不久前，在加利福尼亚州的 Los Altos，人们发现了一辆配备激光雷达的特斯拉 Model X。

△就是它。（图片来源：https://www.teslarati.com/tesla-model-x-lidar-equipment-photos/）

考虑到特斯拉目前是坚定的 “视觉派”，业内人士猜测，激光雷达并不会出现在量产车上，它们很可能是用来建立视觉训练集的真值（Ground Truth）传感器。

什么是真值传感器？

自动驾驶系统的基础能力，是目标物感知。

△在目标物感知的基础上，进一步开发自动驾驶功能。

感知能力测试验证时，往往会选用某方面性能突出的传感器，作为 “真值传感器”。由它采集获得的数据，就会作为评价目标感知的 “参考答案”。

激光雷达在获取目标物 3D 轮廓，精准测距与实时轨迹追踪等方面，具备天然优势。利用激光雷达进行测距校准，已经成为业内普遍使用的方案。

在特斯拉名“Estimating object propertiesusing visual image data” 的专利中，也提到了采用和视觉数据关联的激光雷达/毫米波雷达数据，来准确评估目标物信息。

△特斯拉专利中提到激光雷达作为真值传感器的描述

因此，武装在特斯拉车顶的激光雷达，很可能是为训练视觉神经网络和测试算法服务的。

得益于多年的激光雷达应用开发经验，亮道智能在 2019 年推出了激光雷达为主的真值系统。

△表中所示仅供参考，具体配置方案，亮道智能将提供一对一定制服务。

定制版真值系统至今已服务于中德多家主机厂、供应商和机构客户，应用于感知测评和自动驾驶功能开发。

同时我们还发现，处理传感器数据建立真值，依然是一项用时漫长且耗费人力的工作。我们想最大程度为你省下这部分时间和人力成本。

因此，亮道智能开发了自动化真值建立工具，可以标注多款激光雷达的原始数据，配套半自动手动修正工具，让标注工作尽可能自动化。

△自动驾驶测试验证离线算法，帮助自动化建立真值

目前真值建立工具已经可以：

1）识别区分乘用车、卡车、货车 / 公交车、摩托车、行人、自行车等动态目标；

2）持续输出动态目标物的位置方向、速度、加速度、转向角、物体间时距 / 间距等参数。

这些精准标注的数据集，已经成为自动驾驶算法开发的优质原料。

假如你想为视觉建立真值，最后一环是激光雷达与视觉融合生成视觉的 3D bounding box。我们也已经为你做好了这部分工作。

△激光雷达与视觉融合生成视觉的 3D bounding box

在自动驾驶领域，激光雷达逐渐成为一款不可或缺的核心传感器。不容忽视的是，在开发和测试验证阶段，激光雷达已经开始发挥不可替代的作用。

针对真值系统，您可能有以下疑问：

1）如何为不同的感知评测对象选择不同的真值系统？

2）如何保证真值系统的标注结果完整可靠？

3）感知系统的测试 KPI 包括哪些关键指标？又能为我们的感知算法升级提供哪些价值？

如果您希望深度了解亮道智能的解决方案，欢迎与sales@liangdao.ai联系，我们将为您介绍真值系统的详情。