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补盲激光雷达,能成为智能汽车的新刚需?

lPCU_elecfans 来源:未知 2022-11-07 07:20 次阅读
电子发烧友网报道(文/梁浩斌)去年开始,激光雷达作为自动驾驶的核心传感器之一,开始陆续在智能汽车上出现。而目前激光雷达的主流应用是用于前向探测,普遍采用一颗前向或两颗分布在汽车前杠两侧的前向激光雷达方案,解决前向长距离探测的问题。
但目前从激光雷达的参数来看,由于垂直视场角的限制,比如目前某款已量产上车的激光雷达垂直视场角仅25°,在常规位置安装的前向激光雷达必然会存在一定的探测盲区,对于一些近距离的低矮障碍物,比如雪糕筒、限位杆、石墩、路牙等无法做到精准探测,对于辅助驾驶而言可能会存在安全隐患。
另一方面,由于单个激光雷达视场角参数普遍在100°-120°上,那么在近距离时显然两侧会有比较大的盲区。那么我们是否需要在车辆两侧再增加补盲用的激光雷达?这会是自动驾驶的刚需吗?

补盲激光雷达有哪些不同?

最近禾赛就发布了一款近距离补盲激光雷达FT120,这让补盲激光雷达再次受到关注。与目前量产车型上普遍搭载的混合固态激光雷达不同,FT120是一款纯固态激光雷达,采用Flash方案,没有活动的扫描部件,激光发射和接收都通过芯片完成。
但据禾赛介绍,F120与一般的Flash激光雷达不同,采用了禾赛独家威廉希尔官方网站 ,可以实现对光源发射时间和方向的控制,这使得这款激光雷达的应用场景有更大的可能。
作为补盲用的激光雷达,最主要的目的就是用更广的垂直视场角来补充前向激光雷达的探测盲区。以禾赛F120为例,视场角为100°x75°,在10%反射率下可以实现30m测距,最大探测距离为100m。
当然,分辨率也需要有一定的基础,才能探测出比如立体停车架、较小的障碍物等。F120据称采用了禾赛自研第三代激光接收芯片,单个芯片上集成了由数万个激光接收通道构成的面阵,在更小面积上实现了更高的点云密度。最终可以实现192,000点/秒的点频 (单回波模式下) 和160 (H) x 120 (V)的全局分辨率。
另一方面,补盲激光雷达由于主要会安装在车辆两侧,因此体积上或是外露探测视窗面积要相比前向激光雷达更小。继续以F120为例,其外露视窗面积仅为70mm x50mm,在测试车上可以看出,所占的位置只占前翼子板很小的面积,可以较好地隐藏。
其实此前的一些传感器方案里,比如华为MDC平台的自动驾驶传感器方案中,可以发现前翼子板左右各布置一颗激光雷达,规格与前向长距离激光雷达相同,体积也较大,难以隐藏。但另一个问题是,布置在前后翼子板上的激光雷达一般用于补盲,采用与前向激光雷达相同规格的方案一方面是垂直视场角可能满足不了需求,另一方面是价格也相对较高。
因为补盲激光雷达往往要布置多颗,如果采用成本较高的混合固态激光雷达,会大大提高整车成本。F120补盲激光雷达由于采用了芯片化的设计,规模生产成本会大幅降低,搭配前向长距离激光雷达加上车身周围多颗补盲激光雷达的方案相对而言成本也能较好控制,同时实现较好的感知效果。因此,未来补盲激光雷达上车,很可能Flash路线会成为主流选择。

多家厂商已经推出相关产品,预计2024-2025上车

在禾赛之前,其实早已有多家激光雷达厂商在布局或已经发布了补盲激光雷达的相关产品。创立于2016年的激光雷达公司Cepton在创立之初就选择了L2+ADAS的赛道,采用独有的MMT(Micro Motion)威廉希尔官方网站 ,好处是避免了目前市面上激光雷达中存在的机械结构磨损,且没有镜片对光线的衰减作用。
Cepton在2021年初推出了一款全球最小的近距离广角激光雷达Nova,具有90~120°(H)和60~90°(V)的视场角,尺寸仅为3.5cm x 3.5cm x 7.5cm,探测距离30m,重量不到350克,成本更是将低于100美元。
国内激光雷达厂商亮道智能在今年5月发布了国内市场上首款纯固态侧向补盲激光雷达LDSense Satellite,在垂直视场角可以达到75°-90°,水平视场角也超过120°,探测距离30m-50m,同样采用VCSEL+SPAD的Flash纯固态激光雷达路线。据称LDSense Satellite将在2023年底完成SOP,按照汽车供应链的时间,大概要到2024或2025年才能在量产车上见到了。
禾赛F120同样是预计2023年交付,官方表示已经获得主机厂超过100万台的订单,这样看来似乎2023年会是纯固态激光雷达的“交付元年”,但量产车同样预计要2024年后才会在马路上见到了。
当然,Flash激光雷达的路线目前还未有大规模上车的产品,甚至还未有量产的车规级产品。更早之前,也有过不少混合固态路线的补盲激光雷达出现,速腾聚创、镭神智能都推出过类似产品,被用于自动驾驶测试车辆或园区无人车上。
但补盲激光雷达是否会成为自动驾驶和智能汽车的刚需?这个问题或许要取决于自动驾驶算法的进展。

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