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補盲激光雷達,能成為智能汽車的新剛需?

Hobby觀察 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:梁浩斌 ? 2022-11-07 08:19 ? 次閱讀
電子發燒友網報道(文/梁浩斌)去年開始,激光雷達作為自動駕駛的核心傳感器之一,開始陸續在智能汽車上出現。而目前激光雷達的主流應用是用于前向探測,普遍采用一顆前向或兩顆分布在汽車前杠兩側的前向激光雷達方案,解決前向長距離探測的問題。

但目前從激光雷達的參數來看,由于垂直視場角的限制,比如目前某款已量產上車的激光雷達垂直視場角僅25°,在常規位置安裝的前向激光雷達必然會存在一定的探測盲區,對于一些近距離的低矮障礙物,比如雪糕筒、限位桿、石墩、路牙等無法做到精準探測,對于輔助駕駛而言可能會存在安全隱患。

另一方面,由于單個激光雷達視場角參數普遍在100°-120°上,那么在近距離時顯然兩側會有比較大的盲區。那么我們是否需要在車輛兩側再增加補盲用的激光雷達?這會是自動駕駛的剛需嗎?

補盲激光雷達有哪些不同?

最近禾賽就發布了一款近距離補盲激光雷達FT120,這讓補盲激光雷達再次受到關注。與目前量產車型上普遍搭載的混合固態激光雷達不同,FT120是一款純固態激光雷達,采用Flash方案,沒有活動的掃描部件,激光發射和接收都通過芯片完成。

但據禾賽介紹,F120與一般的Flash激光雷達不同,采用了禾賽獨家技術,可以實現對光源發射時間和方向的控制,這使得這款激光雷達的應用場景有更大的可能。

作為補盲用的激光雷達,最主要的目的就是用更廣的垂直視場角來補充前向激光雷達的探測盲區。以禾賽F120為例,視場角為100°x75°,在10%反射率下可以實現30m測距,最大探測距離為100m。

當然,分辨率也需要有一定的基礎,才能探測出比如立體停車架、較小的障礙物等。F120據稱采用了禾賽自研第三代激光接收芯片,單個芯片上集成了由數萬個激光接收通道構成的面陣,在更小面積上實現了更高的點云密度。最終可以實現192,000點/秒的點頻 (單回波模式下) 和160 (H) x 120 (V)的全局分辨率。

另一方面,補盲激光雷達由于主要會安裝在車輛兩側,因此體積上或是外露探測視窗面積要相比前向激光雷達更小。繼續以F120為例,其外露視窗面積僅為70mm x50mm,在測試車上可以看出,所占的位置只占前翼子板很小的面積,可以較好地隱藏。

其實此前的一些傳感器方案里,比如華為MDC平臺的自動駕駛傳感器方案中,可以發現前翼子板左右各布置一顆激光雷達,規格與前向長距離激光雷達相同,體積也較大,難以隱藏。但另一個問題是,布置在前后翼子板上的激光雷達一般用于補盲,采用與前向激光雷達相同規格的方案一方面是垂直視場角可能滿足不了需求,另一方面是價格也相對較高。

因為補盲激光雷達往往要布置多顆,如果采用成本較高的混合固態激光雷達,會大大提高整車成本。F120補盲激光雷達由于采用了芯片化的設計,規模生產成本會大幅降低,搭配前向長距離激光雷達加上車身周圍多顆補盲激光雷達的方案相對而言成本也能較好控制,同時實現較好的感知效果。因此,未來補盲激光雷達上車,很可能Flash路線會成為主流選擇。


多家廠商已經推出相關產品,預計2024-2025上車

在禾賽之前,其實早已有多家激光雷達廠商在布局或已經發布了補盲激光雷達的相關產品。創立于2016年的激光雷達公司Cepton在創立之初就選擇了L2+ADAS的賽道,采用獨有的MMT(Micro Motion)技術,好處是避免了目前市面上激光雷達中存在的機械結構磨損,且沒有鏡片對光線的衰減作用。

Cepton在2021年初推出了一款全球最小的近距離廣角激光雷達Nova,具有90~120°(H)和60~90°(V)的視場角,尺寸僅為3.5cm x 3.5cm x 7.5cm,探測距離30m,重量不到350克,成本更是將低于100美元。

國內激光雷達廠商亮道智能在今年5月發布了國內市場上首款純固態側向補盲激光雷達LDSense Satellite,在垂直視場角可以達到75°-90°,水平視場角也超過120°,探測距離30m-50m,同樣采用VCSEL+SPAD的Flash純固態激光雷達路線。據稱LDSense Satellite將在2023年底完成SOP,按照汽車供應鏈的時間,大概要到2024或2025年才能在量產車上見到了。

禾賽F120同樣是預計2023年交付,官方表示已經獲得主機廠超過100萬臺的訂單,這樣看來似乎2023年會是純固態激光雷達的“交付元年”,但量產車同樣預計要2024年后才會在馬路上見到了。

當然,Flash激光雷達的路線目前還未有大規模上車的產品,甚至還未有量產的車規級產品。更早之前,也有過不少混合固態路線的補盲激光雷達出現,速騰聚創、鐳神智能都推出過類似產品,被用于自動駕駛測試車輛或園區無人車上。

但補盲激光雷達是否會成為自動駕駛和智能汽車的剛需?這個問題或許要取決于自動駕駛算法的進展。
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