激光雷达

作为落地智能驾驶感知的“最后一块拼图”,激光雷达凭借远距离、全天候等性能将成为未来智能驾驶的核心传感器之一,激光雷达会给我们带来什么质变?

正在讨论

活动君置顶
2021-04-01

动态聊什么 | 激光雷达即将在汽车领域的使用,似乎让智能驾驶感知跨入了一个新阶段,那么你关注激光雷达吗?你对它的了解有多少?你会购买激光类型股票吗?你觉得它将为我们的出行生活带来什么质变?

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小鹏 蔚来 理想 智己 比亚迪 激光雷达

飞机先生
2021-04-04

#飞机先生#在车载激光雷达量产之际,浅谈小鹏与 Livox 所“碰撞”出的技术火花:

背景:激光雷达的演变给予我们全新的智能驾驶体验的同时也给予我们众多思考。

毫米波、超声波雷达以及摄像头都是常见的车载传感,而毫米波也在不断演变到 4D 毫米波,摄像头也从多高清组合、超亿像素集成化的变化趋势,而激光雷达的出现也意味着未来是多传感器结合甚至融合的过程,而这其中需要的还后背后强大的算力架构以及软件集成。

这是一个环到环、相辅相成的发展生态。

1、首台搭载激光雷达的量产车型

在布局方式上,车企对于需求以及目的的不同,对于激光雷达的布局方案以及性能参数也会不同。

D55 搭载的是大疆孵化的 Livox 旗下的 HAP(Horizon Automotive Platform),这也是最后车载后的正式命名。

性能参数相比 HAP 进一步优化,其中探测距离为 150 米、144 线点云密度、905nm 激光、横向 120°视场角(最高 150°)以及 0.16°的角分辨率。

而 HAP 特殊的地方是采取了三棱镜扫描器,显然这也是大疆从机载雷达研发中也看到到车载雷达的机遇。

2、 HAP 独特的“花瓣式”扫描

三棱镜也就意味着需要三个电机,其中两个棱镜的转速较快,最大的好处是能够进一步拓宽横向视场角(120°),而搭载于底部两侧能够拓宽至 150° 的宽视野,可很大解决盲区以及加塞难题。

另外棱镜可以同轴独立旋转,光束可实现大角度偏转,并且可以通过棱镜的角度差来实现不同的扫描效果。例如 Livox 最为经典的花瓣式点云,中央点云信息最密度,类似于人眼的视觉效果。

而这最大的好处能够提高感知“注意力”,并非采用过去的重复式扫描,保证了中央区的 ROI ,而 HAP 的中央刷新率能够达到 20Hz(5毫秒刷新一次),随着时间迭代点云密度会越发密集。

3、应用思考

小鹏对于激光雷达上车的考虑还是基于 NGP 场景下的感知“补充”,当前还是以视觉为主、激光雷达为辅的方案。

当然这也是今年小鹏实现城市 NGP 的重要之“眼”。例如过匝道、加塞处理、夜间行车、障碍物识别判断等国内的复杂环境,进一步提高不同场景的适用性。

而除了测距,另一个应用可能应用于激光 SLAM 与定位。 GPS、IMU 和轮速等传感器作为初始定位,并利用激光雷达的点云信息对特征进行捕捉匹配,结合初始位置获得全局坐标系下精准定位。

4、位置布局思考

D55 主雷达采用前底侧两向的布局,这也是当前最受争议的。

在传感器布置时,其实考虑因素众多,包括激光雷达的扫描、行人保护、安装难度、成本、后期维修维护、前期的预备调试…甚至到技术后期的多传感器融合与标定等。

相比 ET7 与 ES33 采用的车顶集成式方案,D55 的底部布置布局一定程度上影响扫描面积,这也能看出 D55 的使用场景。另外车顶需要解决的东西更多,包括安装、散热、成本等要求。

