小鹏专业课 | 傻瓜才用激光雷达?

小鹏专业课 | 傻瓜才用激光雷达?

“傻瓜才用激光雷达?”


这真的是一个非常有争议的话题了,我们绕开Elon的立场不谈,今天来聊聊激光雷达。


事实上,激光雷达在自动驾驶领域一直被广泛的应用。

目前,L3及以上的自动驾驶技术广泛采用激光雷达、毫米波雷达与视觉传感器兼具的综合解决方案,以达到安全冗余的目的。

在我们之前发布的文章中就提到过,高精地图是自动驾驶技术的基础之一。

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为了减少交通事故的发生,增强驾驶的舒适性,ADAS以及无人驾驶技术快速发展,需要精度高、粒度小的地图数据进行信息预判、辅助参照、定位、测试模拟。

然而,不同的系统通常需要不同类型的传感器来收集环境信息。除了诸如高精度地图之类的感知软件技术之外,自动驾驶系统还有四种主要类型的感知硬件设备:毫米波雷达、超声波雷达、高清摄像头和激光雷达。

本文将重点介绍最昂贵和最不常见的激光雷达(LiDAR)。

什么是激光雷达?


激光雷达,也称作光学雷达(英语:lidar, LIDAR, LiDAR,是英文“light detection and ranging”的缩写)。LiDAR是一种用于检测和测量光的技术。它是激光扫描仪和GPS/INS(惯性导航系统)组合导航系统的组合,可以快速方便地获取目标的空间三维信息。原理是使用传感器发射激光束并通过空气传播到地面或物体表面,然后由表面反射,反射的能量由传感器接收并记录为电信号。

激光雷达具有检测距离长,检测精度高,可靠性高的特点。与毫米波传感器相比,激光雷达具有高分辨率并且对目标形状材料不敏感等优点。因此,激光雷达也被认为是自动驾驶所需的传感器装置。

请注意,这里并没有说激光雷达就是自动驾驶唯一的解决方案。


激光雷达的生产商有国外的Velodyne、IBEO、Quanergy,国内的思岚科技、速腾聚创、禾赛科技等等,其中以Velodyne公司在业界中最为著名。


Velodyne成立于1983年,是一家位于加州硅谷的技术公司。Velodyne最早以音响业务起家,随后业务拓展至激光雷达等领域。2016年Velodyne将核心业务激光雷达部门剥离,成立新公司Velodyne LiDAR。该公司开发的LiDAR传感器被谷歌等涉及自动驾驶的公司广泛使用。


(美国Velodyne公司生产的64线、32线、16线激光雷达)


激光雷达的分类?

激光雷达目前主要分为普通机械旋转激光雷达和非旋转固态激光雷达。


传统的机械旋转激光雷达在地图领域相对成熟。它自发明以来已经存在了10年,但因为它非常昂贵,所以它是一种奢侈品。其厂商不太可能进行大批量生产。固态激光雷达,市场上的共识是没有机械旋转的就是固态激光雷达。它的优点是:数据采集速度快,分辨率高,温度和振动适应性强,价格低廉,性能稳定,通过光束控制,检测点(点云)可任意分布。


由于其内部结构的差异,两个激光雷达的尺寸不一样。机械激光雷达尺寸大,昂贵且测量精度相对较高,并且通常放置在汽车外部。固态激光雷达尺寸更小,性价比更高,测量精度相对较低,但可以隐藏在车身内而不会损坏外观。

(自动驾驶公司Voyage公布的第二代无人车)

我们可以看出车顶中间位置的激光雷达使用的是Velodyne的128线激光雷达VLS-128。而在车顶两侧,车头和车尾,则分别安装了四个Velodyne的较低线束的激光雷达。这几个激光雷达的采购成本总计将超过10万美元,奢侈品无疑。

激光雷达的基本原理

激光雷达的工作原理与普通雷达的工作原理非常相似,但它使用激光作为信号源。激光发射的脉冲激光撞击地面上的树木,道路,桥梁和建筑物,引起散射,一些光波将被反射。在激光雷达接收机上,根据激光测距原理,得到激光雷达到目标点的距离。


(激光雷达测距原理图)


