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激光雷达被马斯克吐槽,全自动驾驶却非它不可

 InfoRich 2021-10-14

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4月中旬,压力山大的特斯拉法务副总裁兼代理法律总顾问Alan Prescott跳槽埃隆·马斯克不认可的激光雷达(LiDAR)龙头Luminar,这是近三年四任法律总顾问的离职。

3月,美国开始重新调查特斯拉可能与“自动驾驶”相关的最近23起事故。马斯克自家法务公开打脸,在备忘录里说:FSD(全自动驾驶)实际只是L2,并向加州机动车辆管理局(DMV)承认:到今年年底,马斯克承诺的L5级FSD也无法实现。

ADAS和AD都离不开LiDAR

伴随汽车行业持续推进具有ADAS(高级驾驶员辅助系统)和AD(自动驾驶)功能的新型汽车安全的进程,各种最先进解决方案不断涌现。除了嘴硬的特斯拉,大多数主机厂和系统(Tier 1)供应商都认为,激光雷达、雷达和摄像头的组合对于打造强大的车辆安全平台至关重要。事实上,近年来以激光雷达为代表的光探测与测距技术在ADAS和AD等应用领域已取得了长足发展。

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L3是个很大的坎儿

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图源 | leddartech.com

国际汽车工程师学会(SAE)将汽车自动驾驶能力定义为L0至L5。L1包括自动紧急制动(AEB)和车道偏离警告系统(LDWS)功能;L2启用了车道保持辅助(LKA)和自适应巡航控制(ACC)等安全选项。在L2车辆中,驾驶员可以长时间将手从方向盘上移开,将脚从踏板上移开,从而实现部分自动化。L2功能需要驾驶员在某些驾驶场景进行干预,仍应保持对驾驶环境的关注。因此,随着车辆从部分自动化过渡到有条件自动驾驶,启用L3仍然面临很大的挑战。

虽然,现在主机厂已在汽车中集成了一套传感器,如无线电探测和测距(雷达)、摄像头、惯性测量单元(IMU),以及防抱死制动系统(ABS),但只有持续的改进才能进一步实现驾驶的自动化。

L3车辆将启用交通堵塞辅助(TJA)和驾驶员监控系统(DMS)等功能,以实现驾驶员到机器的过渡。与L2不同,L3须将监控周围环境的重任放在车辆的传感器套件上。

然而,从L2到L3的转变是细粒度的,因为行业定义了一个称为L2+的中间级。L2+由高清地图提供,在最佳和次最佳驾驶条件下都有很好的视野。从本质上讲,L2+提高了车辆对其路径的理解,尤其是在没有车道和不熟悉驾驶目的地的情况下。除L3外,L4和L5将包括高速公路和其他任何地方的自动驾驶,达到高度自动化能力。

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传感器功能差异化分析

从行业趋势看,今天制造的大多数车辆都是L0,但是,预计L1及以上的车辆将会增加。例如,2019年,每六辆汽车中就有一辆配备了L2及以上的能力。预计到本世纪末,几乎每两辆车中就有一辆达到L2及以上级别。大多数主机厂的典型方法是使用多个雷达和摄像头设计L2车辆。

ImageADAS级别和AD车辆销量预测

到目前为止,虽然雷达加摄像头还是可以接受的,但仅仅依靠这两样东西可能不足以实现L3和更高级别。由于在相似测量条件下各种传感器的作用有很大差别,激光雷达与雷达和摄像头的互补性受到了广泛关注。

Image雷达、摄像头和激光雷达的比较

实际上,由于需要对采集到的图像进行处理,因此摄像头需要更大的计算能力。另一方面,激光雷达依靠模拟检测或统计方法生成点云图像,需要的计算周期较少。激光雷达比摄像头有更好的距离、分辨率和精度,但摄像头能够识别道路交通标志和不同颜色(可能难以识别浅色,如特斯拉的一些事故),激光雷达无法取而代之。

Image激光雷达感测和处理

另外,激光雷达和摄像头感测都受益于雷达作为ADAS系统的先行互补技术。例如,摄像头的工作可能会受到降雪的影响;而天气条件可能会改变传播介质的折射率,并缩小激光雷达的探测范围。

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激光雷达技术细分

激光雷达大致分为四个部分:测量技术、发射源、探测器和光束控制。

从测量技术角度看,目前主要采用两种方法:

飞行时间

(ToF)

通过确定脉冲的传输时间和到达时间之差来测量的。这种系统使用的脉冲往往功率很高,但脉冲宽度很窄。可探测范围与脉冲的峰值功率成正比。

在这种测量技术中,物体的范围是可测量的,但速度是不可测量的。使用ToF,信噪比(SNR)问题比较严重,特别是在明亮的环境中。目前ToF系统可实现的接收灵敏度、射程通常限制在100-200m。

调频

连续波

FMCW

相对不受SNR问题的影响,因为这种技术依赖于发射光子的数量,而不是峰值激光功率。此外,由于相干检测的性质,只有相关波长被放大用于信号处理。FMCW能够以相对较低的功率检测目标的距离和速度。

