你真的懂了吗?五个问题带你了解激光雷达
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随着汽车智能化的高速发展,激光雷达似乎成为了「高阶辅助驾驶」不可或缺的组成部分。车企们对于智能驾驶技术的需求以及资本的大量涌入也使得激光雷达产业如同春笋般疯狂生长。

禾赛科技、大疆 livox、华为、速腾聚创等行业内各大企业都在加速推进激光雷达的研发和批量上车。

但是,人们对于激光雷达的认知似乎存在一些误解,可能会被误导“激光雷达越多越好”。

那激光雷达真的是越多越好吗?还是只是车企用来提升知名度、吸引消费者的噱头?下面我们就通过五个问题带你了解激光雷达。

一、 激光雷达到底是什么?

首先,我们必须要弄清楚一个基本的问题,激光雷达是什么?它是如何工作的?

激光雷达 LiDAR (Light Detection and Ranging) 其实是雷达的一个小分支,也被称作当前正在改变世界的传感器,它广泛应用于智能汽车、无人机、自主机器人、卫星、火箭等领域。 

激光雷达的基本结构也由一个激光发射器、接收器和一个处理器组成。

与数码相机的工作原理不同,数码相机是将三维视觉空间拆分为二维像素矩阵。

激光雷达则是向周围散射出强烈的脉冲激光,激光能够在一秒内发射可达百万级的脉冲光,在扫描后形成分布的点就是我们熟知的三维点云图,这也是识别物体轮廓以及三维建模的根本。

再通过搭配处理器进行判断以及分析所探测到的物体,由此获得目标至电磁波发射点的精准距离、高度、速度、朝向等参数信息。

激光雷达的上车就相当于这台车拥有一个可以实时测量前方或侧向物体的尺子,可以测得远方物体的轮廓和距离。因此激光雷达也被称为弥补视觉传感器的「另一只眼」。

二、我们为什么需要激光雷达?

“人类通过双眼接受光线,判断物体距离和方向来执行规避”。

和人类行为一致,想要落地自动辅助驾驶也需要解决三大核心问题,分别是环境感知、决策以及执行控制。

解决决策能力则需要在建立在更为高效的感知系统之上。因此,对于感知系统的搭建直接决定了自动辅助驾驶功能的上限。

在激光雷达走红之前,「摄像头+毫米波雷达」的融合方案就已经被造车界广泛应用了。

摄像头类似“人眼”,能够直接通过视觉图像来分析出目标物体的类别。而毫米波雷达在恶劣天气下也可以正常工作,并且可以直接判断其它车辆的速度。

因此「摄像头+毫米波雷达」就被广泛用于 ACC 自适应巡航、LCC 车道居中、AEB 自动紧急制动等辅助驾驶系统当中,甚至通过该方案也实现了更高一阶的高速领航辅助功能。

但摄像头和毫米波雷达的缺点也比较明显,其中摄像头十分依赖算法,然而算法需要海量的数据进行训练,门槛非常高。此外,摄像头也受限于天气、逆光、黑夜等场景,以现阶段来说,识别准确率在不同环境下会有较大波动。

而毫米波雷达的问题是识别精度有限,难以判断障碍物的具体轮廓,只能告诉系统哪里有东西,却无法描述这个东西是什么。

所以「摄像头+毫米波雷达」的融合方案想要更进一步达到 L3 甚至是 L4 级别辅助驾驶的要求,那么就需要更准确的探测、识别、传输以及分析。

激光雷达的出现正巧就弥补了「毫米波+摄像头」的“缺陷”,通过三维点云图可以准确的感知周边环境的三维信息,探测精度在厘米级以内。这就使得激光雷达能够准确的识别出目标物体的具体类别、距离、方向等精确信息。

虽然激光雷达很强,但也存在一些缺点,就比如在抗干扰性上,激光雷达的穿透能力就不如毫米波雷达,在雨雪、雾霾、沙尘暴等恶劣天气中难以实现准确的探测。

另外,相比激光雷达的三维点云图,摄像头所采集到的视觉图像也会多出颜色这项重要的感知信息,在车道、红绿灯、标识识别等方面都起到了关键的作用。

这样看下来,激光雷达、摄像头、毫米波雷达三者其实是属于互为冗余、相互补充的融合关系。

所以为什么需要激光雷达,正是因为「激光雷达+摄像头+毫米波」的多重融合方案,拥有了能够突破更高阶辅助驾驶级别的能力。

三、激光雷达与激光雷达之间有什么区别?

