器（如相机，红外成像和里程计设备）的数据。
1．静态目标（反光镜，汽车，假人）
在静态目标的扫描中，Velodyne不同的产品测量精度表现不一，国内厂商中禾赛和速腾的产品也表现不俗。下图是各个产品的表现。在点云密度方面，禾赛Pandar64线目标物体返回点数最多，甚至排在Velodyne VLS128线前面。
2．恶劣天气下的测试
本次测试分别模拟了浓雾、大雨、太阳强烈的天气环境下，各款激光雷达都受到了严重的影响，大雨产生了大量的噪声干扰，随着日光的渐强激光雷达反射回来的点也变得越来越少，而在大雾天气中，点云几乎要消失了。说明激光雷达受恶劣天气影响较大。
3．同时使用多个LiDAR（间接干扰）
激光雷达之间干扰是存在的，从形成的点云上看，多数会形成斜向的频闪条纹，但不同产品干扰闪动的频率和条纹宽度不一，有的产品表现的严重，有的产品完全可以通过降噪去掉干扰。
这项研究的目的并不是为了真正对市场上的激光雷达进行横向对比，而是提出一种公平比较当前可用的LiDAR的思路，希望在开发和调试方面，促进改进现有的基于LiDAR的感知算法自动驾驶汽车和机器人相关软件。
