一文读懂智能驾驶核心激光雷达.doc
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1、一文读懂智能驾驶核心激光雷达激光雷达是一种用于精确获得三维位置信息的传感器。激光雷达,即光学雷达、光达(LiDAR),是一种用于精确获得三维位置信息的传感器,其在机器中的作用相当于人类的眼睛,能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。它通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离,通过水平旋转扫描或相控扫描测角度,并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。高频激光可在一秒内获取大量(106-107数量级)的位置点信息(称为点云),并根据这些信息进行三维建模。除了获得位置信息外,它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质。激光雷达是产业链的核心,下游应用
2、于测绘和导航激光雷达由发射器、接收器(感光元件和长焦镜头)、惯导系统构成。实际上,产业链的上游制造元件成本不高,不是构成成本的主要因素;且因为激光雷达是下游测绘、导航等应用的核心部件,目前产能稀缺导致供不应求,呈现卖方市场,对下游有很强的定价权,因此该产业链主要附加值在于激光雷达部分。作为一种能够获取物体位置、形状的信息的传感器,激光雷达天生地适用于地形地图测绘。常用于室内建模、道路及设施数据采集、矿山采空区测量,或搭载于飞行器上进行大范围的电力巡线、林业普查、水利勘测等等,应用广泛。目前该领域硬件技术较为成熟,已有室内、搭载于汽车、船舶、飞行器的解决方案,体积较大,精度较高,探测范围较远。该
3、领域软件方面是大规模发展的瓶颈,尚未有成熟的处理大量点云数据并建模的方案,目前市面上都是以非标特制软件为主,通用平台式尚有待发展。近年来,激光雷达被用于导航领域,如机器人、无人机的避障,和智能车的自动驾驶(包括辅助驾驶等不同级别)。由于应用场景的不同,在导航领域要求激光雷达能够快速扫描、动态处理数据并实时反馈,在精度方面相对要求较低,只需分辨清楚障碍物、行人、汽车等,垂直角分辨率一般在1左右。目前该领域高端硬件技术正在发展中,产品应用于各类智能车的原型车上,低端技术如应用于扫地机器人等低分辨慢响应已经实现量产。软件方面,由于目前各类无人车的研发公司均为互联网巨头或汽车巨头,如谷歌、百度、大众、
4、宝马等,各公司均有自研算法,壁垒较高,也有少量创业公司面向市场提供了包含算法逻辑的解决方案给客户选择,但是非常基础,也需要客户进行进一步开发。近年来,受无人车和机器人需求的带动,各激光老牌厂商(如Pioneer、北科天绘等)和创业公司(如Velodyne、速腾聚创等)均着眼于研发导航型激光雷达,集中针对该需求进行技术研发和突破。且由于智能化是市场趋势、汽车领域市场空间大,导航型激光雷达的未来市场空间将远大于测量型激光雷达,因此下文将着重与对导航型激光雷达进行介绍。汽车智能化与网联化是汽车主动安全的实现过程,主动安全的智能传感系统(摄像头和雷达)将进入需求爆发阶段。汽车主动安全设计,通过安装在车
5、身各部位的摄像头和雷达传感器感知车身周围信息,对危险情况进行识别,主动预警或控制,避免事故发生。通过内部视觉传感器可以探知驾驶员是否瞌睡,进而进行瞌睡预警提醒;通过外部超声波雷达和视觉传感器可以辅助驾驶员完成泊车操作;而毫米波雷达及视觉传感器可以探测车辆前方行人和车辆,对车辆的碰撞可能性进行预警,可实现自适应巡航和自动紧急制动等功能。智能汽车的发展过程是汽车驾驶从被动安全到主动安全、从信息孤岛到全面互联的过程,而未来的无人驾驶汽车也是建立在完备的智能感知系统的基础上。因此,主动安全的智能传感系统(摄像头和雷达)将进入需求爆发阶段。激光雷达发展瓶颈短期内在于成本,长期在于无人车产业的发展目前的低
6、级别自动驾驶,即辅助驾驶和部分自动驾驶领域中,主要的定位测距技术仍然是毫米波雷达和视觉传感器。激光雷达与之相比成本过高,未能被车企接受。超声波雷达目前单价约为150美元,激光雷达经过近10年来雨后春笋般的发展,价格已从Velodyne独占时期的逾10万美元(机械式)骤降至Quanergy等创业公司声称的200-300美元(固态式)。而且这些公开售价的激光雷达均是16线以上、准备运用于高级别自动驾驶的产品,而根据Ibeo、北科天绘的说法,4线激光已可满足辅助驾驶,简版的激光雷达系统价格将能够做到更低,并在短期内在低级别自动驾驶领域开始对其他传感器的替代。奥迪新款A8已经开始搭载Ibeo的Scal
7、a4线激光雷达,与毫米波雷达一起构成最新的L3级别自动驾驶系统。此则新闻说明激光雷达成本下降已经逐渐到位,并开始商业应用。相信随着未来工艺的进一步成熟、量产带来的规模效应能够使成本进一步降低,将从高端至低端逐步渗透低级别自动驾驶领域。在高级别自动驾驶,即高度自动及完全自动驾驶领域中,激光雷达是目前各大无人车企(百度、谷歌、福特等)的唯一传感器解决方案,在其竞争技术视觉神经网络算法(主要由特斯拉开发)突破之前将持续独占该地位。2017年6月京东已将无人车投放至高校中进行派件,表明目前的无人车已有能力在特定环境(低速、交规较简单)实际运作,将在一定程度上替代人力执行任务。由于对安全的高标准、严要求
8、,无人车产业目前仍在技术测试期。2017年6月,百度公司的无人车已经开上五环(交规未批准),说明目前的技术水平已有能力处理非常复杂的交通状况。技术并不是无人车产业的唯一瓶颈,除此以外,未来无人车的发展还将取决于多个方面,缺一不可:取得更多的路测数据、政策交规的放开、安全性能的测试、关键部件的成本降低等等。一旦各方面时机成熟、智能汽车才能得到普遍运用,激光雷达作为必备解决方案将迎来巨额爆发。谷歌无人车预计在2020年将实现商用,并在2025年实现量产。固态激光雷达是解决高昂成本和极端环境适应的方案作为汽车部件,低成本、小体积且能嵌入车身是必须的,因此未来固态激光雷达是应用趋势,既可降成本又符合车
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