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傳感器

激光雷達、毫米波和視覺傳感器技術(shù)解析

星之球科技 來源:傳感器技術(shù)2016-10-25 我要評論(0 )   

目前,主流的用于周圍環(huán)境感測的傳感器有激光雷達(LiDAR)、毫米波雷達(millimeter wave)、視覺傳感器三種。

       無人駕駛技術(shù)現(xiàn)如今其實非常成熟了,就以現(xiàn)在的技術(shù)水平看,如果把大城市復(fù)雜的交通狀況變成實驗室特定的格局,場景內(nèi)有制式統(tǒng)一的車輛以及符合規(guī)矩的行人正常通行,那么不用方向盤,全程自動行駛的汽車當(dāng)下就可以面世了。
  問題就出在了汽車如何能對現(xiàn)實中復(fù)雜的交通狀況了如指掌,如何可以像人的眼睛和大腦一樣靈活應(yīng)變。
  關(guān)鍵就在需要各種各樣的傳感器合作來解決,它們最終將監(jiān)測到的數(shù)據(jù)傳給高精密的處理器,識別道路、標(biāo)示和行人,做出加速、轉(zhuǎn)向、制動等決策。
  在智能感知識別的部分,車載光學(xué)系統(tǒng)和車載雷達系統(tǒng)是保證行車安全最為重要的,目前,主流的用于周圍環(huán)境感測的傳感器有激光雷達(LiDAR)、毫米波雷達(millimeter wave)、視覺傳感器三種。
 
  激光雷達(LiDAR)通過掃描從一個物體上反射回來的激光來確定物體的距離,可以形成精度高達厘米級的3D環(huán)境地圖,因此它在ADAS(先進駕駛輔助系統(tǒng))及無人駕駛系統(tǒng)中起重要作用。從當(dāng)前車載激光雷達來看,機械式的多線束激光雷達是主流方案,但受制于價格高昂的因素尚未普及開來。
  在去年12月10日路測成功的百度無人駕駛汽車車身上,除了部署了毫米波雷達、視頻等感應(yīng)器,其車頂就安置了一個體積較大、價值70萬余人民幣的64位激光雷達(VelodyneHDL64-E),谷歌同樣也是采用的相同高端配置激光雷達。車載激光雷達系統(tǒng)的優(yōu)劣主要取決于2D激光掃描儀的性能。激光發(fā)射器線束的越多,每秒采集的云點就越多。然而線束越多也就代表著激光雷達的造價就更加昂貴。
  就以Velodyne的產(chǎn)品為例,64線束的激光雷達價格是16線束的10倍。激光雷達除了成本高昂,遇到煙霧介質(zhì)以及雨雪天氣中表現(xiàn)一般,將掣肘它的發(fā)揮。
       不過作為核心傳感器,低成本方案將加速無人駕駛的到來。目前,高精度的車用激光雷達產(chǎn)品的生產(chǎn)廠商主要集中于國外,包括美國的 Velodyne、Quanegy以及德國的IBEO公司等。國內(nèi)的激光雷達產(chǎn)品目前相對落后,中國航空汽車系統(tǒng)控股有限公司高級專務(wù)周世寧曾表示,博世、大陸、法雷奧、英飛凌、德爾福等外資零部件企業(yè)早已搶占ADAS技術(shù)制高點,特別是在傳感器的市場布局上,我國汽車零部件企業(yè)已經(jīng)輸在起跑線上了。
 
  毫米波雷達(millimeter wave)
  毫米波是指30~300GHz頻域(波長為1~10mm)的電磁波,毫米波的波長介于厘米波和光波之間,因此毫米波兼有微波制導(dǎo)和光電制導(dǎo)的優(yōu)點。同厘米波導(dǎo)引頭相比,毫米波導(dǎo)引頭具有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點。與紅外、激光、電視等光學(xué)導(dǎo)引頭相比,毫米波導(dǎo)引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強,具有全天候(大雨天除外)全天時的特點,這能與激光雷達的作用產(chǎn)生互補。另外,毫米波導(dǎo)引頭的抗干擾、反隱身能力也優(yōu)于其他微波導(dǎo)引頭 。
  缺點是毫米波雷達由于波長原因,探測距離非常有限,也無法感知行人,而激光雷達可以對周邊所有障礙物進行精準(zhǔn)的建模。為了克服不同缺點缺點,車企勢必要將這些傳感器組合在一起。
  目前看毫米波雷達也是智能汽車ADAS 系統(tǒng)的標(biāo)配傳感器,按照目前主流分類,毫米波雷達可分為24GHz雷達和77GHz雷達。參照其特性,通常車輛周圍的車輛檢測使用24Ghz,前方車輛檢測使用77GHz。以中國的實際國情以及芯片研發(fā)進度等行業(yè)特點來看,未來三年內(nèi)24GHz毫米波雷達在國內(nèi)仍有市場空間。望眼全球,我國77GHz毫米波雷達的大規(guī)模應(yīng)用將稍微推后。
  由于ADAS的功能,往往是通過傳感器+處理器的方式捆綁銷售,國內(nèi)汽車毫米波雷達系統(tǒng)的芯片、算法還主要依賴進口,成本很高。加快開發(fā)國產(chǎn)的 77GHZ毫米波雷達芯片并盡快車載應(yīng)用,將是我國汽車毫米波雷達產(chǎn)業(yè)的機遇。同濟大學(xué)汽車學(xué)院白杰教授認為,相對在攝像頭方面的激烈競爭,毫米波雷達更有創(chuàng)新性,潛在的市場空間更大,機會更多。

       視覺傳感器
  ADAS應(yīng)用攝像頭作為主要傳感器是因為攝像頭分辨率進高于其他傳感器,可以獲取足夠多的環(huán)境細節(jié),幫助車輛進行環(huán)境認知,車載攝像頭可以描繪物體的外觀和形狀、讀取標(biāo)志等,這些功能其他傳感器無法做到。從降低成本的角度看攝像頭是識別用傳感器的有力候補之一,在一切清晰的情況下當(dāng)然攝像頭是最好的選擇,但是受環(huán)境因素以及外部因素影響較大,比如隧道中光線不足,天氣因素導(dǎo)致的視線縮小等。
  采集圖像信息的重要工具,部分類似路標(biāo)識別、車道線感應(yīng)等功能智能由攝像頭實現(xiàn)。目前攝像頭的應(yīng)用主要有:單目攝像頭、后視攝像頭、立體攝像頭或稱雙目攝像頭、環(huán)視攝像頭,按照2015年全球超過8000萬輛新增車輛與單車6-8顆攝像頭需求,未來總體需求有望超6億顆,對應(yīng)千億市場空間。
  視覺算法在ADAS技術(shù)路線中必不可少,毫米波雷達等主動式傳感器對算法依賴程度較低,算法較為簡單,攝像頭等被動式傳感器對算法依賴程度較高,一般由第三方企業(yè)單獨提供。比如視覺算法企業(yè)Mobileye。
  此前,Tesla和Mobileye終止合作的事沸沸揚揚,Mobileye提供標(biāo)準(zhǔn)的傳感器安裝方式+地圖數(shù)據(jù)云服務(wù)+軟件體系平臺構(gòu)建,但是Tesla是想通過在線收集數(shù)據(jù)的眾包模式優(yōu)化自動駕駛體驗,EyeQ3芯片限制了Tesla建立自己的地圖,所以Tesla未來要自己研發(fā)圖像算法以及圖像處理芯片。
  不過Mobileye還是憑幾款產(chǎn)品占領(lǐng)了90%的市場份額,這家以色列的企業(yè)在當(dāng)?shù)氐慕匚幌喈?dāng)于BAT。算法和硬件是 ADAS 系統(tǒng)的核心,也是 Mobileye 的核心競爭力所在。Mobileye站在ADAS的頂端,甩出競爭對手好幾條街,ADAS和傳統(tǒng)車載視覺產(chǎn)品對軟件技術(shù)、硬件要求不同,傳統(tǒng)車載電子公司要切入ADAS市場并不容易。國內(nèi)團隊如從零開始至少需要3、4年才可能完成初步的技術(shù)積累。
  當(dāng)然為了提高環(huán)境感知的準(zhǔn)確度,通常需要多種傳感器的組合,最終提供一個穩(wěn)定耐用的解決方案。當(dāng)下比較典型的就是毫米波雷達、激光雷達和車載攝像頭,其他的超聲波技術(shù)和紅外線技術(shù)以及這些技術(shù)的算法融合都將讓傳感器產(chǎn)業(yè)帶來巨大的市場。不過毋庸置疑,在汽車實現(xiàn)完全智能化的這幾年中,傳感器產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)該是最先獲得收益的。

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激光雷達毫米波視覺傳感器
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