1、激光雷达类型

通过上面的了解也让我们知道,激光雷达就是通过百万级的脉冲光扫描目标物后所获得的准确感知信息。其中通过不同的扫描方式也被划分为了三大类激光雷达:机械激光雷达、半固态以及固态激光雷达。

首先机械激光雷达的特点就是能够竖直排列并360° 旋转,通过旋转对四周环境进行全面的扫描。但由于车规需求、高昂硬件成本、机械硬件的精密度不够、体积过大以及耐久度等问题,所以目前并没有达到车规要求,以及没有正式搭载在量产车上。

纯固态激光雷达,顾名思义就是没有了可旋转/移动/偏移的机械结构,只能向一个方向一定角度进行扫描。它的优势在于体积小,符合车规级以及稳定性高等方面。

纯固态 Flash 侧向激光雷达——LDSense Satellite

而纯固态激光雷达也主要包括 OPA 光学相控阵和 Flash 闪光激光雷达两种。比如主流的 Flash 闪光激光雷达,它的特点可以在短时间直接发射出一大片覆盖探测区域的激光,利用光阵构建图像,就像是照相机,快速记录整个场景。

不过缺陷也比较明显,例如探测距离短,对处理器要求高,同时还有目前难以克服的散热问题。并且纯固态激光雷达最大的痛点还是在于成本高,因此在目前的国内很难得到很好的发展以及应用。

而混合固态激光雷达更像是前两者折中的方案,相较机械式激光雷达,混合固态激光雷达也只能扫描前方一定角度内的范围,而相比纯固态激光雷达,混合固态激光雷达也有一些较小的活动部件。

不过,混合固态激光雷达的优势在于符合车规级要求,在成本、体积等方面也容易得到控制,所以更受到厂家青睐,也是目前所采用的主流激光雷达类型。

目前,混合固态激光雷达也有多种解决方案,主要包括 MEMS 振镜、转镜、棱镜等。

例如,禾赛 AT128 采用的是转镜方案,它搭载的是一维转镜实现水平扫描,这种水平扫描配合 128 个垂直布局的激光发射器可以稳定且转动频率相对较低的实现全方位的扫描。

一维转镜工作演示

图达通 falcon 的技术路线就是 MEMS 加上棱镜的技术路线,依靠单激光发射器来实现等效 300 线的点云扫描。包括速腾聚创也是采用的 MEMS 方案,配有 5 个激光发射器。

MEMS 加上棱镜的技术方案

大疆 Livox HAP 的技术路线则是棱镜方案,通过 6 个激光发射器,进行高速旋转的棱镜折射,这样的好处是只要相对速度控制得当,在同一位置长时间扫描几乎何以覆盖整个区域。

棱镜方案扫描形式

所以每种类型的混合固态激光雷达也都用自身的优缺点,而各家车企选择其中产品,自然要平衡产品的各项性能、成本,从而找出那个目前自己最适合的产品。

2、 八大参数判断激光雷达性能 

既然如此,作为普通用户的我们去看激光雷达时应该看哪些参数,不同的参数又代表了什么呢?接下来就和大家聊一聊关于激光雷达的主要参数指标。

测远能力: 激光雷达的测距与目标的反射率相关,目标的反射率越高则测量的距离越远,目标的反射率越低则测量的距离越近。

更远的探测距离意味着激光雷达会有更前置的探测反应,激光雷达提早探测到物体也就可以让智能辅助驾驶系统有更长的反应时间,从而可以更好的去做出对应的正确动作,特别是在高速快速行车的时候。

在相同分辨率的情况下,提前 100 米看到前方障碍物和提前 200 米看到的前方障碍物,留给系统的反应时间一定是提前 200 米看到的系统有更充足的反应时间。

测距精度: 除了测远能力外,我们还要看测距精度。测距精度是指测量一定数量后得出的真实值,它是与真实一致性的度。探测精度越高,对目标物体刻画就越准。 

测角分辨率: 角分辨率指的是雷达指向精度,比如雷达指向精度 0.01 弧度 ( 换算成角度就是 0.6 度 ), 那么就可以在 100 米的距离获得 1 米的分辨率;如果雷达的指向精度是 0.001 弧度的话 , 那么就可以在 1000 米的距离获得 1 米的分辨能力。

简单来说就是测角分辨率越小,系统能够分辨的目标就越小,这样测量出来的点云数据就会越细腻,也就是各种小的物体也都可以扫描的到。

视场角范围: 还有就是视场角范围,我们经常说的水平视场角和垂直市场角,这里的水平视场角和垂直市场角是指,激光雷达通过扫描装置所能达到的最大角度范围,也就是激光能“看”到的范围。 

点频:点频也就是我们会看到每秒点云数量,它指的是激光雷达每秒完成探测并获取的探测点的总数目,也叫出点数或每秒点数。点频越多,激光雷达对目标物的感知能力越好。 

功耗:激光雷达的收发电子模块和扫描模块在工作时存在功耗的问题,关于功耗的讨论就比较简单了,肯定是功耗越低越好,较低的能耗也能带来更少的发热量,在散热等方面也会有一定的优势。 

激光波长:对于激光雷达的波长来说的,目前市场上三维成像激光雷达最常用的波长是 905nm 和 1550 nm。1550nm 波长 LiDAR 传感器可以以更高的功率运行,以提高探测范围,同时对于雨雾的穿透力更强。

因此,对于一款激光雷达的上车我们不仅仅要看测远能力,还要看测距精度、分辨率、视场角、点频、功耗和集成度以及成本等多维度。

四、 激光雷达应该装在哪里?装几个最合适?

关于激光雷达数量以及布局的争论,其实早在今年 4 月份就开始了。当时集度汽车公布了一款概念车 ROBO-01 ,这款新车令人争议的点就在于两颗激光雷达分别搭载在了机舱盖的两侧上,而不是常见的车顶或者是保险杆两侧。

而伸展出来的话题也极为琐碎:激光雷达应该装在哪里?装几个最合适?

1、 装几个最合适? 

当时,理想汽车 CEO 李想质疑集度汽车的原因之一,就是在于其激光雷达的数量。在李想看来,“在车顶上放一个,和在机盖或保险杠上放两个,性能上没有任何区别,甚至头顶的单性能会更好”。

不过,集度汽车 CEO 夏一平也反驳称,“一个和两个激光雷达还是有差别的,120° 的 FOV(水平视角)和 180°的 FOV(水平视角)还是不一样的,解决的 cornercase(边角案例)也不一样,所以在产品的能力上和体验上甚至还是安全性上还是有差别的”。随后也获得了小鹏汽车 CEO 何小鹏的支持。

从目前的情况看,首先可以肯定的是,大部分的厂商都认可了激光雷达的重要性,它们争论的焦点在于,到底几颗激光雷达才能满足需要,布置在哪里才最合适。双方争论的本质,既涉及到了技术层面,又涉及到了成本层面。

对于成本方面,我们无法论足,但在技术方面,我们却可以。先让我们来看看在技术层面上的区别。

一般情况,单激光雷达主要就是搭载在车顶位置,所覆盖的车前的水平视角(FOV)基本上为 120°,而两颗激光雷达搭载的位置主要在车前的两侧位置(保险杠、机舱盖等),所覆盖的车前的水平视角(FOV)基本上为 150°-180°。

双 120° FOV 水平视角的激光雷达覆盖视角
单 120° FOV 水平视角的激光雷达所覆盖视角

通过示意图也能看出,单激光雷达的车顶方案在车前侧会产生两个 30° 的探测盲区,对于侧向感知能力上确实会弱于双激光雷达的车前方案。

不过,普遍单激光雷达的方案都会搭载高性能激光雷达,所探测的距离也会比双激光雷达方案所探测的距离更远,对于远距离的目标也会“拿捏”得更稳。

也就是说,双激光雷达的车前方案会倾向于前向及侧向的补盲需求,而单激光雷达的车顶方案会倾向于对于远距离目标的提前探知需求,使用方案不同,所产生的效果也会不同。

“那有人就会问,我“嘎嘎”装上五六七八颗激光雷达不就完事了。”

这个想法理论上是正确的,但并不够全面,虽然激光雷达数量越多确实能够有其作用,但由于智能驾驶能力是一个体系,需要软件算法、融合层度、技术应用等连接在一起才能发挥出作用,这才是关键所在。

这就好比一个竞技类动作游戏,并不是花最多钱上最贵的装备就是最厉害的,而是需要根据自身技能以及属性进行搭配,再加上好的手法操作才能顺利上分。

另外,对于多颗激光雷达上车的方案,所产生的成本也会更高,对于现阶段而言,盲目堆砌激光雷达,却没有真正能够应用到的功能,看上去数量很唬人,不过是徒增成本罢了,最终都转嫁到消费者身上而已。

所以一颗、两颗甚至多颗的组合实际带来的功能、实际效果都是车企需要不断地探索和尝试的。不过可以肯定的是,能够出现激光雷达的争论,也代表着激光雷达市场正走向快速以及多元化的发展。

2、 激光雷达应该装在哪里? 

