2019年7月5日,由博聞創意和CCIA 智能網聯專委會、佐智汽車舉辦的「2019中國汽車互聯與車路協同大會」在深圳舉行。鐳神智能CEO胡小波先生在會上發表了題為“鐳神激光雷達車路協同系統” 的演講。
各位下午好!今天與大家分享一下鐳神智能在車路協同方面所取得的成果。
鐳神智能是全球領先的激光雷達及整體解決方案提供商,一直致力于為無人駕駛、車路協同等行業領域提供各種性能優異、質量可靠、價格厚道的激光雷達和高效完善的整體解決方案。
首先為大家簡單介紹一下激光雷達的一些情況。大家對于激光雷達其實有著很多的誤解:首先是認為激光雷達很貴,當然,國外的激光雷達都很貴,國內某些廠家的激光雷達性價比不高,這毋庸置疑;其次,激光雷達的技術難度很高,綜合技術能力要求很強,研發周期也很長;再者,就是車規級的要求難以滿足;最后一個是可靠性差的問題。我曾經問過深圳某一個做無人駕駛公交大巴廠家:“你們之前用國外的V公司和國內的深圳某家的16線激光雷達可靠性怎么樣?”他很痛苦地說,沒有任何一個激光雷達能在車上連續使用超過三個月不壞的,所以得經常更換雷達。
激光雷達有很多種,其中采用TOF測量原理的,主要有機械式、混合固態以及固態等三種掃描方式。在固態激光雷達里面,目前最受關注的是MEMS激光雷達,以前則是OPA和3D Flash激光雷達,但3D Flash激光雷達的測距不是很遠。
MEMS激光雷達現在面臨一個最頭痛的問題——目前全世界做MEMS振鏡的廠家,沒有一家可以提供能承受-40到105度的工作溫度,同時能扛得住車規級沖擊和振動的MEMS振鏡,根本無法達到車規要求。現在全世界的車廠,只要拿到任何一個公司做的MEMS激光雷達,估計也都不敢拿去做車規級的測試。但這并非說明MEMS路線不可行, 只不過近三年內都不太可能滿足車規, 而且成本也遠沒有吹噓的200美金那么低, 根本不可能, 一臺120度水平掃描角度MEMS激光雷達, 至少用2個MEMS振鏡拼接,一個振鏡1000多美金,2個2000多美金,而且一個APD陣列的成本就已經遠遠超過200美金,再加上光學系統,精密加工的機械結構件,電路上的高端FPGA芯片,幾個高速 ADC芯片,也得幾千人民幣, 加起來物料成本3萬人民幣以上是至少的, 批量生產里面很多物料的成本也很難降下來,而且光學系統調試,校準非常麻煩復雜,比機械式的還要麻煩十倍,人工費用比機械式也要高好幾倍。所以,汽車主機廠指望MEMS固態激光雷達3年內能夠大規模量產,或者成本能夠降下來到500美金以內,都是緣木求魚,鏡花水月。
OPA技術方案在目前來說更加不可行。它產生的光束往往比其他技術發散得更大,相控陣芯片對激光功率損耗很大,旁瓣很難壓制,因此很難實現遠距離、高掃描分辨率和寬視場的性能,而且接收得采用面陣的APD陣列探測器,成本遠沒有美國某公司說的那么理想。OPA這個技術,我們認為在5年之內沒有任何可能性,而且成本也遠沒有吹噓的200美金那么低, 根本不可能,一個APD陣列的成本就已經遠遠超過200美金。
Flash激光雷達有兩種技術方案,一種是APD陣列,很貴,一種是用高感光的CMOS做探測的元器件,測不遠。而且這種技術方案抗干擾能力是最差的。其實FLASH的激光雷達所有的技術含量都在它的接收端的光電探測器芯片廠家那里,只要接收光電探測器芯片做好了,這款激光雷達是很容易實現的,FLASH激光雷達系統整機沒有什么技術含量。汽車應用目前基本上也不現實。
相干型調頻連續波激光雷達這種探測模式,從未來的發展趨勢來看是一種非常好的方式。它好在哪里呢?首先這種激光雷達是天然抗干擾的,因為它是干涉型的,只對自己發出的光進行干涉,任何別的光(包括太陽光,別的激光雷達發出的激光)都干擾不了它,這是它最大的優勢。還有一個優點就是它可以測移動物體的運動速度和運動方向。但它也有缺點,它要用單頻的激光器,聲光調制器等技術非常復雜,導致成本非常高昂。當然,這些對鐳神來說不是任何問題,這些單頻光纖激光器,聲光調制器等昂貴的器件,鐳神都可以以幾十分之一的市場價格自行生產。
上圖是我們剛剛推出來的128線激光雷達,完全按車規級標準設計,量程可達200m,目前市場價格是¥68000,千臺以上批量價只要¥28000,國外同等的產品售價大概是十幾萬美金。
下表是我們的128線激光雷達的參數,對于L4、L5級別的自動駕駛,通過這款產品我們都可以輕松應對各種高低速的道路場景。
我們在128線混合固態激光雷達成功的基礎上,把線束降下來,按車規的標準又推出了32線、16線混合固態激光雷達,產品高度大概只有90mm,尺寸很小,標準視場角達到120度,定制最高還能做到150度,標準測量距離200米,可以定制最遠250和300米,完全抗干擾的系統設計。我們認為這種混合固態的激光雷達將是未來三年之內,唯一能夠過得了車規的激光雷達。剛剛在歐洲拿到5億歐元激光雷達訂單的法雷奧的車規級激光雷達應該也是用類似技術做的,只是它選擇的是雙面鏡,我們用的是多棱鏡。我們依托著自己深厚的科研實力、強大的工程能力和成熟的生產管理,有效將混合固態激光雷達的成本控制在了很低的水平,32線的大批量價1萬塊錢人民幣左右,16線的小批量售價¥2.8萬元,而萬臺起的批量價格更是低至¥3999,這是汽車主機廠真正可以在汽車前裝上用得起的激光雷達。
