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2021年09月15日 | 激光雷达与汽车照明的融合,看看专业人士怎么说?

2021-09-15 来源:eefocus

在ADAS或AD中,运用多传感器融合有助于解决探测、跟踪和目标识别等问题,提高系统的冗余和可靠性,增强数据可信度和场景覆盖率。不过,面对汽车应用,受限于外观设计、系统结构和空间等方面的限制,将不同传感器集成在一起还是有不小的难度。就此,市场研究公司Yole的市场和技术高级分析师与比利时Tier 2供应商XenomatiX和Marelli汽车照明公司就激光雷达及其集成问题展开多个角度的激烈讨论。

 

 

融合和集成已经开始

汽车激光雷达的采用仍处于早期阶段,主机厂在其汽车上安装激光雷达的并不多。尽管如此,激光雷达制造商和主机厂之间已经建立了15个以上的合作伙伴关系。Yole预计从2024-2025年开始,交易量将明显增加。

 

Yole在其即将出版的《汽车和工业应用激光雷达报告》中预测,汽车激光雷达市场预计将从2021年的8500万美元增长到2026年的23亿美元,占2026年激光雷达市场的近一半。此前汽车激光雷达的应用占比仅在个位数。

 

页面下方留言回复:Yole汽车和工业应用激光雷达报告,可获取私信回复报告中英原文。

 

XenomatiX和Marelli本不是同一个细分领域的供应商,一个是感知,一个是照明。XenomatiX是一家为ADAS、AD和道路数字化提供真固态激光雷达解决方案的公司,其设计和构建的产品和软件能够实现精确的实时4D-6D数字化,有助于了解车辆周围环境,从而使汽车应用更安全、更舒适。Marelli则是全球主要汽车零部件供应商之一,其汽车照明公司在前照灯、尾灯和照明电子产品的开发和制造方面处于全球领先地位。产品组合包括激光、LED矩阵、数字前照灯和OLED尾灯等尖端产品。

 

前不久,Marelli与XenomatiX达成协议,将加强并扩大其在激光雷达等传感器领域的地位,使传感器成为公司的第四大支柱。具体讲,就是将激光雷达与汽车照明融合在一起,让主机厂的设计更加便捷。

 

Frederic Chave认为:“经过一段时间的密集技术探索,一个融合和整合的时代已经开始。人们越来越清楚哪些解决方案将占上风。多光束固态激光雷达肯定是其中之一。”他指出,汽车行业对激光雷达解决方案的推动与日俱增。出于安全和声誉方面的考虑,越来越多的主机厂将在特定运营领域采取全面AD的策略,当然也会要用激光雷达提供自主性。

 

现在的问题在于商业化,让在实验阶段幸存下来的解决方案成熟起来。目前,行业最专注于ADAS L2+提供强健的传感解决方案,直至实现完全自主。中国和美国对此市场接受度最高。其他地方的法规也在不断演变,例如英国交通部即将发布L3自动车道保持系统(ALKS),尽管车辆仍必须低速行驶;到2022年,德国联邦政府还将允许L4在一些受限制的公共道路上运营。

 

市场需求仍在增加

Filip Geuens认为,新冠疫情明显减缓了整个汽车行业的发展,大多数AD项目都被推迟了,预算已经减少。更重要的是,每个人都在为与供应和生产重启等相关问题而挣扎,现在仍然在挣扎。作为健康危机的副作用,电子产品供应危机也产生了严重的影响。

 

此外,由于新冠疫情,出于健康原因,人们更倾向于私人出行。随着更多的人在家工作,更少的交通堵塞也将导致从公共交通转向更多的私人驾驶。他说:“新冠疫情影响了我们的业务,但是客户互动的减少导致了对产品开发的更多关注,这对长远发展是有益的。”

 

在此期间,经过不断优化,XenomatiX的激光雷达体积缩小了3倍。此外,它消耗的能量只有以前的一半,激光束的数量也增加了3倍。在固态激光雷达产业化过程中,建立供应链,使产品可制造且价格合理最为重要。这也是与Marelli合作探索“异构”整合的原因。

 

汽车应用的挑战

激光雷达集成是汽车应用的一个重要方面,挑战很多。Filip Geuens说,激光雷达有望解决许多极端情况,尤其是与雷达和摄像头融合时。然而,这似乎是一场不公平的竞争。从第一天起,人们就希望激光雷达将和15年前的摄像头和雷达技术一样便宜。同时,人们期望它能以人类的精确度同时看到附近、远处和各个方向。此外,激光雷达预计将处理摄像头和雷达相互掣肘的所有天气和路况。

 

因此,最大的问题是,决定什么是激光雷达的公平合理的应用场景,以确保其在车辆中应有的地位。

 

新型激光雷达有助于决策ECU做出更快的决策,并克服提高速度或混合(intermingling)的难度,如车道变换或车道合并。在实施协同自适应巡航控制(CACC)等更具前瞻性的解决方案之前,还需要更多能够共享更准确信息的传感器。

 

事实上,安装在汽车周围的更多传感器,包括激光雷达,不必要的突出物和处理车身结构部件的空间限制,在造型方面构成了重大的集成挑战。克服这些挑战需要哪些关键技术呢?Frederic Chave表示,Marelli是Smart Corner® 解决方案的发起人,可以将传感器集成到照明元件和集群中,利用从战略位置出发的外部零件的现有生产知识和占位面积,为传感元件提供畅通无阻的视野。

 

处理不利条件是激光雷达面临的关键挑战。而成像激光雷达(例如,利用CMOS探测器进行固有传感器融合的激光雷达)是实现这一目标的一个好方法。成像激光雷达可以测量距离,就像激光雷达应该做的那样,它也可以拍摄图像来检查是否受到泥浆、散射光(雾)、欺骗(其他光源)的污染。Marelli的解决方案在污垢检测和直接高效清洁方面具有强大的能力。

 

集成在哪里是个问题?

