与 LiDAR 传感器融合，成为自动驾驶技术发展的必由之路
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By 谢文峰 (Alvin Tse) 欧司朗光电半导体事业部大中华区及日本销售副总裁 在自动驾驶技术的探索历程中,对不同传感器进行融合以及对光学激光系统进行集成用于环境检测的技术已成为核心趋势 汽车产业正经历着技术变革和转型。在此发展背景下，其中最热议的话题之一就是向自动驾驶技术方向发展。汽车制造商或系统供应商能否在市场上长期站稳脚跟可能将成为决定性的标准。因此，这对于制造商而言不仅意味着挑战，同时也为适应未来发展创造自我定位的机会。目前存在两种不同的形势或策略。 一方面，传统汽车制造商不断将驾驶辅助系统的功能逐步扩展为半自动驾驶技术。这一趋势已充分考虑大众市场的市场条件。在大众市场可迎合全自动驾驶的最终扩展阶段之前，肯定还需要经过几年的市场发展时间。因为在公共道路上投入使用之前，除了必须获得必要的认证之外，还必须充分考虑法律形势以及公众的接受程度。德国信息技术、电信和新媒体协会 (Bitkom) 的一项研究表明：虽然公众对自动驾驶汽车充满期待，但仍有超过 70% 以上的受访者对安全问题有所顾虑。 在自动驾驶技术的探索历程中,对不同传感器进行融合以及对光学激光系统进行集成用于环境检测的技术已成为核心趋势。 在中国，自动驾驶的利好已经来临，3月9日，中国工信部官网公示了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，拟于2021年1月1日开始实施。此版分级标准基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成 0～5 级。业内认为，对于自动驾驶技术的发展和大规模应用落地而言，国家标准的出台是关键的前置条件，明确的分级标准将有助于促进各类自动驾驶汽车的量产与落地进程。 要实现L4，必须有激光雷达、高精度地图、环境感知等一系列技术的介入，复杂程度要比L3级高很多。依靠高精度、高可靠性的探测能力，激光雷达基本上被认为是L3～L5级自动驾驶汽车必需的核心传感器。 根据MarketsandMarkets预计，自动驾驶等所用激光雷达市场规模预计将从2019年的8.44亿美元增长到2024年的22.73亿美元，2019年-2024年的复合年增长率为18.5%。面对如此诱人的巨大蛋糕，各路激光雷达大厂的目标与野心已显示无疑：开发可应用于L3/L4的激光雷达，并追求更高的可靠性与安全性，尽快先手抢占市场。 传感器融合实现必要的安全性 ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) 为复杂的驾驶辅助系统。该系统中有许多必须相互作用的模块功能。目前，关于哪些系统中的哪些组件可用于实现自动驾驶技术方面正作出突破性的决定。例如自动驾驶需要对其周围环境构造出全面的 3D 视图，因此算法系统才可确定汽车的下一步动作。对周围环境构造视图时，摄像系统、雷达和 LiDAR（光探测和测距）是最核心的传感器技术。目前通常将 LiDAR 系统视为摄像系统或雷达系统的竞争解决方案。如今，几乎所有的专家和制造商都一致认为，不应该用“非此即彼”的观念使用这些不同的系统，而是应该“兼而有之”。因为只有将 LiDAR 系统、雷达系统和摄像系统进行传感器融合时，才可实现全自动驾驶的基本安全性。 其中的每项技术在不同的驾驶情况中均各有优劣。这些系统的协调性越好，越能提高车辆在交通情况中的安全性。通过结合以上所使用三种技术的优势，即使在 250 米的距离中，自动驾驶车辆也能可靠地检测到行人，并判断横穿马路的物体是物体或者行人。从而以最佳的方式逐步组合各个系统，用于最大化地实现全面的功能并提高安全性。
LiDAR 技术正成为发展趋势 使用 LiDAR 技术可最佳弥补其他两项技术的优势，用于提高驾驶辅助系统的可靠性并从整体上优化自动驾驶。市场已意识到这一发展趋势，这不仅体现在近期传感器制造商收购 LiDAR 技术的策略，同时也体现在目前诸如“LiDAR 成为 2019 年的汽车和工业应用”等。根据Marketandmarket 报告，配备先进驾驶辅助系统(ADAS)的高档车数量每年都在增加。市场预测，预计至 2030 年，ADAS 汽车中的 LiDAR 技术的市场价值将提高至 110 亿美元。 与雷达传感器相比，LiDAR 系统更具突出优势，可远距离实时生成高分辨率的 3D 视图信息。现代化系统会产生数以万计的数据点。相比于高分辨率的摄像系统，三维“视图”和可直接测量与物体的间距功能也具有决定性的优势。因此安防系统利用 LiDAR 技术来检测影子与空间物体之间的差异。LiDAR 在黑暗的使用环境中也具有突出优势，即使在逆光条件下仍可提供有用的数据。 自动反应的驾驶汽车不仅要可靠地探测前方的开阔“视线”（即最大距离为 250 m 的“远距离 LiDAR”），同时还必须可靠地检测出汽车的周围环境。这种所谓的短距离或中距离 LiDAR（最大距离约 90 m）可满足传统的交通状况，例如高速公路或城市交通中的超车操作。 五大技术领域的探索和成果 进一步开发辅助系统和使用 LiDAR 技术过程中的最大挑战在于，目前众多制造商正在测试的概念和系统架构组成具有多样性。例如可将 LiDAR 集成在车前灯中或作为紧装式模块嵌入散热器格栅后侧。 在实现标准化并使得 LiDAR 技术适用于大众市场之前，技术供应商必须为每个可能的组合提供合适的组件。 除了这一挑战之外，近几年也已在 LiDAR 的一般技术性能方面取得显著进展。 提高性能和射程： 由于真实驾驶环境十分复杂，例如高速公路与城市道路的不同场景，或者车型大小不同会造成制动距离不同，往往要求传感器必须能覆盖短距至中长距离。例如，目前国内外用于自动驾驶的激光雷达探测距离规格大多是200米，在雨雪、雾霾等天气条件下，探测距离会衰减为数十米。此外，针对干线运输的自动驾驶卡车，激光雷达的探测距离需要达到500米以上，才能给刹车距离较长的卡车以充足的决策时间，从而提高安全性、降低油耗。 另外能耗方面，若激光雷达系统的能耗降低，能提高车辆的续航能力与驾驶体验，甚至降低运行温度，提高激光雷达的使用寿命——对于私人车辆而言，要求即使投入运营多年后系统也能无故障运营。 大约 15 年前，欧司朗光电半导体有限公司 (Osram Opto Semiconductor) 首次推出第一款用于 LiDAR 的激光二极管。当时该产品型号在电流为 30 安培时可输出 75 瓦的光学性能。随着技术的不断发展，尤其是对芯片设计和外壳的优化，在运行极限范围内显著提高了性能。因此也明显优化了脉冲长度等其他参数。在如今的通道脉冲激光器 SPL S1L90A_3 A01 等产品型号中，电流为 40 安培时可达到 125 瓦的性能。不仅提高了约 30% 的效率，同时还降低了系统运行的总成本。由于低感应率和新型的 GaN （氮化镓）场效晶体管技术，目前已可实现 2-4 ns 的短脉冲。 发射宽度和分辨率： （编辑：应用网_阳江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