除了数量上的争议外,李想还对于布置位置上表示质疑,“目前集度汽车这个前引擎盖上的位置,最新的行人碰撞法规这一关过不了”,“在行人碰撞、维修成本、和震动控制(链接主车体)上,都是车顶是最优的”。

何小鹏也对于这个话题进行了表示,“我们最开始想放两颗在车顶的,但是无论如何设计,都类似兔子的耙耳朵,后来还是放弃了”。

事实上,激光雷达放置在车顶是否就是最优方案呢?

目前激光雷达所布置的位置主要有两大“流派”:一是“车顶派”,以理想、蔚来、智己为代表;二是“车头派”,以小鹏、华为、奔驰为代表。

先来说说“车头派”,经常被吐槽的就是激光雷达放在车头容易发生剐蹭损坏,维修成本高。特别是在此前小鹏 P5 发生的一起交通事故中,报价维修单中指明单颗激光雷达的价格为 8916 元,普通的剐蹭事故,就要多花让近 9000 元,让消费者难以接受。 

图源见水印

对于这样的认知,其实并不太准确。放在车头风险固然比车顶更大,但一般情况下,由于事故碰撞损坏激光雷达,所产生的维修费用是由保险公司进行赔付,并不会对车主造成什么负担。

其次厂家也不是傻子,选择这种方案肯定会有相应的防护措施。就拿小鹏 P5/G9 来说,这两款车型在激光雷达处采用了内凹处理,同时也配备了加厚防护玻璃。虽然还是会有损坏风险,但相对在小刮小蹭上基本不会受到影响。

除去维修碰撞风险之外,激光雷达放置车头还有一点好处,就是下视盲区会更小,而放在车顶处,由于车头的视野阻挡以及高度差的原因,导致下视盲区更大,对于贴近地面的物体就不易被探测到。

根据示意图以及数据也能大概了解,激光雷达置于车顶在前向的探测盲区约为 4.3*1.2 米,而装在车头时前向的探测盲区约为 2.2*0.6 米,仅为车顶方案的四分之一。也就是说,“车头派”相比“车顶派”的探测盲区更小,相对感知能力也更广一些。

再来看看“车顶派”,“车顶派”在视野层面的优势,为行业所公认,在无遮挡的位置为其工况下工作提供了有利环境。根据数据也显示,部署目前在车顶的激光雷达,主要是 1550nm 远距离产品,能看得更远,也就是能够提早预判或者感知远距离物体的动作或者轨迹。

其次就是维修成本问题,与“车头派”不同,车顶避免了行驶过程中飞石、泥沙等造成的污损,发生交通事故也不容易损坏。换句话说,“车顶派”所产生的维修成本确实会比“车头派”减轻不少。

但是弊端也有,考虑到车顶更易受到阳光直晒,所以对激光雷达的散热性能也提出了更高的要求,如果散热不当,这不免会对激光雷达的性能以及使用寿命产生影响。

除此之外,“车顶派”还有两点最为直观的“槽点”,第一就是常常被吐槽的突兀造型,以及造型所增加的风阻系数;第二点就是难清洗,在车顶位置想直接伸手擦拭都够不太着,而“车头派”相对就简单得多了。

因此,激光雷达放在哪都自有优劣,采用哪个方案主要取决于厂家基于感知路线、技术研发、外观造型需求等综合考虑。

五、各大车企采用的是什么样的方案呢?

说了那么多关于激光雷达的信息,用户关心的还是在于产品的落实。那在这部分就主要看看目前车企所搭载的激光雷达方案以及落地车型吧!

