3D掃描、激光雷達、AR體驗…… iphone12的面世給全民上了一堂VCSEL+SPAD激光雷達應用的科普課，而想要真正了解激光雷達能力的邊界，你需要去自動駕駛領域尋找。

相較于公開道路無人駕駛可能會受到法律法規、道德困境等問題限制，礦區無人駕駛則可以更專注于技術難關的攻克，并有望率先實現自動駕駛的商用落地。晴則塵土飛揚、雨則積水泥濘，加之道路特征不明顯、邊界不清晰，無人礦卡經常因誤識別灰塵或積水造成緊急限速和限停。礦區惡劣的環境是對傳感器硬件性能和自動駕駛感知算法的雙重挑戰。

礦區運輸自動駕駛領軍企業踏歌智行與高性能數字激光雷達生產商Ouster強強聯手，基于Ouster OS1激光雷達，專為礦區場景量身打造了環境感知算法，為礦區自動駕駛提供高可靠的感知保障。

灰塵

首先要面對的是礦區灰塵大的問題。踏歌智行將多年積累的大量礦區點云數據與深度學習神經網絡Deep-Tage相結合，成功研發出了點云灰塵濾除算法，能夠對灰塵干擾進行精準濾除，從而大幅提升灰塵場景下的識別有效性。

對于在車輛運行過程中附著在激光雷達表面的灰塵，Ouster激光雷達憑借更大的光學孔徑，能夠將此類遮蔽物對輸出點云數據的影響降到最低。這是因為，與相機鏡頭類似，光學孔徑小的激光雷達對遮蔽物的彈性較小，不透明或者有折射影響的遮蔽物會使激光雷達的信號衰減，從而降低像素的探測范圍。而當光學孔徑較大時，信號強度只會部分衰減而不是被完全阻擋，因此對點云的影響較小。

Ouster所有激光雷達都達到業界最高的防護等級IP68和IP69K，一方面灰塵和水汽無法進入雷達內部，另一方面經得起頻繁的沖洗清潔，能夠極好的適應礦區揚塵易污的作業環境。

水坑

對于激光雷達來說，潮濕、雨天和水坑都會帶來一定的問題。首先，Ouster所采用的865nm工作波長在任何條件下都具有較低的水吸性，形成了天然優勢，確保了在礦山潮濕的環境下，激光雷達仍然能夠輸出穩定的點云。

然而，礦區路面經常會出現積水，由于鏡面反射的原因，激光雷達獲得的點云會出現部分缺失，這也是目前激光雷達共同面臨的問題。由此導致無人礦卡將該水坑區域判斷為不可行駛區域，造成無人礦卡經常發生限速限停，影響正常運行。

踏歌智行自研的道路可行駛區域檢測網絡Range-segmentation，通過將三維點云轉換為具有深度信息的圖像，在此基礎上再通過卷積神經網絡進行空間特征提取、補足點云，并用踏歌積累的大數據樣本進行模型訓練及優化，最終有效解決了水坑場景下的誤識別問題。

目前，搭載Ouster OS1的踏歌智行無人駕駛礦卡已在包鋼集團白云鄂博鐵礦、鄂爾多斯永順煤礦、國家電投霍林河南露天煤礦等多個大型露天礦山批量部署運行，共涉及5個品牌9種車型共計40余臺次，年內車隊規模將突破150臺。同時，Ouster已全面實行二年標準質保期，為項目部署提供充分支持。

踏歌智行感知算法與Ouster激光雷達的深度融合，解決了運行過程中面對的灰塵、雨霧和水坑等技術難題，為加快無人礦卡商業落地掃除了障礙。

原文標題：除塵撥霧，踏歌智行與Ouster共尋自動駕駛前路

文章出處：【微信公眾號：OUSTER】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq