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固态激光雷达在2018为什么没有火

MEMS 来源:cg 2019-01-07 17:07 次阅读

固态激光雷达一直被视为自动驾驶ADAS行业的皇冠明珠,凭借其低成本、高可靠性和高分辨率的特点,一直被业界寄予了厚望。固态雷达真正优势在哪里?市面上的固态激光雷达公司面临的挑战都有哪些?禾赛新发布的第三代固态雷达PandarGT 3.0可否解决这些难题?本文将逐一给出答案。

迟迟没有出现的固态激光雷达元年

激光雷达行业有个怪现象 —— 每年CES,都会有人会煞有介事地说,机械雷达要被淘汰,明年会是固态激光雷达的元年!一年又一年,固态雷达公司的PPT更新了一版又一版,承诺的next month的交货期明日复明日,时不时还冒出哪家初创固态公司巨额融资的新闻。“目标成本50美元!” —— 一副马上要改变世界的兴奋。

而现实呢,Waymo头顶上还是顶着一台高线数的机械雷达。世界各地陆续投入商业化运营的载人载货无人车,无一例外地选择了机械雷达。禾赛稳定可靠的机械雷达销量不仅没有受到固态雷达的影响,反而在2018年实现了业绩数倍的增长。

Lyft无人车搭载禾赛激光雷达

Nuro无人送货车搭载禾赛激光雷达

什么是固态激光雷达

激光雷达(LiDAR)是用激光来进行三维扫描的传感器,被广泛应用于无人车和机器人的各个领域,通常是一辆无人车上最贵也是最重要的传感器,售价高达数万美元。

固态激光雷达(Solid-State LiDAR)理论上是完全没有移动部件的激光雷达。典型技术路线如光相控阵(Optical Phased Array)和Flash,被认为是纯固态的方案。

近年来,业界也会笼统地把非完全旋转的激光雷达统称为“固态”。这些技术方案往往会有一些微小的移动部件,严格意义不能算固态,但它们同时又具备了固态雷达性能上的很多特点,如分辨率高、有限水平FOV(前向而不是360°)等,因此在讨论的时候被大家统称为“固态雷达”。

固态雷达核心优势和面临的挑战

分辨率高

固态雷达最明显的优势是超高的分辨率。相比于机械雷达固定的垂直角分辨率(Velodyne 128线雷达是0.11°),固态雷达由于采用了连续扫描的方式,其垂直和水平角分辨率在低帧率(比如5Hz)下可以做到0.03°,生成“图像级”的效果,是机械雷达无法比拟的。

Hesai PandarGT 3.0实测点云图(最近距离20cm)

装调效率高(易量产)

传统机械雷达中,40线对应40个发射和接收装置。在线数增加过程中,装调时间会显著增加。相比之下,常见固态雷达的技术方案只包含一个(或者几个)激光发射器和接收器,因此可以大幅降低其装调工艺中对不同线校准所产生的工作量,提高生产效率。

除了这两点,固态雷达其他本应该有的特性(测距远、可靠性强和成本低),现有市面上所有的固态雷达产品都很难同时满足,这就决定了这些固态雷达方案在短时间内很难被产品化。几乎所有的固态雷达公司的交货日期都在不断延期就不足为怪了。

那么,固态雷达还必须具备哪些特性,这些特性有可能被实现么?

测距远

Flash鉴于其全向发光的物理极限,测距只能不超过50m,暂且不提。其他固态激光雷达最核心的元器件光学转向机构,而这些转向机构往往由于元器件成熟度所限,无法做到足够高的光学效率。相比机械雷达成熟的测远性能(近日禾赛官宣的Pandar40P做到了惊人的200m@10%反射率,几乎已经是机械雷达的物理极限),根据最新的公开信息,市面上多数固态雷达的测远性能还在30-65m@10%挣扎。这一定程度上解释了很多固态雷达公司喜欢在室内做Demo的原因,30m@10%的产品在封闭的室内做Demo效果可以很好,但测远距的问题一上路就会暴露出来。

Hesai Pandar40P实测点云鸟瞰图

这就带来另外一个悖论,一个只能测30m的固态雷达,还有必要做那么高分辨率么?固态雷达分辨率高最大的价值是远距。在200m处,32线的机械雷达线垂直间距为1.2m,固态雷达可以缩小为0.1m,让200m外的行人扫到的线数,可以从2线提高到15线。相反,30m范围内,32线的点密度已经足够,固态就会显得杀鸡用牛刀。

可靠性强(易过车规)

“固态雷达没有旋转部件,容易过车规。”这句话被重复了一百遍,仿佛就变成了真理。然而,它却是一个无法被证明的猜想。全世界迄今唯一过车规的激光雷达,是Valeo的一款机械旋转的雷达。汽车上旋转部件有上百个,并没有阻碍它们过车规。

相反,固态雷达的扫描器器件往往是一个不成熟的全新的零件,会面临更多的量产工艺和可靠性的问题,在成熟的供应商出现之前,这个核心部件可靠性的问题是很多固态雷达公司一道无法逾越的鸿沟。“不稳定”,“无法量产”是过去两三年里固态雷达公司的普遍状态。Demo可以很美好,但是想要把一个全新的设计做到和传统雷达一样稳定可靠,是非常有挑战的事情。

