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自动驾驶汽车的千里眼:说说激光雷达
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自动驾驶汽车的千里眼:说说激光雷达
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2022-9-16 19:02:21
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3月4日,一条新闻在媒体平台传开:“特斯拉开启‘自动驾驶’模式时,一头撞上了前面排队等红灯的车辆,导致4车追尾”;就此特斯拉已经做出回应,称报道失实,那辆ModelX的驾驶员在事故发生时并未开启自动辅助驾驶功能。虽然澄清了原委,但消费者对于“自动驾驶”安全隐患的担忧仍在,也引发了汽车人对无人驾驶/自动驾驶的新一轮思考。
特斯拉的技术逻辑,是搭载了满足HAV(高度自动驾驶)要求的传感硬件配置,通过OTA软件升级实现更高级别的自动驾驶;在这里,系统以视觉感知为核心。
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无人驾驶,“视觉”解决方案目前看来主要有两个阶段:在L3(依照SAE分级)时代,在车前后各部署毫米波雷达和用于ADAS功能的摄像头,如特斯拉,偏现实应用;下一阶段(处于研发和测试)是采用激光雷达解决方案,常见的车顶元器件就是激光雷达(LiDAR),采用这种方案的有谷歌、百度、优步等公司。
“毫米波ADAS”的方案,可更直接地捕捉物体轮廓、色彩等,有相对精确的识别,对近范围的距离识别也颇为精准,好比我们的生物视觉,可以轻易辨别有效近距的物体景深;激光雷达(LiDAR),是通过发射激光束来探测目标位置、速度等特征量的系统,在测距的精确性上很有优势。
然而,大家逐渐意识到,前者在物体识别上存有天然短板;相比之下,激光雷达因测距精度高,方向性强,响应快,不受地面杂波影响,能有效提供车辆決策与控制系统所需之信息等长处,成为目前自动驾驶环境感测几乎最有效方案,技术路线优势得到肯定。
宏观上讲,两大特性使其在未来无人驾驶领域中有核心作用:一是通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D模型,运用相关算法可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。二是SLAM(同步建图)加强定位,实时得到的全局地图,通过与高精度地图中特征物的比对,可以实现导航及加强定位精度。具体地说,激光雷达的优势体现在解析度高、抗有源信号干扰强、探测性好、不受光线影响、测速范围大等特性上。
与此同时,激光雷达的相对劣势也是存在的。第一,红外线波受气象影响大。若在大雨、下雪、浓雾等非晴朗气候条件下,红外线波的侦测能力将大幅衰減,感测距离也会受到影响。另外,巨大的信息流是问题。快速且大量的资料是嵌入式系统难以负荷起的工作,需要专业处理器才能完整处理。最后,也是最重要的是价格昂贵。Velodyne64线产品的供应价格高达8万美元,已开发出的相对便宜的32线和16线激光雷达的价格也分别3万美元与8000美元,价格也是激光雷达目前普及的最大障碍。
事实上,要做到完全的无人驾驶,仅靠单种类型的传感器难以实现,未来最理想的方向一定是多种传感器的融合。而发展更廉价的固态多线束激光雷达来填补空白,显得尤为重要。
目前,市场上的高精度车用激光雷达产品的生产厂商主要集中于国外,像美国的Velodyne、Quanegy以及德国的IBEO公司等。国内发展相对缓慢,主要以2D激光雷达为主,成品形态又多用于地形测绘、建筑测量等领域。随着ADAS以及无人驾驶的兴起,对3D高精度激光雷达的需求也快速增长,国内多家创业公司以及上市公司为代表的企业也开始逐步涉足。
作为行业领头羊的Velodyne,地位不可撼动。除了谷歌等大咖的眷顾,今年1月份举行的拉斯维加斯CES展上,福特就已在其第三代自动驾驶车型上使用了Velodyne 最新的激光雷达测距传感器——固态混合超级传感器(SH UltraPUCK Auto),公司正在向产品的轻量化和低成本化发力,据透露,目前他们也已经与国内大型代工厂商和车厂建立了合作关系,车厂会对Velodyne的新品进行测试,预计Velodyne在2017年将会推出迭代版本,并在2018 年第四季度推出芯片级的产品(期望做到500美元),并最终投放在 2020年的车型上。2016年8月,Velodyne LiDAR获得百度与福特公司1.5亿美元的共同投资。
Quanergy在去年的CES上发布S3固态激光雷达,通过相控阵技术和芯片化的方式极大地提升生产效率。去年8月B轮获9000万美元融资。其CEO,LouayEldada日前向媒体表示,S3固态激光雷达的生产已经蓄势待发,非车规级产品将在今年9月份下线,而明年车规级的S3也将交付到客户手中。Quanergy眼下在全力打造软硬件整体解决方案,有六成以上的研发工程师在主攻软件。与其合作的有来自美国、德国、英国、中国、日本、韩国OEM共28家,中国两家。CEO还提及,鉴于中国市场庞大,客户需求旺盛,今年年中将启动中国本土化的研发和支持工作布局。
有意思的是,今年1月8日,一向任性的谷歌也不甘人后,其自动驾驶公司Waymo的CEO,Krafcik在底特律国际车展前夕宣布,将自行研发所有无人驾驶组件,包括激光雷达,其自家研发的激光雷达的成本相对于项目开始之时,已经下降了90%,从超过7万美元直落至7500美元。
从技术逻辑上看,算法层是软件支撑,互联网和软件企业有天生优势;执行层是汽车控制与安保中枢,OEM以及Tier1厂商管控;感知层的零组件供应链分散,切入难度相对较低。因此,国内新进入企业的主要机会在于感知层的供应链。然而,除了本身精密仪器的技术屏障外,将激光雷达线数增加并放至车载环境使用,国内产业受限于实力,也面临不少挑战。在国际主流技术稳定,而焦点落在成本控制上时,国内企业可能有机会抓住机遇。目前看来,商业上,更快速可行的方式可能是对行业巨头的中国本土化提供支持,从而寻求发展机遇。
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