1、激光雷达布置方式:车顶

  • 代表车型:蔚来 ET7、蔚来 ET5、理想 L9、飞凡 R7

理想 L9 、蔚来 ET7/ET5、飞凡 R7 等车型采用了车顶式单颗主激光雷达方案,对于“车顶派”的特性就是视野好,看得更远,所以对于它们来说,激光雷达更多承担的是看的更远、看的更清楚的角色。

因此,理想、蔚来、飞凡选择了性能更高、测距更远的激光雷达选择,L9 选择了 10% 反射率下探测距离为 200 米的禾赛 AT128 ;蔚来 ET7 选择了 10% 反射率下探测距离为 250 米的图达通 falcon;飞凡 R7 选择了 10% 反射率下探测距离为 250 米的 Luminar 1550nm 激光雷达。

2、激光雷达布置方式:保险杠两侧

  • 代表车型:小鹏 P5、小鹏G9、哪吒 S

据小鹏官方表示激光雷达上车主要是为了应对复杂的城市场景,为以城市NGP、LCC增强版等量产功能提供更多安全冗余,因此把激光雷达布局于近距离检测盲区更小的车前,是通过充分技术测算得出的。

对于小鹏汽车以及哪吒 S 来说,激光雷达放在保险杠左右两侧,主要是想通过激光雷达的特点来完善对行驶时最多障碍物的前侧数据获取。主要目的就是减少前向的探测补盲,从而获得更小的感知盲区。

因此在选择激光雷达时,这三款车型并没有选择高性能的激光雷达,而是均采用了相对常规的 10% 反射率下探测距离为 150 米的激光雷达。

小鹏 P5 选择的是的是大疆 Livox  HAP;小鹏 G9 选择的是速腾聚创 M1;哪吒 S 选择的是华为 96 线激光雷达。 

3、激光雷达布置方式:机舱盖两侧

  • 代表车型:集度 ROBO-01

比较有争议的就是集度 ROBO-01 这种机舱盖两侧布局。似乎与保险杠两侧的方案类似,但其实不然。

集度对于激光雷达的应用更多的是从「双系统」角度出发。以主视觉方案,同时摄像头以及激光雷达方案两条路径并行,两个方案独立运用在智能驾驶系统里,两者可以互为冗余,协同工作。

这样的思路之下,集度汽车前舱盖布局双激光雷达的原因主要考虑的是对激光雷达的点云信息做融合,车辆正前方 60 度 FOV 的区域内,双激光雷达的地点云信息可做到加倍重叠,能够这个区间的目标物所“反馈”回来的信号更强。

因此,集度所需要的激光雷达就不仅仅是补盲作用,而是双重感知叠加。所以集度 ROBO-01 采用双禾赛 AT128 的激光雷达方案,10% 反射率下探测距离为 200 米。看似融合了“车顶派”以及“车头派”,但实际效果还需要落地后才能知晓。

4、更多布局方案

除了以上方案之外,当然还有许多不同形式的布局方式,比如「车侧两颗+车头中部一颗」、「保险杠两颗+车头中部一颗」、「车侧两颗+车顶一颗」、「车顶左右两侧各一颗」、「车侧两颗+车头中部一颗+车尾中部一颗」......

因此在激光雷达的选择上,每一家车企都是基于自身对激光雷达的性能需求以及上市节奏来做出选择。在性能满足车企需求的背景之下,不同的方案也代表着不同车企对于激光雷达应用的不同思考,用户享受的就是不同车企在不同思路之下带来的不同体验。

最重要的还是,软件来定义体验。

编辑总结:

通过以上介绍,屏幕前的你对于激光雷达的了解又加深了多少呢?

最后,借用小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙所说过的话:“视觉的潜力是没有止境的,它真的是一个宝藏,长期来看,视觉是无所不能的,但是这个能力的增长是有一个过程的”。

而这个过程对于现阶段来讲,还太过遥远,仅凭视觉完成更高阶的辅助驾驶,还不够安全、不够完整,所以激光雷达迎来了上车的机会。

激光雷达的上车确实会加快高阶辅助驾驶的量产落地,例如近期小鹏汽车所发布的城市 NGP 试运行,正是肯定了激光雷达这项应用技术。

在这些基础之下,用户最为关心的依然是激光雷达能够为生活、安全带来什么实际上的帮助以及新体验,如今小鹏踏出了第一步,而其他车企又能为我们带来什么惊喜呢。

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机甲龙不是说了吗,四颗激光头以下的,憋说话。

可以看看路特斯的激光雷达配置,融合各家所长:既要又要还要,除了贵,没毛病

上最贵的装备,装最贵的*,不知道实际软件怎么样

实力强,成本高。

简单易懂!好文

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