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深度剖析激光雷达的昨天与明天

2017/6/29 10:22:54  来源:中国计量测控网 
字号: 13号字 16号字

  说到成为「老司机」,首先需要拥有能够准确判断距离的技巧,这样才能对很多的盲区有所预判等等,才能更好的去控制。

  当谈到自动驾驶,我们就不得不提到自动驾驶这双昂贵的「眼睛」激光雷达。激光雷达最大的优点在于它能直接提供精准的距离信息,这相比我们的双眼来说更加精确同时也更可靠,这也是我们相信未来自动驾驶能够减少交通事故的一个原因。

  

深度剖析激光雷达的昨天与明天

  但其实目前市场上的用于自动驾驶的激光雷达,实际上没有一款是在诞生之初就专为自动驾驶而设计的。

  雷达早已经非常广泛的运用在军事领域,就像汽车发动机的增压系统来自于战斗机一样,激光雷达也是利用军用技术应用到商业的自动驾驶上。

  而最初被拿来应用在自动驾驶也同样是一个非常巧合的事情。

  自动驾驶领域的激光雷达鼻祖

  故事要从这个自动驾驶启蒙的比赛说起,早在 2004 年,美国国防高级研究计划局 DARPA 举办了名为 DARPA Grand Challenge 的自动驾驶汽车挑战赛。冠军的奖金为 100 万美元,目标是让汽车在没有人为控制的情况下自动行驶 240 公里。

  第一届就有超过 100 组队伍参加了这次竞赛,但遗憾的是成绩最好的 Carnegie Mellon 大学队伍所改装的汽车,仅行驶不到 12 公里,便因转弯卡在岩石上而无法继续前行。2005 年,DARPA 举办了第二届 Grand Challenge 竞赛,并将头奖提升到 200 万美元,但依旧没有人能够完成任务。

  而比赛的一大难点就是复杂的路况,而想要赢得比赛就需要实时对环境中的距离有所感知,而最初各个队伍就拿出了非常多的环境感知方案,双目甚至多目摄像头,多个测距激光雷达等等。

  当然也并不是无限的堆砌传感器,毕竟奖金就那么多,大家的预算也有限,同时还要考虑到车辆的负载,测距激光雷达虽然好用,但想要实现全范围的检测成本和重量难以承担。

  这时候一个名为 David Hall 的天才工程师有了一个好想法,车身周围安装这么多传感器为什么不能用一个代替,于是它使用一个旋转球,将纵向排列的射出 64 根激光的传感器不停的旋转测距,不仅能够得到 360 度周围的实时距离信息,同时还能够大大节约成本,而这也造就了我们现在在无人驾驶汽车上使用的多线激光雷达。

  

  于是在 2006 年,David Hall 正式推出了可以旋转 360 度的 64 线的激光雷达。到了 2007 年的 DARPA 挑战赛上,David Hall 就不亲自参加比赛了,而是以雷达产品供应商的角色参与到比赛中来,帮助多支队伍参加比赛。

  

  而这家供应商公司就是我们熟悉的自动驾驶激光雷达供应商鼻祖 Velodyne,在完成比赛的七支车队当中,六支都用的是 Velodyne 改进的 64 线的激光雷达。

  其实 Velodyne 最初成立于 1983 年,总部位于加利福尼亚州的硅谷,是一家多元化的技术公司,是因为高性能音频设备而知名。但到了 2005 年,它因为发明了搭载在自动驾驶汽车上的激光雷达,而被更多的人所认识。

  激光雷达的明天

  虽然之后被众多巨头投资和看好,但却又遇到了难题:价格昂贵以及难以量产。要保证激光的发射和接收不出差错,手工组装和调校普遍耗时,同时需要大量精密元器件。

  而此时,人们也看到了未来激光累的巨大的潜力,纷纷入局,一时间激光雷达公司不断涌现,但能真正拿出产品的却寥寥无几,而且依旧难以快速解决价格昂贵以及难以量产的问题。

  一边解决旧问题,而另一边新的技术解决方案又出现了:固态激光雷达,在今年 CES 2017 上,Quanergy 公司的 Solid State LiDAR S3 获得了汽车智能类的最佳创新奖,而这也是源于它的固态扫描技术。

  

  当然,入局者同样也有行业老大 Velodyne,但也不乏创业公司,例如,Innoviz 和 TriLumina 等等,简单来说固态激光雷达有几大优势,扫描速度快、精度高、但最重要的一点还是能够像生产芯片一样快速,同时极大的降低成本。但新技术同样面临很多问题没有解决,例如远距离成像问题,信号强度问题等等。

  不过从多线激光雷达到固态激光雷达,国内也不断的涌现出一些创业公司,因为技术差距并不久远,依靠靠近供应链和逐渐强大的技术人才,可以说能够在同一跑道上追赶,而回顾应用在自动驾驶汽车上的激光雷达的历史仿佛就在昨天,留给我们创业公司的机会还很大。

 

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