2018年12月，禾赛科技正式发布其激光雷达Pandar40的旗舰升级版，Pandar40P。Pandar40P在如下三个方面取得了重大的突破：
1. 完全抗干扰 Interference Rejection
2. 测远性能大幅提升 Extended Range
3. 支持PTP时间同步方式 PTP Synchronization
2017年4月，我们发布了Pandar40，试图打破全球激光雷达产业被一家美国公司垄断的局面。一年多来，HESAI Pandar40凭借其出色的性能和可靠性，获得了全球自动驾驶和机器人公司的一致好评，帮助无人出租车、物流小车、环卫车、自动驾驶卡车等各类自动驾驶车辆提升感知能力、降低成本并实现大规模量产。
搭载HESAI Pandar40的Lyft无人车
在国内客户逐渐“国产替代”的同时，我们欣喜地发现大量的海外客户开始选择禾赛作为“进口替代”。Pandar40的全球出货量中，70%出口到了美国、欧洲和东南亚。
禾赛产品全球出口分布图
仅以硅谷为例，60多家获得无人车测试牌照的自动驾驶公司中，超过1/3已经成为禾赛的付费客户，其中不乏Lyft, Nuro, drive.ai, Roadstar, TuSimple, AutoX等顶级自动驾驶玩家。
搭载HESAI Pandar40的drive.ai无人车
一年多来，我们在持续提升产能和产品车规可靠性的同时，虚心向全球顶尖的OEM和Tier 1请教，聆听最前沿自动驾驶公司对产品的需求，挑战已经掌握技术的极限，不断尝试那些“不可能”实现的功能，就是为了把一款雷达做到极致。现在，我们正式推出了Pandar40的升级版，Pandar40P。不要小看这一个“P”，它凝聚了禾赛在机械雷达上几乎所有的“黑科技”。
杀手功能一：
完全抗干扰 – 绝非“杞人忧天”
激光雷达作为主动光源的传感器的优势很明显，比如对环境光依赖很小，夜间工作丝毫不受影响。但与此同时，不同激光雷达之间会产生相互干扰，这是行业中一个悬而未决的难题。原理很简单，激光雷达测距依赖不断地发射和接收脉冲波，而不同激光雷达的脉冲波可能会被混淆，导致成像画面中出现一些快速移动的噪点团，行话俗称UFO，一不留神就会被感知系统认为是一个莫须有的障碍物，造成错误的决策。
实测数据：无抗干扰功能的两台激光雷达
在相距1米时对彼此造成的影响
那么问题来了，既然市场上量产的激光雷达都不具备完全抗干扰功能（小编注: Waymo的激光雷达自产自销，故无法考证），为什么现有无人车都好像没有遇到这个问题？答案很简单，总数量还太少，且多数情况下分散运营。典型场景中，多台无人车相遇的概率很低，因此互相影响不会特别明显。然而，随着车队数量增多，两辆无人车近距离运行，或者同一辆车装超过2台激光雷达的时候，干扰的问题就开始显现了。
图片来自Google搜索
使用可能被干扰的激光雷达，会有什么后果呢？
1. 点云处理算法压力骤增
有观点认为，激光雷达之间干扰产生的噪点是有规律的可以被模型化的，因此通过后台的滤波算法可以完全被剔除掉（有点还原美图秀秀的意思）。这个理论并没有错，但现实中，一个激光雷达面临的干扰信号可能来自不同型号的激光雷达，会让后台的算法计算压力增加非常多。而简单的噪点类型的滤波又会导致原始数据的失真，带来不必要的误差。
图片来自Google搜索
2. “一颗定时炸弹”
自动驾驶是一个安全至上的游戏，和其他行业不同，这其中绝大多数工作的意义不是把60分的产品提高到80分，而是把百万分之一的事故率降低到十亿分之一。因此，如果一套激光雷达系统不具备完全抗干扰能力，不论后台算法怎么去补这个缺陷，它还是有一定的概率会被触发。更糟糕的是，这个触发的概率，虽然很小，却有两个硬伤：1. 它不会随着测试英里数增加而减小；2. 它会随着路上无人车的增多而增加。这样系统性的硬伤，对一个安全第一的行业，简直就是一颗定时炸弹。
图片来自Google搜索
目前，解决自车激光雷达干扰有两种主流的方法：
改变相对位置。
改变相对位置通常有两种方式：雷达错层摆放和增加隔板。
错层摆放时，激光雷达不会发生对射，也不会收到对方雷达发出激光碰到物体后的反射光，因此不会产生干扰问题。
示意图1
