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        國內外激光雷達技術有哪些差異?

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        自上世紀60年代激光被發明不久,激光雷達就大規模發展起來,如今,激光雷達技術已經滲入到各個領域,包括了軍事、商用、民用等各大層面,而未來在機器人及無人駕駛領域將會開拓一片全新局面。

        激光雷達發展歷程

        縱觀多年來激光雷達在全球的發展史,激光雷達經歷了許多發展階段,從最早的激光測距使其在軍事測距及武器制導上得以廣泛應用,尤其是在激光定位方面,進一步的研究導致了基于二維門控監測的激光成像系統以及正在裝備過程中的三維成像技術的發展。

        再到民用以及**兩方面,環境激光雷達技術在大氣和海洋遙感研究方面已經成熟,而在很多國家三維測繪激光雷達已經進入運行狀態。隨著激光效率的越來越高,而且更小巧、成本更低,這為汽車以及無人機提供了潛在應用。目前,在自動駕駛汽車及實現機器人自主行走方面的應用成為激光雷達最為廣泛的商業應用,這也在一定程度上減小了激光雷達的尺寸、重量以及造價。

        激光雷達發展史

        另外,在醫學方面激光雷達技術也同樣適用,其中一個重要的例子是:光學低相干斷層掃描,這個技術起源于激光反射儀在眼科中研究結構的三維復原方面的廣泛應用,實現對血管的三維內窺鏡研究,擴展到多普勒三維測速儀。而人類眼睛屈光度的折射成像研究是激光雷達技術應用的另一個重要例子。

        經過多年的發展,激光雷達技術已取得了豐碩的研究成果,從最初的激光測距技術,逐步發展了激光跟蹤、激光測速、激光掃描成像等技術,不同用途的激光雷達也陸續出現在市場,使得激光雷達成為具有多種功能的系統。相比普通微波雷達,激光雷達使用的激光束具有很多優點,例如極高的分辨率、隱蔽性好、抗干擾性強等等。隨著激光雷達應用范圍的不斷擴展及相關技術的不斷迭代,未來,激光雷達一定會給我們帶來更多驚喜。

        國內外激光雷達技術現狀

        1、車載激光雷達

        隨著機器人、無人駕駛領域的興起,未來,這兩大領域將成為激光雷達行業的著重發力點。從市場角度來說,目前車載激光雷達的多數用戶還普遍比較看重進口激光雷達,車載激光雷達的產品及生產廠商主要還集中于國外,包括美國Velodyne、Quanegy以及德國IBEO公司等。

        國外激光雷達

        Velodyne作為車載激光雷達的龍頭企業,旗下的HDL-64E機械激光雷達曾被廣泛應用于自動駕駛車輛的測試中,不過其高昂的價格和低生產率也提醒各個科技巨頭車載激光雷達的低成本化和量產化相當關鍵,這也正是 Tesla 一直不采用這種『3D 激光雷達』方案,而是堅持采用『毫米波雷達 + 攝像頭』方案的原因。但目前 Velodyne LiDAR 已經推出成本更低、線數更多的 128 線的 VLS-128 型固態激光雷達,這意味著這款激光雷達有更高的分辨率、安全性以及更低的成本,并且可以實現量產。然而,『3D 激光雷達 + 高精度導航地圖 + 云計算』被認為是未來理想的綜合性解決方案。

        不過,在 Velodyne 推出 VLS-128之前,整體車載激光雷達市場上的趨勢都是往低線束化、固態化發展,也就是往減少激光雷達線束發展,同時也從機械型轉為固態型,比如 Quanergy 公司就在 2016 年 CES 展會上推出了與 Delphi 公司共同研發的新產品 S3,號稱全球首款固態激光雷達,就連 Velodyne 公司本身也在推出混合或固態的低線束激光雷達。因為這樣做可以降低成本,但是需要用數量來彌補線數的不足,也體現出未來的技術路線未定,產業龍頭 Velodyne LiDAR 也不能確定到底是多線束激光雷達還是多激光雷達耦合。      

