“我们必须了解每天需要什么样的基础设施来支持10亿个包裹。——阿里巴巴董事局主席马云

5月底，阿里巴巴集团旗下的菜鸟网络和RoboSense联合推出宣布G Plus，全球首款搭载固态激光雷达的无人物流车。这一宣布恰逢阿里巴巴的菜鸟网络2018全球智能物流峰会。根据新闻稿:阿里巴巴的菜鸟G Plus配备了三个RS-LiDAR-M1Pres，两个在前面，一个在后面，确保最强大的3D感知驾驶。这使得车辆可以清楚地看到行驶方向:行人、汽车、卡车等的形状、距离、方位、行驶速度和行驶方向，以及确切的行驶区域，确保无人物流车辆在复杂的道路环境中顺畅行驶。”

阿里巴巴的菜鸟G Plus配备了三个RoboSense MEMS激光雷达，两个在前面，一个在后面。

菜鸟网络是阿里巴巴的物流部门，由阿里巴巴集团和其他八家公司于2013年成立。阿里巴巴董事局主席马云创建这一网络的目标是最终确保在中国各地实现单日配送，并在72小时内向世界其他地区配送。在杭州举行的全球智能物流峰会上，马云宣布了G Plus汽车，他说:“我相信，未来的物流业必须靠脑力劳动，由智能驱动。”

目前，中国国内的快递行业依赖于数百万快递员的手工包裹处理——约有500万人为快递和外卖公司工作——据报道，物流成本约占中国国内生产总值(gdp)的15%。阿里巴巴旗下的菜鸟网络(Cainiao Network)旨在降低这些成本。菜鸟网络的单日和第二天配送区域现在覆盖了中国1500个县和区。

在这次活动中，马云说:“12、13年前，我说我们每年将看到10亿个包裹。没有人相信我。但如今，每周的包裹量超过了10亿件。”与此同时，马云正在关注一个特别令人震惊的数据:中国电子商务订单的投递量已经从0增加到每天1.3亿件。

菜鸟网络的G Plus快递车大约有一辆大型货车大小，部分依靠3台RoboSense激光雷达在一个过于人性化的世界中安全导航，是每天运送数亿个包裹的漫长配送链中的又一个环节。实际上，马云想得更远。“我们今天必须想清楚。我们必须了解每天需要什么样的基础设施来处理10亿个包裹。”

RoboSense在今年年初的CES 2018上推出了其首款MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre。它使用MEMS微反射镜来机械反射和投射来自“少数”固体激光器的光束到周围环境中。MEMS微反射镜消除了以前现有激光雷达设计中使用的大型且昂贵的机械旋转机构。

RS-LiDAR-M1Pre集成了一个激光器、一个2D MEMS扫描镜和一个飞行时间传感器。激光从扫描镜上反射回来，形成一个矩形的、投射出的锥形光。光锥测量为63度(水平)20度(垂直)，并延伸到约200米的可探测距离。激光雷达的角度分辨率为0.09度乘0.2度。飞行时间传感器检测障碍物和其他物体反射的光。往返光子旅行时间转换为距离，然后与角度数据结合，在激光照射的光锥内产生3D点云。

RoboSense RS-LiDAR-M1Pre的关键参数包括200米的范围和20帧/秒的帧速率。

RoboSense最初的MEMS激光雷达的局限性

RoboSense RS-LiDAR-M1Pre的200米范围似乎大于机械扫描激光雷达，后者的范围约为100米至120米。然而，RS-LiDAR-M1Pre的视野被限制在63度乘20度，而机械扫描传感器可以生成360度的视野。这就是为什么G Plus汽车使用了三个Robosense传感器——两个在前面，一个在后面。这是为了拓宽视野。

RS-LiDAR-M1Pre的20帧/秒的扫描速率与机械扫描的激光雷达相比很好，但当以100公里/小时的速度行驶的车辆以RoboSense激光雷达的20帧/秒帧速率拍摄时，连续帧之间的距离为1.4米。这对于预测物体轨迹和以这样的速度避开行人来说有点太粗糙了。您仍然需要高帧率可视摄像机作为并行传感器输入。

菜鸟网络的G Plus物流配送车的最高速度为15公里每小时，一旦发现潜在的障碍，它就会减速到10公里每小时。以这样的速度，G Plus显然不是一种公路车辆(即使是在拥堵的城市交通中)。相反，它是为在阿里巴巴的物流中心内递送小包裹，以及为在网上订购的阿里巴巴城市居民客户设计的，这些客户可能会使用现有的人行道。G Plus目前正在阿里巴巴杭州总部进行路测，据报道，该公司正在阿里巴巴杭州总部周围的道路上测试无人驾驶G Plus配送车。该公司预计将于2018年底开始批量生产G Plus汽车。

RoboSense已经发布了升级版MEMS激光雷达的规格RS-LiDAR-M1．(“Pre”显然代表“预生产”)新的激光雷达具有更大的视野(120度乘25度)，更快的25帧/秒帧速率，以及两倍的垂直角度分辨率。

RoboSense改进的RS-LiDAR-M1提供了改进的视野、更好的角度分辨率和更快的帧速率。

激光雷达传感器不会成为无人驾驶汽车的全部传感器技术。在帧率为20帧/秒(甚至25帧/秒)的情况下，这些传感器速度太慢，无法作为高速道路交通中无人驾驶车辆的主要传感器。可见光相机具有更高的帧率(50 - 120帧/秒)，可以更有效地处理真实世界的驾驶场景。与此同时，我并不认同这样一种观点:要想创造一辆安全的无人驾驶汽车，你只需要可见光摄像头(很多很多)就可以了，它可以与人类驾驶的车辆、自行车手、滑板手、电动滑板车(这些天圣何塞市中心的人行道上有很多电动滑板车)、行人、坐轮椅的人和无人驾驶的送货车一起驾驶。可见光并不包含无人驾驶汽车在人类活动频繁的城市环境中安全行驶所需的所有信息，尤其是在恶劣天气(雨、雪、雾和雾霾)下。

在我看来，很明显，安全的无人驾驶汽车将需要一个复杂的、重叠的传感器阵列，以探测各种各样的障碍物，在各种各样的速度下行驶，从蜗牛一样的行人，到经常在凌晨两点从路边的停车位径直冲进我公寓窗户下的车流中的摩托车。

当我在4月份讨论这个话题时，请参阅“也许你不能开我的车。(还)-我写道，“自动驾驶汽车需要足够安全才能自动驾驶。”期。”

RoboSense开发了基于mems的激光雷达，最终被纳入阿里巴巴的包裹搬运车原型，这并没有什么大的变化。需要更好的传感器和更好的处理。

我们要祝贺RoboSense公司开发、部署和改进了一款车载MEMS激光雷达，也要祝贺阿里巴巴公司将该传感器集成到一款快递车原型中。然而，尽管这些公告背后的宣传和喧嚣，这些无人驾驶汽车似乎仍处于早期阶段。

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