增加隔板同样是通过防止激光雷达间发生对射、阻止相互之间接收反射光，来解决干扰问题。
示意图2
相位控制。
相位控制即固定两个雷达转动时的相对相位夹角，使自车雷达不会发生对射。
示意图3
如上图，两台雷达间激光发射角度始终保持90°的角度差，能够尽可能缩小对射范围，减少了干扰发生的频率。
但是，面对来自他车雷达的干扰，上述方法即刻失效。
现实生活中，两辆车相向而行或者并肩前进，距离足够接近时，彼此的雷达也可能出现接收对方信号源、相互干扰的情形。目前，行驶在道路上的无人驾驶车辆多为测试车，数量较少，未来无人车成为主流车辆后，这种干扰频率会大幅增加，进而导致路线规划错误乃至紧急刹车，这无疑是重大安全隐患。
路上不同车辆的激光雷达互相干扰的可能性随着数量增大而增加
因此，解决干扰问题最根本的方式，是激光雷达本身具备完全抗干扰的功能。知易行难。现有的激光雷达系统设计，为了不断提高点云密度和测远性能，它在系统层面的优化已经到了极致。某美国客户曾经和我开玩笑说，you are literally limited by the speed of light! 现在限制你们的是光速。在这种情况下，实现完全抗干扰，对信号收发系统是极其大的挑战。
历经一年多的内部迭代和可靠性测试，终于，我们可以自豪地宣布，禾赛成功开发出了激光雷达完全抗干扰技术，并且从2018年8月开始，已经成为了一个量产标配功能。
怎么实现的呢？
具体来说，禾赛的每一台Pandar40P的每一束光，都有自己对应的“暗号”，只有收回的光束对上了这个“暗号”，才会被系统接收，并出现在点云中；如果对不上，那就拒之门外。
下图为具有完全抗干扰功能的Pandar40P与无抗干扰功能的激光雷达的点云对比图，可以看出，Pandar40P完全不受其他激光雷达的干扰，点云无噪点；而无抗干扰功能的激光雷达获取的点云出现明显的误检测噪点。
实测数据（缩小比例尺）
实测数据（放大比例尺）
杀手功能二：
测远 - 不止更远 近处细节更加惊艳
200 m@20%到200 m@10%
测远能力是自动驾驶激光雷达最重要的性能指标，也是兵家必争之地。
搭载HESAI Pandar40的Nuro无人车
对于无人车而言，激光雷达的感知距离从200 m@20%提升到200 m@10%，会带来以下几方面的性能提升：
1. 看得更远，安全行驶速度更快
测远距离200 m@20%到200 m@10%是一个质的飞跃——对于反射率大约10%的物体（如深色车辆），有效检测距离从141米提高到200米，可以让运行中的无人车更早地发现路上可能的障碍物。同时，更远的感知距离也使得无人车可允许的安全行驶速度大幅提升，让更多的自动驾驶场景变成了可能。
搭载HESAI Pandar40的AutoX无人车
2. 细节更多，系统可靠性更强
同时，测远能力提升可以极大提高激光雷达对近距离物体的感知能力。例如在100 m-150 m这个范围，很多非常低反射率的物体（如柏油地面，黑轮胎等），在Pandar40P的点云中会看到显著增多的细节。以下图的典型十字路口为例，100 m-150 m环内的点云点数，Pandar40P比Pandar40有效感知点数多出75%（见下图）。
实测数据：Pandar40P vs. Pandar40
这样一来，感知系统如果用Pandar40P，可以获得175%的有效感知点数。对后台算法的童鞋来说，更多的点，往往可以直接转化为更高的系统准确性和鲁棒性。
因此，提高测远能力，即意味着提高中距离物体的有效点云点数，从而提高远距离物体的感知能力，丰富感知细节，并最终大幅提升无人车系统的安全性。
杀手功能三：
PTP - 多台激光雷达“共享”时间源
Pandar40P支持使用PTP (Precision Time Protocol) 协议。PTP的使用可以消除外部计时装置，极大地简化了线缆，为客户带来更好的使用体验。
欲购从速
HESAI MF Factory
Pandar40P经历了大量的内部迭代和可靠性测试，已经成为一款性能稳定、产能充足的量产版本激光雷达。在多家早期客户数百台的实车使用中，Pandar40P传承了Pandar40优良的产品稳定性，得到了客户的一致好评。
整装待发的Pandar40P
