就像许多(如果不是大多数)自动驾驶系统(ADS)开发人员一样，位于匹兹堡的Argo AI自公司于2016年底成立以来，就一直依赖Velodyne激光雷达传感器作为其传感器套件的关键组件。但是，当Argo ADS的第一个生产应用程序于2022年与福特一起首次亮相时，它就不会配备Velodyne的激光传感器。这些车辆将配备根据Argo在2017年收购普林斯顿Lightwave而开发的传感器。

从Velodyne切换到其内部开发的传感器的决定主要是由于未满足性能要求而引起的。Argo通过几代福特Fusions进行的大部分开发工作，如今，Escapes一直专注于匹兹堡，底特律，迈阿密，华盛顿特区和德克萨斯州奥斯汀等城市的城市驾驶。但是Argo及其合作伙伴，福特以及最近的大众汽车也希望能够在高速公路上行驶。

目前，性能最高的Velodyne旋转传感器是Alpha Prime，对于反射率为10%的目标，最大范围为220m，对于反射率为5%的目标，最大范围为150m。这被认为不足以实现高速公路速度。这部分是由于使用了903 nm激光，该激光在可能对人眼造成伤害的范围内。结果，必须限制功率输出。

Argo激光雷达也像Velodyne圆盘传感器一样是旋转设计，但是它在一些基本方式上有所不同，这使其可以实现明显更好的性能要求。据Argo硬件负责人Zach Little称，新型激光雷达传感器可以在400m处检测到10%的反射目标，在250m处检测到3.5%的反射目标。他们宣传的规格大多数行业已将反射率范围合并在10%左右。所有ADS激光雷达和摄像机传感器的挑战之一是检测包括车辆在内的黑色物体，以及卡车轮胎胎面等道路杂物。

Little说：“黑色涂料的范围远远超过50m，但至少在所有情况下，我们将LIDAR降至非常低的50m，反射率目标为0.3%是特定的汽车制造商黑色涂料。” 这是我们找到的最低价格，因此该指标对我们来说非常重要。”

有多种因素有助于实现更长的检测范围，其中包括波长超过人眼无法检测到的近红外范围的更长波长的激光。大多数不使用900nm范围激光器的激光雷达公司，例如Luminar和AEye，都选择了1550nm。尽管Little拒绝具体说明Argo使用的波长，但他确实说大于1400nm。较长的波长为激光器提供了更高的功率，从而照射了更长的距离。

但是，与所有其他汽车激光雷达相比，Argo的主要区别在于其Geiger模式雪崩光电二极管(GmAPD)阵列。这是检测从物体反射回的光子的组件。大多数激光雷达使用光传感器来创建模拟输出信号，该信号的值与检测到的光子数量成正比。具有较高反射率的较近物体会从探测器产生更多的回波和更强的电压。这种方法的问题在于，较弱的回波会产生较低的电压，并且需要最小阈值才能将信号与噪声分离。

GmAPD阵列上的各个像素可检测出具有明显不同于噪声的尖峰输出的单个光子。结果是每个像素的数字开/关输出。统计采样技术用于聚集整个阵列的反射，其中许多像素从每个激光脉冲中拾取反射。这提供了准确地检测回波并拒绝更长距离干扰的能力。

Argo没有讨论激光发射器的实际数量，但是有一束激光穿过一个透镜，该透镜通过每个脉冲产生一个垂直的光切片。因此，该切片中的所有内容都可以同时以更高的分辨率被检测到，本质上就像捕获照片图像一样。实际上，在大多数固态激光雷达中没有光束转向系统，只有垂直切片和旋转整个传感器的机构。

这种方法产生的分辨率为每度平方70点。尽管使用AEye或Luminar等动态扫描传感器声称的每平方度明显少于1,000+点，但这些传感器只能在较小的目标区域上实现非常高的分辨率。Argo激光雷达在每个帧的整个垂直视场中都可以捕捉到这种分辨率。因此，当镜子或MEMS光束控制系统一次又一次地来回扫描时，较小的可能运动的物体不太可能被遗漏。动态扫描传感器在某些情况下具有优势，而Argo在其他情况下具有优势。

分辨率和范围功能允许Argo传感器创建图像，也可以通过某些机器视觉算法分析图像以对目标进行分类。这是创建安全可靠的ADS的重要方面。虽然相机通常提供最佳的对象分类功能，但它们不适合测量距离，并且在弱光条件或恶劣天气下性能也不佳。像Argo传感器这样的激光雷达在弱光条件下表现出色，而雷达在恶劣天气下提供了额外的补充。该组合允许对来自不同算法的结果进行交叉检查，以提供关于所检测到的内容的更大确定性。

Argo激光雷达设计为汽车级，能够在-20C至65C的温度范围内工作。另一个有趣的功能是选择使外部传感器外壳旋转。当前大多数旋转传感器具有固定的壳体，其旋转部件容纳在内部。很少有人声称这种方法可以使Argo激光雷达甩掉水和其他杂物，从而帮助保持其清洁。

Argo的一些测试车队已经在使用内部激光雷达了，其余大部分将在年底前进行更新。Argo AI首席执行官Bryan Salesky与Aurora首席执行官Chris Urmson一起在卡内基梅隆大学团队工作，该团队赢得了2007年DARPA城市挑战赛的冠军，后来又在Google上赢得了冠军 谷歌 + 1%自动驾驶汽车项目成为Waymo之前。在Google以及现在在Argo和Aurora上，两位首席执行官都得出了相同的结论，即他们需要开发自己的激光雷达以实现所需的性能目标。Waymo从未公开讨论过其激光雷达技术的细节，但是Salesky和Urmson近年来采取了不同的方法，因为Aurora选择了调频连续波激光雷达。继续观察这三家领先的ADS公司，看看最终找到了最佳方法，将是非常有趣的。