對于自動駕駛技術而言，能夠實時高效地實現環境感知是第一步，進而車輛需要知道“我在哪”。要正確實時地完成環境感知，還要用到傳感器融合，這些都對傳感器和處理芯片提出了新的要求。激光雷達的3D點云數據，能夠比攝像頭與毫米波雷達提供更加精確與實時的數據。

在大概半個月前，瑞薩電子宣布了一個消息，將會與初創公司Dibotics合作，共同開發車規級的嵌入式激光雷達處理器，并最終應用在ADAS和自動駕駛上。這套方案的目標是讓整車廠、一級供應商和激光雷達制造商能夠用滿足車規級安全和工作環境要求，且低功耗的激光雷達處理器去進行實時的3D繪圖系統的開發。

簡單來說，這兩家企業會將各自的優勢進行結合，即瑞薩的R-car系列芯片與Dibotics的3D SLMA技術，最終推出一款SLAM on Chip的方案。所謂SLAM on Chip，也就是在一塊SoC芯片上部署3D SLAM技術，一般來說，要實現高性能實時的SLAM，現在都需要在一臺PC上完成，因而如果兩家能夠將這個方案實現車規級并量產，那么對于激光雷達制造商和使用激光雷達的企業來說，都是個好消息。

我們知道，對于自動駕駛技術而言，能夠實時高效地實現環境感知是第一步，進而車輛需要知道“我在哪”。要正確實時地完成環境感知，還要用到傳感器融合，這些都對傳感器和處理芯片提出了新的要求。激光雷達之所以在自動駕駛中扮演十分重要的角色，問題就在于激光雷達的3D點云數據，能夠比攝像頭與毫米波雷達提供更加精確與實時的數據。但是，激光雷達要做到精確，必須依賴于龐大的數據量。此前曾報道過，現在正在開發的產品最高有做到300線，那么要對這些數據進行處理，對于芯片的處理能力要求就越高。

瑞薩與Dibotics的合作，就是將依賴于激光雷達的3D SLAM技術能夠在一塊芯片上完成。在這個合作里，瑞薩提供硬件方案，而Dibotics提供軟件處理方案。與傳統的SLAM技術不同的是，根據介紹，雙方合作的SLAM技術將只會使用到激光雷達的3D數據，而不需要額外的慣性導航、GPS、車輪轉速傳感器等額外的數據接入。因而可以減少數據輸入量，降低計算能力要求。

對于瑞薩來說，這是增加其自動駕駛開放平臺Renesas Autonomy Platform競爭實力的一個事情。此前車云菌報道過瑞薩在今年正式推出的這個平臺，從當時公布的架構來看，瑞薩并沒有把激光雷達這款處理器放進去，而是針對攝像頭和激光雷達，其核心也是瑞薩R-car系列的一塊圖像處理芯片。

瑞薩自動駕駛開放平臺

自從瑞薩發布這塊平臺之后，到目前為止還并沒有宣布要在這個平臺上與瑞薩進行合作的整車廠。在今年十月底的時候，瑞薩與豐田、電裝的合作中，也只是提到了豐田和電裝會采用瑞薩的兩款芯片：R-car系列和RH850。這兩款芯片雖然也被瑞薩自己用在Renasas Autonomy Platform平臺上，但是這也充分說明了一點：瑞薩此前在汽車上的深厚積累體現在車載微處理器和圖像處理部分。在這三家的合作中，電裝是給豐田提供ADAS的ECU的。

所以，瑞薩要想真正推廣Renasas Autonomy Platform，還需要繼續增加砝碼。很顯然，一個能夠滿足車規級要求的激光雷達處理芯片就很適合當這個“砝碼”。

Dibotics的CEO與聯合創始人Raul Bravo表示，他們將會給OEM、一級供應商還有激光雷達的制造商提供一個能夠降低開發成本和加速產品市場化的方案。

Dibotics于2015年在巴黎成立，核心競爭力就在于SLAM技術，包括用在激光雷達、3D攝像頭、毫米波雷達等等不同傳感器上。前面也提到，Dobitics使用的SLAM算法特點之一在于使用單傳感器，也就是說激光雷達的只使用激光雷達的數據，攝像頭只使用攝像頭的數據，而不需要其他的信號，諸如里程計、慣導或者多種不同傳感器融合，而且還可以保證做到長距離無偏移。

從激光雷達來說，Dibotics有一款增強激光雷達（Augmented LiDAR）軟件。這款軟件有兩個特點：

1.自動點云分類技術，軟件可以自動將激光雷達收集到的點云數據進行分類，而不需要使用深度學習、不需要有經驗積累或者跟地圖數據進行對比等等的方式，檢測與跟蹤運動物體的形狀、速度與運動軌跡

2.無需標定或者同步，可以實現多個激光雷達之間的數據融合

在去年7月，Velodyne曾宣布與Dibotics在SLAM技術上進行合作，雙方將基于Velodyne的激光雷達共同開發SLAM技術。