而另一个大家纠结的点是在于碰撞维修,D55 底部碰撞的几率显然更大,在不伤害里部构建的情况下,普通碰撞外部的镜面维修成本还是比较低的。

小鹏 激光雷达 飞机先生唠唠

双擎会铁皮
2021-04-04

《知识量不够所以躲开热点,说个冷门一点的话题:毫米波雷达》

之前 @敖丁阿 发起话题聊激光雷达,我没敢吭声。因为能说的貌似各位大神都基本上说过了,自己懂得又是最少的,黔驴技穷起来了。
反而是想说说我们大家都已经拥有的毫米波雷达。毕竟,这个东西,我们车子上已经有了,然后,了解它的能力边界,也便于更好理解为什么要引入激光雷达。

一、毫米波雷达是一个被很多人高估的同时,又被很多人低估的设备

高估的人,大部分属于没有像我们社区里面的大神那样深入去了解和应用 ADAS 系统的人,往往他们印象里面,雷达就是无所不能的,分不清里面有多少种类型,各自承担什么任务。如果出现障碍物没有检测到,那就是归咎于雷达失效,质量不好,设计有问题等等。例如网上晒出一段撞车的抖音视频,就常看见有人说,为啥这样都能撞上去?不是有 ACC 吗?不是有雷达吗?雷达怎么连这么明显一台车在前面都检测不到??质量太差了吧,技术不行啊!

确实,目前负责 ACC 这个重任的毫米波雷达,它的能力边界确实很清晰。那就是不足以应付高速行车时候车道上的静止目标物。所以这个“锅”,似乎是毫末波雷达给“背”了,这个现实情况就造成出现了第二种言论,那就是它被低估的部分。

低估的看法是,毫米波雷达是不能检测静止物体的。

但实际上这个看法只要稍微动脑筋一想,就发现是站不住脚的。因为作为一个雷达,怎么可能检测不到静止物体呢?如果检测不到那把它装上去岂不是吃饱了撑着?

其实针对 ADAS 系统无法应付高速行驶道路上静止目标物的现象,我们需要对毫米波雷达它所“背的锅”有个辩证的正确看法,才能真正知道结果究竟是怎么出现的。

二、目前毫米波雷达的能力边界在哪里?

首先,毫米波雷达是肯定可以检测到前方物体的,但最终整个 ADAS 系统没有因应做出制动或者避让,原因并不是在于它能否检测到,而“锅”是在于,毫米波雷达的精度无法达到清晰分辨和剥离它们的能力。

ADAS 系统需要完成它的辅助驾驶工作,其实是要把环境里面的物体进行剥离和筛选,再说直白一点就是要把静止的死物和活动中的动态物体进行区分。例如路边围栏、广告牌、路牌,这些都是静止物体,而在车道上行驶中的车辆,是一直有轨迹地在活动中,雷达主要追踪的是它们。而系统当然是更为关注动态物体的情况,对于静止死物,在很多决策上就会被统一放弃。

然而因为数据的精度不够,分析能力很有限,决策系统无法特定去将车道中出现的静止物体单独再剥离出来考虑。概括性来讲,这个锅的原因就是:雷达已经扫到了,但因为看不清,所以扫到之后又被过滤掉了。

精度不够这因素,体现在我们现在装备的毫米波雷达上那就是它并没有物体高度,大小乃至速度等信息,扫到前方有一个物体,但是不知道它究竟是车道头顶上的一块路牌还是车道上的一台车,甚至是车道顶上的一个天桥。而路牌、天桥这种存在的机率是比一台静止的车大得多,雷达数据里面这种静止物体会被过滤掉,要不然你的 ADAS 系统根本没办法运作,如果遇见一个头顶的路牌车就刹车停下来,那谁受得了?整条公路可能都是追尾和堵塞状况了。

但是,车速较慢的时候,我们目前的毫米波雷达也是可以识别车道上静止车辆的。这里会引出下一个疑问,为什么车速较慢的时候又可以呢?

