目前我們常見的車載激光雷達,基本都是機械式,其明顯特征就是擁有機械部件可以旋轉(zhuǎn),比如百度自動駕駛汽車上的Velodyne 64線激光雷達。它的優(yōu)勢以前的文章已經(jīng)介紹過,我們就不在多說了,但由于機械式的設計也直接構成了當下激光雷達的幾項不足。首先,光路調(diào)試、裝配復雜,生產(chǎn)周期漫長,導致成本居高不下。其次,機械旋轉(zhuǎn)部件在行車環(huán)境下的可靠性不高,難以符合車規(guī)的嚴苛要求。
因此,為了降低激光雷達的成本,也為了提高可靠性,滿足車規(guī)的要求,激光雷達的發(fā)展方向自然從機械式激光雷達轉(zhuǎn)向了固態(tài)激光雷達。
所謂的固態(tài)激光雷達,大家普遍的認識是不旋轉(zhuǎn)的就是固態(tài)激光雷達。通常分為三種,基于相控陣、Flash、MEMS三種方式實現(xiàn)的。
采用相控陣原理實現(xiàn)固態(tài)激光雷達,完全取消了機械結構,通過調(diào)節(jié)發(fā)射陣列中每個發(fā)射單元的相位差來改變激光的出射角度。光學相控陣一般都是通過電信號對其相位進行嚴格的控制實現(xiàn)光束指向掃描,因此也可以稱為電子掃描技術。但也易形成旁瓣,影響光束作用距離和角分辨率,同時生產(chǎn)難度高。
采用3D Flash技術的固態(tài)激光雷達屬于非掃描式雷達,發(fā)射面陣光,是以2維或3維圖像為重點輸出內(nèi)容的激光雷達。雖然穩(wěn)定性和成本不錯,但主要問題在于探測距離較近,在技術的可靠性方面還存在問題。
而基于MEMS的固態(tài)激光雷達,是通過微振鏡的方式改變單個發(fā)射器的發(fā)射角度進行掃描,由此形成一種面陣的掃描視野。目前基于MEMS方式的激光雷達,有很多的廠家在研發(fā)。MEMS相對于前兩者,技術上更容易實現(xiàn),且價格也比較低廉。因此被主機廠商也一致看好。
固態(tài)激光雷達有很多優(yōu)勢,首先其結構簡單、尺寸小,由于不需要旋轉(zhuǎn)部件,可以大大壓縮雷達的結構和尺寸,提高使用壽命,并降低成本。其次,機械式激光雷達由于光學結構固定,適配不同車輛往往需要精密調(diào)節(jié)其位置和角度,固態(tài)激光雷達可以通過軟件進行調(diào)節(jié),大大降低了標定的難度,加快掃描速度快與精度。
不過固態(tài)激光雷達也有它相應的缺點,固態(tài)意味著激光雷達不能進行360度旋轉(zhuǎn),只能探測前方。因此要實現(xiàn)全方位掃描,需在不同方向布置多個固態(tài)激光雷達。另外,固態(tài)激光雷達依然無法解決極端氣候下,無法施展性能的弊端。如果與全天候工作的毫米波雷達相結合的話,必然可以大大提升自動駕駛汽車的探測性能。
Quanergy是一家專注于研發(fā)激光雷達的初創(chuàng)公司,在2016年發(fā)布了號稱全球首款的固態(tài)激光雷達傳S3,其成本在200美元。官方透露,如果量產(chǎn)每臺成本有望控制在100美元。S3采用了相控陣技術,不含任何旋轉(zhuǎn)活動部件,實現(xiàn)了小型化,并提高了可靠性。
在效果上,S3可以達到厘米級精度,30赫茲掃描頻率,0.1 °的角分辨率以及不同天氣條件下的高穩(wěn)定性。這些特性比起一般的激光雷達,更具競爭力。雖然只有八線,但是每秒鐘掃描接近0.5個百萬點,產(chǎn)生五十萬點的點云數(shù)據(jù)量,就是橫向掃描的時候,橫向的角度分辨率非常高。
速騰聚創(chuàng)是一家研發(fā)機器人感知產(chǎn)品的激光雷達公司,其固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1 Pre曾在今年的CES展上正式對外公布,M1 Pre的探測距離超過 200米,水平測角與垂直測角為63 °*20°,刷新幀率為20fps,角分辨率為0.09 °*0.2 °。
據(jù)了解,這是目前全球范圍內(nèi)已發(fā)布MEMS激光雷達中最小角分辨率的一款產(chǎn)品。最小角分辨率意味著激光雷達擁有洞察分毫的探測能力。
盡管目前車載激光雷達的主流仍然是機械式激光雷達,但從長遠而言,它終究難以滿足自動駕駛普及提出的大規(guī)模、低成本、車規(guī)級需求。因此,固態(tài)激光雷達順理成章地接過了這一棒,成為了車載激光雷達的下一個發(fā)展趨勢。可以預見的是,激光雷達固態(tài)化、小型化、低成本化是大勢所趨。
總結:傳統(tǒng)激光雷達產(chǎn)品短期內(nèi)還難以擺脫高成本的制約,這樣一來價格優(yōu)勢更加明顯的固態(tài)激光雷達,無疑是各大廠商更好的選擇。未來激光雷達將朝著固態(tài)化、小型化、低成本化的趨勢發(fā)展,只有這樣低成本高精度的激光雷達,我們才能更早的普及自動駕駛汽車。
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