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图源 | The Driver

在发射源技术方面,大多数设计师更喜欢激光二极管,而不是光纤激光器或其他类型,因为它可以提供更好的成本、性能和系统级集成。常用半导体激光器设计的发射方式中有两类受到广泛关注:

边发射激光器(EEL):

因为光线从EEL侧面发出,所以它更适合作为分立元件而不是阵列使用。不过,对于较宽的视场(FoV)和更长的射程,阵列优于在高峰值功率下工作的分立二极管和发射器,但通常会增加冷却系统的成本。

顶发射垂直腔面发射激光器(VCSEL):

它可以作为阵列制造。虽然该技术是一个新兴领域,但随着在汽车中的应用,其成本/瓦数有望提高。据信,其射程最远可达500米。然而,鉴于光束的椭圆性质,光源是其缺点。

最后,发射波长是发射源中另一个需要考虑的关键因素。在最大允许曝光的情况下,目前使用的大多数发射器都是905nm左右的近红外(NIR),在高功率下对人眼不够安全。正因为如此,因其更好的眼睛安全水平,1550nm短波红外(SWIR)波长的发射器备受关注。

在接收端,视场对于确保有效捕获返回光,并通过模拟检测或统计检测进行处理至关重要。光电探测器的有效面积、透镜的焦距和光学带通滤波器的位置决定了视场。原则上,更宽的视场是首选,但它是以更大的光电探测器芯片为代价实现的,从而导致更高的机端电容和更高的噪声。

目前,激光雷达中使用的探测器有很多种,如光电二极管(PD)、雪崩光电二极管(APD)、硅光电倍增管(SiPM)和单光子雪崩二极管(SPAD)。与近红外发射器配对的探测器是硅基的,因此,成本不是问题。不过,SiPM相对昂贵,导致在1550nm波长处的系统成本较高。

虽然所有这些类型的探测器都可以接受灵敏度和红外探测性能,但在SiPM和SPAD中增益要大得多。为了有效地进行检测,如果不增加收集透镜的孔径或使用具有高光敏性的检测器,则不能增加接收信号强度。

另一个挑战是带通滤波器的设计,它白天需要在太阳的波长下工作,晚上需要在路灯和前照灯的波长下工作。因此,模拟检测仍然有很多挑战。由于工作原理是接收脉冲和直方图展开,一些设计人员选择使用SPAD进行统计检测。

目前,正在实施和研究的关键波束控制技术包括:机械式、微电子机械系统(MEMS)、闪存和光学相控阵(OPA)。

Image不同扫描机构的激光雷达波束控制技术

激光式

目前主要用于商业自动驾驶汽车。它是多通道设备,有多个激光器和360°旋转的探测器。机械设计笨重而昂贵,由于美学问题,限制了它在乘用车中的应用。

MEMS

采用一个集成了硅上执行器的微扫描镜,它在照明过程中控制激光束。与机械式激光雷达相比,其设计便宜很多,但在所有降雨条件下,可靠性问题依然存在。

闪光式

其激光束不是扫描整个区域,而是一次照明所有区域。这种激光雷达没有运动部件,为汽车用例提供了更好的可靠性。很显然,要形成一幅图像需要一组探测器。闪光概念的一个微小变化是连续闪光,其中整个场景的照明不是一次完成的,而是逐列完成。

OPA

通过控制激光器阵列的相位来控制照明。它类似于闪光激光雷达,没有移动部件,因此,也提供了良好的可靠性。由于具有集成度高、扫描速度快、成本低等优势,OPA是固态激光雷达的重要发展方向。

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冗余互补和成本考量

Amkor Technology汽车产品营销高级经理Ajay Sattu认为,由于监管部门缺乏对激光雷达的授权,汽车主机厂只能选择冗余的方式来确保自动驾驶的安全。如上所述,摄像头、雷达和激光雷达不仅相互补充,而且在某些应用中相互竞争。

由于激光雷达客户的不同需求,市场上解决方案高度分散。缺乏规模经济又使激光雷达系统的成本居高不下,特别是机械式激光雷达。据IHS Markit预测,到2025年,64通道扫描的机械式激光雷达系统的成本可能会到800美元以下。如果实现了这一点,那么对于专注于移动即服务(MaaS)且高于L4的主机厂来说,激光雷达模块的价位可能是可以承受的。对于个人使用的车辆,更便宜的固态激光雷达解决方案应该是首选。

Image激光雷达成本细分和发展趋势

写在最后

在环境、经济和社会因素的推动下,对先进汽车安全解决方案的需求将持续增加。负担得起的安全是一个优先事项,而激光雷达已成为ADAS的主要组件。

市场需要的是为ADAS的每个部分提供一揽子解决方案的厂商,包括摄像头、雷达和激光雷达。在专注于交付激光雷达模块光电探测器产品组合的同时,还要开发创新解决方案(系统级封装的发射器和接收器),不断提升激光雷达的成本效益。此外,厂商还应利用地理上分布的优势,为汽车、工业和消费应用领域的全球客户提供战略性实施服务。

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