这方面我得联想一下,大家也可以一起思考一下,结合刚才所说的追踪活动中车辆的特点来说,可能会悟出答案。为什么系统可以分辨前方活动中的车辆?因为活动中的物体有持续的活动轨迹,也就是说它会相对长时间地出现在雷达数据中,可以被区分为一个活动中的物体。而我在思考,车速慢的情况下前方一台静止车辆暴露在雷达中的时间相对较长,也能形成一个轨迹判断。而且距离的数据也更为精确详尽,结果里面路牌和一台车的数据就不可能类似甚至一样了,弥补了“看不清”这个缺点,这样也有助于系统进行判断。
另外,对于系统决策来讲,车速快的时候,要在疑似物体前停下来需要紧急刹车,但因为误判机率较大,更不敢轻易进行制动刹车了,一旦误判进行刹车造成的结果同样是“事故级”的。反之慢速情况下则有条件采用缓缓降速,同时也有距离逐渐获得更清晰数据进行判定。

而目前的毫米波雷达的能力边界,还有一点是对于尺寸小的物体,例如行人,在车速快的时候也是分辨能力不足的。

说到这里,我们可能会想到,其实按道理同时还有视觉系统在对这种物体进行分辨啊?确实是,但恰恰对于视觉系统来讲静止物体的剥离更为麻烦,例如之前经常被提及前方横着的大货柜,就很难和远处的大山进行区分开,所以特斯拉也会撞上去。

三、目前毫米波雷达的价值所在

即便如此,毫米波雷达还是非常有价值的,要不然它也不会成为目前大部分汽车的标配设备,足够应付目前的 ACC 自适应巡航的要求,而且刚才也说到在车速不快的情况下,毫米波雷达数据也能让系统分辨出车道上的静止物体,只不过需要更多的比对和辨认,上述所讲的能力边界主要是体现在高速情况下。另外,毫米波雷达是实现 ACC 能力的设备里面成本相对较低的选择,可以大批量产,所以也令目前无数 10 多万的车型均能标配,也可以染指到 10 万以下的车型。

目前毫米波雷达主要是两种规格,分别是 24GHz、77GHz 两种频率波段。简单来讲,24GHz 主要负责短距离的探测,所以经常被用于车身侧面和车尾的探测需要,而 77GHz 则是负责远距离探测,车头的 ACC 自适应巡航主要依赖这种规格的毫米波雷达。毫米波雷达对于激光雷达来讲也有它的优势,除了成本相对低之外,毫米波雷达其实穿透力更强,不太受天气影响,在雨雾,烟尘下都衰减较少。

而大家最近也都逐步了解到,激光雷达的极大优势在于可以实时对环境进行 3D 建模,这种高精度的数据令系统能分辨清楚前方各种物体的关系和动静情况。对于毫米波雷达来讲,要实现类似能力就需要再进一步,迈向最近也开始被经常提及的 4D 毫米波雷达的阶段。

四、新一代的 4D 毫米波雷达能耐如何?

对这个新生事物目前同样了解得不多,还没能通过实际装车的应用来感受过它的威力,但从网上搜索的资料看,它有以下几个优势(根据网上资料整理):

1、最远距离的探测
有可能是目前所有传感器里面实现最远距离探测的设备,而且更可能是整个系统里面第一个发现危险的设备,通过它再把摄像头或者激光雷达引导到重点关注的感兴趣区域。

2、具有获取环境中物体的大小,位置和速度的数据,当然也包括高度的数据
简单来讲就是可以对环境成像,构建实时 3D 模型的能力,这个看上去能追平激光雷达的功效。自然也无需担心开始所说的分不清究竟是头顶上的桥梁还是路面的一台车的问题。

3、成本比激光雷达低

至于 4D 这个词,其实源于对这类设备的概念是带来第四维空间的能力。我觉得比较抽象,看了对此的描述,我觉得意思是指原有 3D 模型场景的情况下,增加了时间维度数据,按照网上一篇介绍文的说法是:我们可以分辨一台以时速 80 公里行驶的汽车以及一辆时速 200 公里的摩托车,摩托车在更远的距离外而且是小物体,对于摄像头和激光雷达都更为困难。但我个人觉得,激光雷达通过它的实时 3D 场景分析,也是应该可以做到同样的能力。

从目前字面资料上看,毫米波雷达如果进化到 4D 毫米波,似乎是可以取代激光雷达的?或者说并非相互取代的关系,而是日后协作的关系?目前仅是纸上谈兵,我相信这个行业最终会将它们安排到最适合的岗位上,然后给予我们的就是一个价目清单。我们不需要为工程人员的事情过多操心,最后最伤脑筋的,主要还是自己钱包的问题 😂😂😂 !!!