前格栅是主机厂选择的第一个放置激光雷达的隐藏的位置,还有哪些位置可以集成?根据是什么?

 

Frederic Chave解释说:“有两件事至关重要:清晰的视野和美学。激光雷达不应该有非期望的盲区。同时,设备不应引起人们注意。”目前,激光雷达可以放置在格栅和外部前后照明(Smart Corner)中。这些选项可以对造型要求以及成本、空间和重量要求做出最佳响应。

 

正在考虑的其他位置还包括车辆上的许多不同位置,以监测所有方向。就激光雷达本身而言,只要满足要求——清晰的视野和美学——选择还是很多的。例如,激光雷达可以放置在B柱的顶部或底部、后窗后面、侧视镜中、车顶下的传感器条中、转向指示灯中。模块的大小是其易于集成的基础,通过放置在汽车周围的一组模块可以分割整个FOV(视场角)的覆盖范围,就像一些车顶上使用机械式激光雷达那样。

 

那么,汽车前部和后部的照明越来越紧凑,并越来越多地用于通信。照明组件是否更适合集成传感器或小型显示器等新功能呢?

 

Filip Geuens回答说:“虽然我们看到在具有更高LED效率的前后灯中调节功能占用的空间越来越少,但更窄和更宽的光带对激光雷达更有利。激光雷达不需要一个大的前窗来进行观察。光带可以分割,某些区域可以分配给激光雷达。此外,可以更好地优化发热部件。”

 

特别是电动汽车,更能避免前照灯在发动机舱内的空间竞争,它不再需要进气口,前格栅无疑会有更多的空间。至于尾灯,从历史上看,它们占用的空间较少,体积小的激光雷达模块便于与之集成。

 

格栅照明和动画或扩展照明条也有增长趋势。在创新基材供应商的帮助下,所有这些表面为智能传感器集成提供了更多的机会。总的来说,灯光将具有双重功能:不仅可以发出灯光和信号,还可以捕捉灯光和信号。在这一领域也将出现一些新的可能性和良好的商业机会。

 

如何实现激光雷达的批量应用?

Frederic Chave认为,主机厂仍然需要获得更多激光雷达方面的专业知识。对于激光雷达业务来说,现在还为时尚早,尽管大家已经达成了广泛共识。“我们相信,业务量会有所增加。这将在本十年的后半期发生。最初,激光雷达将增强ADAS功能。下一步,它将在AD中扮演关键角色。雷达花了十多年才成为一种商品,因此,我们预计激光雷达使用的时间不会更少。”

 

Filip Geuens表示,在我们的交通中,高分辨率深度传感是必不可少的。不幸的是,人类会犯错误,对驾驶的兴趣也会降低(在一个拥挤的星球上,人们有着强烈的出行欲望)。因此,尽快建立3D传感专业知识符合汽车行业的利益。

 

激光雷达无疑加强了安全性,并为自动驾驶汽车提供了必要的冗余:安全方面不会有任何妥协。激光雷达技术可以在独特的情况下提供信息,这将始终有助于在速度越来越快或复杂性越来越高的情况下更快、更稳健地做出决策。

 

此外,激光雷达也会应用于其他领域,如卡车和垂直起降(VTOL)飞机。它们有很多共同点:这些应用需要在类似范围内的不同光照条件下进行室外传感。用于无人机和汽车的激光雷达的成本、重量和尺寸要求非常相似。虽然无人驾驶飞机较少受到行人的阻碍,但它们仍然需要精确的几何信息,以便在拥挤的城市环境中找到合适的着陆点,避免与各种基础设施发生碰撞。

 

最后,人们对私人领域自主解决方案的兴趣也在不断增长,其中一些领域已经具有很大的运营规模,如采矿、农业和堆场或港口运输货物。它们都需要激光雷达在所有天气条件下安全运行。经过第一个整合阶段后,自动卡车运输现在在美国和亚洲得到了发展,当然需要激光雷达才能安全运行。对于此类应用,要求更高,距离更广,抗冲击和振动能力更强,自然寿命更长,这样才能减少任何耗时的维护操作。

 

什么样的技术可以笑到最后?

就像摄像头一样,最初,硬件是主要的区别,但过了一段时间,软件和应用程序的差异化就变得至关重要了。

 

受访者认为,移动出行行业的激光雷达需要深度传感,同时,汽车上众多传感器的输出将实现更智能的融合:用同样数量或更少的传感器做更多的事情。那些采用无扫描或移动部件,可在“一瞬间”探测整个场景,而不受距离或功率的限制;同时采用灵活的模块化设计,提供不同视野、不同范围、不同分辨率和帧速率;基于半导体的激光源和探测器,可在短时间内批量生产投入市场,这样的技术才有生命力。

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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

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  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

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回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

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  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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