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RoboSense推出不到2000美元的MEMS固态LiDAR

2020-01-07 来源:EEWORLD

LiDAR厂商RoboSense表示,其固态LiDAR RS-LiDAR-M1Simple(简化版LiDAR)已准备就绪,可以交付客户使用,价格为1,898美元。

RS-LiDAR-M1Simple尺寸为4.3英寸x 1.9英寸x 4.7英寸(110毫米x 50毫米x 120毫米),并配备了增强的硬件性能,性能几乎等同于OEM的批量生产版本。

该汽车级固态LiDAR的主体设计已完成并准备发货。

RoboSense将在CES上进行车载公共道路测试,展示其首个智能固态LiDAR RS-LiDAR-M1Smart(智能传感器版本)。

RS-LiDAR-M1Smart主体嵌入了AI感知算法,该算法充分利用了LiDAR的潜力,可以将传统的3D LiDAR传感器转换为完整的数据分析和理解系统,并实时输出语义级别的结构化环境信息,以直接用于自主车辆决策。

RS-LiDAR-M1系列继承了传统机械LiDAR的性能优势,同时还考虑了批量生产要求。

RS-LiDAR-M1系列满足所有汽车级要求,包括智能、低成本、稳定性、简化的结构和小尺寸、车身设计友好性以及算法处理的语义级感知输出结果。

RS-LiDAR-M1系列功能:

125束激光:RS-LiDAR-M1的视野为120°* 25°,这是MEMS固态LiDAR在全球已发布产品中最大的视野。RoboSense使用低成本,汽车级和小尺寸的905nm激光器,而不是昂贵的1550nm激光器。同时,RoboSense在10%NIST目标下连续突破了150m的测距能力极限,这也是MEMS固态LiDAR的最长检测范围。 RS-LiDAR-M1的帧频增加到15Hz,可以减少目标移动引起的点云失真的影响。

世界上最小的MEMS固态LiDAR:尺寸缩小了一半,是传统64光束机械LiDAR的十分之一。RS-LiDAR-M1可以轻松地嵌入汽车的车身中,同时仍保持汽车的外观完好无损。

减少零件数量,以降低成本,缩短生产时间并实现大规模生产能力:由于其独特的专利光学模块,可提供高性能,低成本,高稳定性,可制造性和高度集成度。与传统的机械式激光雷达相比,零件的数量已从数百种减少到数十种,从而大大降低了成本并缩短了生产时间,实现了可制造性的突破。硬币大小的模块处理光学机械系统的结果,以满足自动驾驶性能和批量生产的要求。

模块化设计:光模块的可扩展性和灵活布局为后续的MEMS LiDAR产品奠定了基础,并支持针对不同应用案例的产品定制。

稳定可靠:RS-LiDAR-M1使用VDA6.3作为项目管理的基础,并且所有模块的开发都经历了完整的V模型闭环。RoboSense全面实施了IATF16949质量管理体系和ISO26262功能安全标准,结合了ISO16750测试要求和其他汽车级可靠性规范,以验证RS-LiDAR-M1系列产品。MEMS镜是RS-LiDAR-M1的核心组件,根据AEC-Q100标准,结合MEMS微镜的特性,总共设计了十个验证测试组,包括温度,湿度,封装过程,电磁兼容性,机械振动和冲击,寿命以及其他。现在,所有测试样品的累计测试时间已超过100,000小时。 RS-LiDAR-M1使用905nm激光来实现远距离传输,还符合1类激光安全性。最长运行的原型已进行了300天以上的测试,而道路测试总里程超过150,000公里,并且在各种测试方案中均未发现退化现象。

全天候:在奥地利维也纳,对RS-LiDAR-M1进行了在不同光速和风速条件下的雨雾测试。测试结果证明RS-LiDAR-M1符合标准,并且最终量产的RS-LiDAR-M1将适应所有气候和工作条件。

最小的磨损:作为固态LiDAR,RS-LiDAR-M1与可移动的机械结构相比具有最小的磨损,从而消除了由于机械旋转而引起的潜在光电器件故障。固态特性提供了合理的内部布局,散热和稳定性,与机械LiDAR相比,质量有了飞跃式上升。

RS-LiDAR-M1Smart是集成传感器硬件、AI点云算法和芯片组的综合系统,可提供端到端的客户环境感知解决方案。 RoboSense强大的AI感知算法为传感器注入了结构化的语义级别的综合信息,专注于移动物体的感知。

RS-LiDAR-M1Smart功能:

适应复杂的交通状况。
支持多种驾驶场景。
支持密集的交通流,例如在高峰时段在交叉路口混合行人和车辆。
对各种动态,静态和背景对象的全面感知。
实现3D点云的语义级别预测。
可处理两轮车(摩托车,自行车等)和不遵守交通规则的行人带来的挑战。
基于聚类算法,固定了过度分割和分割不足的问题。针对稀疏点云的鲁棒性确保了对象检测的完整性。
输出两个冗余数据通道:原始点云和对象列表。这两个数据通道是多余的,可以为车辆提供广泛的传感结果,包括动态和静态以及道路内部和外部。

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