激光雷达 自动辅助驾驶那些事 P7驾驶辅助 G3驾驶辅助

来去无踪
2021-04-02 · 小鹏P7

这个是昨天的话题,聊聊激光雷达。

激光雷达是突然间热起来的,我记得在2020年前,总体上对于激光雷达的理解只有两类:
1、坚持要头上顶个大包的各种自动驾驶公司,用的都是高规格、高线数的激光雷达,例如:Waymo、Pony.ai等。这些,都只能算实验室产品,并非进入量产;
2、虽然头上不能顶个包,但是却奇贵无比(至少对于我来说是这样),比如:Audi A8。
顺便说一句,Audi A8用的是法雷奥在2015年推出的的SCALA,号称第一款用在量产车上的激光雷达,仅有4线,机械旋转、水平视角145度,垂直视角3.2度。图一,大家可以和现在小鹏装车的Livox Horiz对比下。但是,安装位置大家都基本一致,不是头顶包了,而是放进前保险杠了。

这两种不同做法,其实不仅只有贵或者便宜的问题,而是自动驾驶产品演进路线的问题:
1、前者希望通过提前做软件、做算法,先用目前看起来很贵的高线数激光雷达来验证,对高线数激光雷达重度依赖;
2、后者希望通过先引入低规格的激光雷达进行量产,逐步进行性能的提升,激光雷达在整个体系中的作用并不是决定性的。
但是,大家都看到了一件事情:激光雷达后面肯定是趋势,肯定会便宜。

在2020年,激光雷达突然间成了香饽饽。这里,固然有近几年激光雷达技术快速发展的原因,更重要的是量产车的自动驾驶普及的趋势已经非常明显了,激光雷达的前装市场即将全面铺开。
但是,即便如此,和以前一样还是有两条不同的路径:
1、直接上高线数、高性能、高成本的激光雷达:预期激光雷达的价格会进一步下跌,技术上直接依赖激光雷达开展;
2、先上性能较低,但是便宜的激光雷达,并且尽快量产推向市场,逐步累积,向上演进。

当然,上面说的是认认真真准备自己做自动驾驶的公司,也有厂商就是蹭个热度,就等着人家做好了,他们往车上一装就算有了。

最后,以小鹏自动驾驶产品总监黄鑫的微博结尾:
“激光雷达,从长期来看被高估,从短期来看被低估。个人看法,也许是错的。”
你们怎么看?

小鹏 激光雷达

吕先文
2021-04-02 · 比亚迪汉EV

关于激光雷达的科普在新出行有一个专题,里面有一系列的文章做详细阐述,都是技术控大神的分享,可以移步学习。[icon]链接 作为一名普通消费者,我学习完的感受是国产靠谱,技术不掉队,以后的产能和性能都将是世界领先的。激光雷达在解决成本桎梏与性能快速迭代升级之后必将给智能汽车(机器人)插上感知领域新的强而有力的翅膀。《你是我的眼》,激光雷达不仅仅是鹰眼,看得远看的快还看得清楚,1550的产品一统江湖。我一直在想,感知只是认识世界的第一步,感知的层级和内容越丰富,智能进化的也就越快,行为也会更加合理。鸽子能感应到地球磁场所以不会迷路,可以帮助我们在古代千里传信;鲨鱼可以感知到几公里之外的血腥味从而成为顶端觅食者;大象可以听到自己跺脚后的地面回波从而找到几公里外的水源;狗狗可以轻松嗅出分子级别气味从而成为追踪与安检的好帮手。将不同范畴和不同领域的感知系统获取的信息综合交叉分析后,必将给智能汽车(机器人)的安全性,敏捷性和可靠性带来飞跃式提升。万分期待国产激光雷达一飞冲天后给国内智能化产业带来的腾飞盛景。让我们一起加电,为中华之崛起而读书(搬砖)。

激光雷达