尽管目前有各种先进的技术为自动驾驶服务，但是自动驾驶汽车在某些重要方面仍然存在盲区。激光雷达（Light Detection and Ranging）是一种通过发射不可见光波段的激光脉冲，计算其从物体上反射回来的时间，以确定物体距离的方法。激光雷达作为实现自动驾驶的一种使能技术，受到了广泛关注。虽然激光雷达并不是一种全新的技术，但许多人认为它是实现自动驾驶的关键。

激光雷达提供了即时定位和地图构建（SLAM）功能，它解决了几乎不可能实现的挑战，即即使车辆高速移动，也能近乎实时地测绘未知环境的地图，并知道车辆新环境中的位置。有了SLAM功能，自动驾驶汽车将拥有正常行驶所需要的远程信息。但是，自动驾驶还有其他挑战需要克服。

近距离探测问题

虽然激光雷达能有效探测几百米以外的物体，但是在只有几米范围的近距离内识别物体，激光雷达几乎是无法胜任的。当碰撞前的时间用微秒计数时，激光雷达无法判断即将被撞击的物体是人还是垃圾桶。此外，激光雷达还存在安全漏洞有待完善，包括激光攻击的可能性，这可能会使激光雷达系统误以为物体比它们实际的位置更近或更远。

另一个问题涉及车辆内部的活动，特别是在实现完全自主驾驶之前的过渡期间。虽然现在的自动驾驶车辆已经很聪明，但它们还不足以克服车内人类活动所带来的挑战。

在未来的几年里，驾驶员仍然需要准备好随时接管车辆驾驶，以应对不断变化的条件或情况。例如，一旦自动驾驶车辆达到SAE L3级或更高级别，驾驶员很容易认为可以在车内更加放松，甚至可能会睡着。然而，对于L3级自动驾驶系统而言，车辆有时仍然需要驾驶员的控制。如果没有办法探测司机在什么时候分心走神了，或者是丧失了驾驶能力，风险因素就会急剧上升。

最后，包括特斯拉（Tesla）和丰田（Toyota）在内的一些制造商认为，激光雷达的成本将能使该领域避免激烈竞争。尽管激光雷达的成本是一个限制因素，但世界各地有几十家激光雷达公司，正致力于从工程和商业角度，使用于自动驾驶的激光雷达系统更加实用化。

填补空白

激光雷达很有可能在自动驾驶市场上找到一个决定性的位置。但是，许多人认为，与激光雷达集成在一起的深度视觉系统，非常适合消除车辆内外的剩余盲点。这样一来，3D成像将成为“在世界各地的街道和高速公路上实现自动驾驶所需要攻克的”最后一块领地。

深度相机使用RGBD（颜色-深度）技术。它们通常使用双相机实现；双相机提供立体视觉，以实现对周围区域的深度感知，包括附近对象的位置、距离和速度，RGB（彩色）相机用于添加纹理。

与激光雷达技术相比，RGBD技术增加了更高水平的性能。激光雷达可以聚焦于长距离，通常在300米左右的目标范围内，具有有限的密度点跟踪。另一方面，RGBD传感器可以在感测焦点区域内以更高的密度跟踪近距离。这种差异使得这些传感器能够检测到道路上非常小的物体，比如一只在街上奔跑的小动物。通过RGBD技术，相机可以在物体进入视野时立即识别和区分物体。将图像芯片与数千个接收元件相结合，RGBD系统可以捕捉场景并读取对象及其位置，即使在完全黑暗的环境中，响应速度也远远快于人类。

快速与智能化

精确探测临近区域对于成功开发自动驾驶汽车至关重要。深度学习技术可以教会3D系统以高保真度感知和识别对象。激光雷达可以实现SLAM和导航，深度相机可以确保障碍物的感知和识别。

3D成像提供了激光雷达无法提供的智能近距离视觉。它可以识别摩托车与动物、行人与滑板车或滑板上的人。它甚至可以区分出狗、浣熊、老鼠或岩石。

在汽车内部，RGBD传感器可以提供自动驾驶所需要的安全保障。由于其识别和学习物体的能力，RGBD传感器可以判断驾驶员是否在点头打瞌睡，或者是否长时间不看前方的道路。在自动驾驶达到其最终的安全成熟度之前，这种能力将是至关重要的——这一过程可能需要几年，甚至几十年。

发展中的双重系统

许多系统开发人员，包括自动驾驶行业的开发人员，都在努力将激光雷达和深度相机整合到一起。在汽车领域，Mobileye公司（英特尔的子公司）正在将激光雷达和摄像头结合起来，以构建一个既有冗余又互补的近/远距离感知环境。其他一些企业或机构正在推进深度相机和激光雷达的智能化集成。

要完成其工作，必须正确放置RGBD传感器。对于低速小型车辆，通常是安装两个正面和两个侧面（每侧一个）深度相机。对于较大的车辆或针对专业应用的车辆，可能需要装配额外的深度相机。

与大多数汽车技术一样，性能、可靠性、成本和生产可重复性是决定性因素。在批量生产的情况下，深度相机变得既实用又具有很高的成本效益。开发商应寻找具有大规模生产经验的供应合作伙伴；经过验证的100万或更多产量的生产能力，确保可承受性和产能。更为重要的是，尤其是在早期阶段，供应商在相关技术方面拥有丰富的经验。有一位了解立体视觉、间接飞行时间（iToF）和结构光技术的合作伙伴，将使他们能够应对极端或意外场景。

成功在即

自动驾驶汽车的最终成功将取决于可靠性、经过测试、经济高效且万无一失的视觉系统。解决所有这些需求的最安全的解决方案是激光雷达和3D视觉的结合。这两种技术的结合，能够立即识别车辆的位置及其附近的物体，以在几分之一秒内做出必要的反应，以避免交通困难甚至灾难。同时，他们将确保驾驶员在必要时能够随时准备好接管车辆的驾驶任务。目前，自动驾驶仍然存在着某些视觉问题，但是3D视觉和激光雷达这两种技术的结合，将为自动驾驶克服视觉盲区提供有远见的解决方案。