下圖是我們已經批量生產的360°多線激光雷達,有32線、20線、16線等等多個型號。
其中,20線激光雷達是我們專為車路協同研發的。因為32線激光雷達即使價格降到了五六萬,可能對很多人來講還是覺得貴,于是我們推出了20線的,它的價格在32線的基礎上將會有大幅的調整空間。
MEMS激光雷達方面,鐳神智能目前做了兩種波長方案:905nm和1550nm。其中,905nm的MEMS主要用于近距離的探測,量產可達200米;1550nm的MEMS探測距離則可達300米甚至500米以上。
下面是MEMS激光雷達掃描的效果。
這是采用1550nm波長的激光雷達,用我們自研自產的光纖激光器提供優質光源。
鐳神的MEMS激光雷達采用自研的特殊 MEMS振鏡,非常非常特殊的技術,可靠性非常高,性能非常優異,完全有機會在未來一年內通過車規測試和認證。
為了提升激光雷達的核心競爭力,鐳神智能還自主研發出了首款激光雷達專用的16通道TIA芯片。它集成了接收模擬信號處理的多種功能和配置控制,將高頻高帶寬模擬晶體管、多級增益可配置低噪聲放大器、多路開關選擇器和功率控制單元等集成到比指甲蓋還小的芯片中,用單顆芯片就可以實現多線束激光雷達模擬接收處理。不久前,通訊行業全球最大的H公司向我們批量采購了這款芯片。
這個光纖激光器是激光雷達的核心元器件,也是我們自主掌握的一項核心技術。
接下來是鐳神智能的另外一個殺手锏——高精度光纖慣性導航模塊(IMU,inertial measurement unit)。做高速無人駕駛和測繪,現在有另外一個比激光雷達更貴的傳感器,就是光纖慣導。一個三軸光纖慣導從國外進口最便宜要30萬左右,而我們能做到它的價格的1/10。
接下來為大家介紹鐳神智能基于激光雷達在無人駕駛、車路協同等應用領域的解決方案。實際上,無人駕駛和車路協同都是把各種傳感器融合在一起,只不過,前者是裝在車端,后者是裝在路端,此外車路協同還把5G的技術加了進去。
下圖分別是我們的多線激光雷達做的道路環境的重建,還有純點云目標的分類識別、純視覺的分類識別,以及點云和視覺融合后的識別效果。
下圖是我們的32線+16線點云融合的效果。
用激光雷達做無人駕駛、車路協同,最基礎的功能就是要精準識別道路上的目標屬性,為決策層提供機動車、非機動車、行人等的類型、方位、距離、速度、運動方向及流量等道路數據。
下面是我們在無人駕駛的部分應用案例,通過與不同行業客戶的通力合作,鐳神智能對多種道路場景的無人駕駛需求積累了非常豐富的經驗。
現在我們在車路協同領域也做了很多項目。其中,在許昌的5G自動駕駛示范區就用了50臺鐳神激光雷達。這是和中國移動、北郵等單位合作一起做的一個研究項目,他們把激光雷達、視覺等傳感器組合后,利用光纖交換機將多個傳感器的數據連接融合起來,傳輸到服務器上,服務器處理完數據之后再把它發到5G基站,然后再通過5G的基站把信息發到車上。其實,這還不是最好的方式,最好的方式應該是用邊緣計算將處理后的數據直接通過基站發出來。可惜當時由于某些原因,該項目選擇了比較復雜的一個方案。
下面是我們跟大唐移動、宇通做的鄭州宇通智慧島項目,是用32線激光雷達和視覺融合之后,用深度學習對目標進行探測、識別、分類。
比如說一輛無人車在這里行駛,轉彎處屬于被遮擋的盲區,有好些目標它不一定看得到。如何看見盲區里面的物體出來,這一點非常重要,否則如果有個人從盲區突然沖出來就會很危險,所以車路協同就相當于為自動駕駛打造了一雙無死角的“天眼”。如果純用激光雷達或者純用視覺,這套方案檢測的準確性很難達到99%以上,但是將激光雷達和視覺結合之后,就可以很輕松地達到99%以上的準確率。
目前采用激光雷達與視覺融合方案的車路協同項目,我們在國內還有十多個合作項目落地。
最后簡單介紹一下鐳神智能,2015年2月15日在深圳正式注冊成立,現有員工300余人,研發人員有100余人,其中海內外研究生以上人員40余人(含博士5人),目前擁有2000平米的研發辦公區、4000平米激光雷達和光纖激光器生產廠房(深圳),16000平米激光雷達生產廠房(浙江),是國內唯一一家自主研發出激光雷達自動化、半自動化生產產線的企業。
鐳神跟別家公司相比最不一樣的地方在于,我們可能是全世界掌握激光雷達技術方案最齊全的公司,各種激光測量原理對應的產品我們都有研發。另外我們還提供激光雷達專用的芯片、光纖激光器,以及應用領域最齊全的整套解決方案。
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原文標題:鐳神智能胡小波:鐳神激光雷達車路協同系統
文章出處:【微信號:zuosiqiche,微信公眾號:佐思汽車研究】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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