我们熟悉的毫米波雷达发出的电磁波是锥形束,该频带的天线主要是电磁辐射。而激光雷达发射的电磁波是直线,主要基于光粒子的发射。脉冲激光连续扫描目标物体,可以获得目标物体上所有目标点的数据。在执行图像处理之后,可以精确地测量视场中的对象的轮廓边缘与设备之间的相对距离。点云和3D环境贴图可以绘制到厘米级别,以提高测量精度。


但是,激光雷达的使用受环境影响很大,光束在被遮挡后无法正常使用,因此在恶劣天气下(雨雾天气、沙尘暴等)无法发挥全部的作用。因此,在这种情况下,需要补充诸如毫米波雷达和高清摄像机之类的传感装置,并结合各种类型的传感装置的优点来应对各种极端条件,只有系统在行驶中能够采集和处理足够多的数据,才能最大程度保证自动驾驶的可靠性和安全性。


激光雷达几个重要的参数分别为:测量距离、角视场、测量精度、测量速率。


测量距离:最大测量距离决定了“眼睛”能看多远,当我们在高速行驶时这个参数尤为重要,能看多远就决定了我们能开多快,需要给自动驾驶系统留足够的反应时间。


角视场:角度视场通常具有垂直角度视场和水平角度视场。角度视野决定了“眼睛”视野的大小。


测量精度:测量精度意味着“眼睛”能看得多清楚,这个精度“够用”就行,就像我们在开车时只需要看清周围会对我们造成影响的物体就够了,并不需要将地上的沙子、石子也看清。


测量速率:测量速率决定了“眼睛”传播给“大脑”信息的刷新速度,激光雷达感知到了有一辆车,前后两次数据的对比可以得出这辆车是否在运动,运动方向,运动速度,这个速度时刻影响着大脑的判断。


机械式激光雷达将激光线束竖向排列形成一个面,通过机械旋转部件转动这个面,扫描周围环境即可呈现出三维立体图形。我们常说的 16 线、32 线、64 线就是竖向排列线束的数量,数量越多,密度则越大,精度相对就越高,但计算机需要处理的信息量也随着增大。


(激光雷达“眼里”的世界)


激光雷达的前景


自动驾驶有感知、决策和控制三大核心逻辑。


这三大核心逻辑很好理解,把车看做一个人,那感知就像人的眼睛,搜集感受周围的情况发送给大脑,大脑接收到眼睛感知的信息后,做出规划决策,再控制手脚来执行大脑的指令。


自动驾驶汽车终于拥有了“灵敏的眼睛”,而这双“眼睛”正是激光雷达。它作为自动驾驶最重要的传感器之一,撑起了自动驾驶的半壁江山。目前,激光雷达已经成为自动驾驶汽车的标配。如果某方案商想实现更多的自动驾驶功能,那就必须堆砌激光雷达。除了特斯拉的现款车型,几乎每个自动驾驶车辆都安装了激光雷达。


业界巨头如谷歌、宝马、奔驰、奥迪和沃尔沃,汽车供应商如博世、德尔福、大陆和先锋;初创企业如Cruise Automation,NuTonomy等,都在其自动驾驶系统中使用激光雷达。谷歌 Waymo 甚至成为了激光雷达的供应商,直接对外销售激光雷达。


当然,激光雷达也不是完美的,它最大的槽点就是昂贵的价格。比如 Velodyne 64 线激光雷达价格高达 7.5 万美元。直到近一两年,它则开发出了体积更小、价格更便宜的 32 线和 16 线产品,不过最低价格也得 7999 美元。除了成本昂贵以外,它还存在另外的一些问题。


对汽车制造商来说,零部件当然越耐用越好,因此带有各种活动部件的激光雷达肯定在可靠性和价格上无法做到尽善尽美,比如 Velodyne 的旋转式激光雷达。鉴于这些缘由,我们相信,激光雷达想进军主流市场就必须切换成固态设计,不过这就需要新的装置将激光发射到不同方向以覆盖车辆周边环境。无论是生产成本还是耐用性,这都是制造商需要克服的技术难题。


激光雷达作为一种在自动驾驶领域有显著优点的传感器,在未来的发展中,必然朝着小型化、耐用化、低成本化这个发现去前进。

编辑于 2019-05-14