成本低

固态雷达得益于简单的结构和较少的元器件数量,成本会有所降低。然而,鉴于很多固态雷达公司为了提高性能,选用了昂贵的激光器(数千美元的光纤激光器)或者昂贵的扫描机构,反而导致整套系统成本更高。加上固态雷达无法独立完成360°扫描,多个雷达的拼接也会进一步增加系统成本。

禾赛:第三代固态雷达PandarGT 3.0

PandarGT 3.0实物图

(H×L×W:96mm×113mm×126mm)

自2017年12月发布PandarGT(GT = GuTai)以来,禾赛团队经历了一年多的潜心迭代,终于在2019年初交出了一份满意的答卷——PandarGT 3.0.这其中数不清的失败的尝试和弯路自不必说。看一段完整的路测视频:

Hesai PandarGT 3.0实测视频合集(3min)

Hesai PandarGT 3.0实测点云 (世博园)

Hesai PandarGT 3.0实测点云

(世博园,顶视图)

简单总结,我们做对了两件重要的事情。

一、自研的高速振镜系统

秉承禾赛“研发一代、部署一代、推广一代”的产品体系,在禾赛刚开发机械激光雷达产品的初期,即开始了对微振镜器件的研发设计,历经数十次的工艺迭代和振镜结构及驱动和角反馈系统设计,终于打磨出了一款显著提升光学性能的微振镜,可以在-40℃到120℃长期使用,且抗冲击性强,其温度适用范围远优于市场上的同类产品,为微振镜固态激光雷达实现车规化提供了重要保障。

PandarGT 3.0振镜在120℃恒温下长期测试

PandarGT 3.0振镜及市场上相似产品温度使用范围

这款振镜不仅拥有超高的光学接收效率以增强测距能力,其震动频率可实现1500线/s的扫描能力,使GT 3.0在5Hz和10Hz工作模式下分别为300线和150线,即使是150m外的行人,依然可以有效感知。

PandarGT 3.0 行人走远(20m-150m)探测效果

二、自研的光纤激光器

为了实现300m@10%的测距能力,GT 3.0采用1550nm光纤激光器作为光源,该波段人眼安全阈值远高于905nm激光器,因而更适用于远距离探测。但因为光纤激光器使用温度范围有限且体积较大,目前市场上同类产品通常采用光纤激光器和激光雷达探测单元分离的方法来解决这个问题,将光纤激光器置于车内温度较低的地方。

这种方式,存在以下几个弊端:

会增大激光雷达的整体体积

连接探测单元和光纤激光器模组的光纤和信号线需要穿过汽车车体走很长的路径,极大地增加布线复杂度和恶化信号完整性

分体式的光纤接头极易受到空气灰尘的影响而毫无预警地损坏激光器

市场上现有采用光纤激光器作为光源的

激光雷达产品示意图

为了解决这些问题,禾赛自主研发了光纤激光器及其控制模块,其体积远小于同类型的光纤激光器,使用温度范围达到了-40℃到110℃,满足车用环境的温度要求。除此之外,这款自研的光纤激光器的量产成本在百美金量级,远低于同类产品的市场零售价。

禾赛自研光纤激光器对比同类产品

禾赛自主研发的光纤激光器及其驱动模块(最高平均功率2.4W,脉冲频率1MHz, 脉宽1ns),为市场上平均功率超过2W的体积最小光纤激光器之一。

PandarGT 3.0 150m处车流探测效果

为自动驾驶量身定做的功能

一、FOV动态可调

GT 3.0是一款具有动态调整功能的智能激光雷达,其垂直FOV可以实现5°到20°动态可调,以适应Local和高速两种不同场景。除此之外,线数分布具有均匀分布和中心加密两种模式,在加密模式下,中心处可以实现0.035°(5Hz刷新率下)和0.07°(10Hz刷新率下)的垂直视场分辨率。除此之外,垂直视场的FOV还能实现±5°的整体偏置,用于更细微地去探测上方或者下方的目标物。

PandarGT FOV可调示意动画

PandarGT FOV动态可调点云

二、抗干扰能力

GT 3.0延续了Pandar40P的抗干扰技术,在多台激光雷达同时工作的状态下,不会受到其他激光雷达的干扰,相关介绍参见「核武器升级!禾赛Pandar40P的几个杀手功能」。

CES室外现场Demo

2019年CES是禾赛历史上第一次参展,我们将会在North Hall的室内展厅和Platinum Lot的室外场地同时展出我们的Pandar64/PandarGT 3.0两款产品。PandarGT 3.0将会在室外的自动驾驶专区Live现场展出。现场将会实时展示PandarGT 3.0的测远能力、分辨率、FOV动态调整功能以及诸多新的雷达特性,欢迎自动驾驶行业的专家预约洽谈合作(官网可以预约时间www.hesaitech.com)。

写到最后,我想说,2019,一定是固态激光雷达的元年

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原文标题:那些被寄予厚望的固态激光雷达,为什么2018没有火?

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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