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          激光雷達:自動駕駛的眼睛

          作者: 時間:2018-07-04 來源:OFweek激光網(wǎng) 收藏
          編者按:自動駕駛是智慧城市在城市交通這一塊的核心所在,也是未來發(fā)展的主流方向。傳統(tǒng)激光雷達由于過高的成本難以實現(xiàn)規(guī)模性的商業(yè)化,固態(tài)激光雷達優(yōu)勢明顯,未來前景廣闊。

            技術是目前最為火熱的一個領域,受到社會的廣泛關注。世界知名車企、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、零部件制造廠商、投資機構紛紛入局其中,不愿錯過這一絕佳的市場機遇。新產品在不斷推出,技術上的攻關日新月異。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201807/382691.htm

            SAE(美國機動車工程師學會)標準將劃分為0-5六個等級,對應不同程度的實現(xiàn)水平。L1級對應的是簡單的駕駛輔助,L2是輔助型半,L3是在一定條件下實現(xiàn)自動駕駛,L4是高程度自動駕駛,而L5則是真正完全的自動駕駛。


          激光雷達:自動駕駛的眼睛


            自動駕駛技術可以細分為感知、控制、決策三個關鍵部分,而感知部分是后兩者得以實現(xiàn)的基礎。因此,自動駕駛對傳感器的要求很高,需要對周圍環(huán)境有很強的感知能力。只有這樣,汽車才能對復雜多變的環(huán)境作出快速反應,畢竟對汽車駕駛來說,安全性永遠是首要的問題。據(jù)國外媒體報道,到2028年,汽車在交通環(huán)境感知能力上將普遍超越人類。

            各方齊發(fā)力 助推自動駕駛

            2017年底,北京市率先開放了自動駕駛路測權限,隨后上海、重慶、長沙、深圳等地也隨之陸續(xù)開放路測權限,給相關汽車企業(yè)提供便利的測試機會。今年4月,國家相關部門正式發(fā)布了首個國家級自動駕駛路測文件——《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》??梢姡鳛橄乱淮煌ǜ镄碌闹髁Ψ较?,自動駕駛已經獲得了國家政府的高度關注。

            目前,國內在自動駕駛領域最高調的企業(yè)要數(shù)百度。2017年4月,百度宣布啟動阿波羅計劃,全力推進自動駕駛汽車項目的開發(fā),該項目成功吸引了以奔馳、福特為代表的眾多汽車名企與之合作。百度CEO李彥宏甚至親自乘坐自動駕駛汽車駛上了五環(huán),成為了當時全民關注的熱點事件。


          激光雷達:自動駕駛的眼睛

            (圖片來自蔚來汽車官網(wǎng))

            2017年3月,蔚來汽車在美國德州SXSW大會上,對外發(fā)布了旗下一款名為NIO EVE的無人駕駛概念車。據(jù)悉,該款車型還搭載了名為“NOMI”的人工智能引擎,續(xù)航里程可以達到驚人的965公里。不過就無人駕駛方面,官方并沒有透露更多詳細信息。

            :自動駕駛的眼睛

            目前,汽車中主要使用兩種類型的傳感器:攝像頭、超聲波或雷達傳感器。攝像頭很容易受雨雪天氣的影響,實用可靠性不高。而具有連續(xù)高精度3D掃描的潛力,抗干擾能力強,因此備受汽車開發(fā)商的推崇。

            雖然已有數(shù)十年的歷史,可在汽車領域里,還是相對較新的技術。激光雷達由激光探測、激光測距兩部分功能組成,相當于自動駕駛的眼睛。除了發(fā)射器(激光束)之外,激光雷達系統(tǒng)還需一個高度靈敏的接收器,主要用于測量靜止物體和移動物體的距離。

            不過就目前來說,由于激光雷達的成本過高,使得應用受到了很大限制。為了降低激光雷達的使用成本,同時,提高產品可靠性,使用固態(tài)激光雷達代替?zhèn)鹘y(tǒng)的機械式激光雷達是當前的主流方式。

            速騰聚創(chuàng)推出的MEMS固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1 Pre,是第一款搭載到無人駕駛車輛的MEMS固態(tài)激光雷達。這種激光雷達通過微振鏡的方式改變單個發(fā)射器的發(fā)射角度進行掃描,由此形成一種面陣的掃描視野。

            M1 Pre的探測距離超過 200米,水平測角與垂直測角為63 °*20°,刷新幀率為20fps,角分辨率為0.09 °*0.2 °。據(jù)了解,這是目前全球范圍內已發(fā)布MEMS激光雷達中最小角分辨率的一款產品。

            這種類型的固態(tài)激光雷達結構簡單、尺寸小、成本相對低廉,綜合來看,是目前自動駕駛最合適的選擇。



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