        從以上對國外車載激光雷達技術現狀的分析中能夠得到的統一趨勢有低成本化、固態化、量產化,但是 Velodyne LiDAR 推出更高線束的激光雷達和其他科技廠商推出低線束激光雷達的行為并不矛盾,他們的整體方向依然是要實現激光雷達的更高分辨率和精準度,進一步保證無人駕駛的安全性,只不過前者傾向于使用更強大的設備,后者傾向于使用多激光雷達耦合并降低成本。同時,低線束激光雷達對高線束激光雷達可以起到補充的作用。

        國內外激光雷達差異

        實際上,在國內車載激光雷達技術上不比國外起步要晚,成立于2005年的北科天繪和 Velodyne 的激光雷達計劃幾乎同時開始,但從目前情況來看,Velodyne的車載激光雷達水平明顯更高。盡管自動駕駛市場需求量極大,激光雷達仍面臨著成本高、量產難的問題。制造門檻高,且應用領域較窄(汽車、資源勘測),使該類產品供應商相對較少,缺乏針對車規級的成熟量產方案。要推動激光雷達解決方案落地,供應商勢必要完整掌握硬件的核心技術,以便控制成本,并以配套的算法推動市場接受其方案。目前,實現激光雷達低成本的路線有:犧牲一定的精度,使用全固態、低線束激光雷達降低制作成本;提高生產率,通過量產帶來的規模效益攤薄產品成本。

         

        2、機器人激光雷達

        與國外相比,國內車載激光雷達與國外仍有較大的差距,但是應用于服務機器人上的激光雷達并沒有太大差別。據了解,目前,國外的單線激光雷達產品研發和生產公司,主要有SICK和HOKUYO,其產品擁有良好的實時性、很強的魯棒性和機械穩定性,但是價格也相對較高,售價大多在上萬元級別。

        而國內激光雷達售價僅在上百至上千元之間,相對來說,售價更低,重要的是其同樣也能滿足服務機器人的使用需求。目前,國內機器人激光雷達的生產及研發企業主要包括了思嵐科技、北醒光子、禾賽科技、玩智商等為代表性的企業,而為首的思嵐科技已占據了半數以上的市場份額。

        思嵐科技從2009年開始就致力于激光雷達傳感器和自主定位導航方案的研發,并于2013年正式成立,作為國內最早從事激光雷達技術的企業,思嵐科技在激光雷達傳感器技術上實現了多次突破。

        創立激光雷達設計新玩法 降低技術成本

        在思嵐科技未出現之前,激光雷達市場份額基本被國外壟斷,但高額的價格讓不少企業難以承受,為了改變這一局面,思嵐科技CEO陳士凱創立了一套新玩法,打破了行業壟斷及技術瓶頸。即采用圖像的方法進行激光雷達傳感器的設計,通過拍攝激光到達目標物體后在攝像頭上呈現的畫面,根據遠近不同導致相機畫面尺寸的變化來求得距離。

        同時,思嵐科技還在生產方面做出了努力:建立自主研發的自動化生產線,在控制良品率的同時還能夠降低生產成本。除了在技術層面把成本降下來,還需要在批量生產上下功夫,在解決量產問題上。思嵐科技發現在試產過程中,激光雷達面臨著來自工藝與工人技術上的極大挑戰,這類產品在組裝的過程、順序、使用材料上都有很嚴格的要求。在調校上,工人對于行業以及產品的了解較少,實際操作中會面臨較大的困難,而作為初創公司的思嵐科技又很難仿效大公司雇傭有多年經驗的技工。因此,思嵐科技通過計算機進行輔助,利用自動化的方式進行激光的調校,以此降低對工人個人能力的要求,控制成本的同時又能保證品質。

        獨創光磁融合技術,激光雷達使用壽命更長

        國內激光雷達RPLIDAR A2

        壽命問題一直是考量激光雷達的一個重要因素。在2014年思嵐科技就推出了第一代激光雷達,但在使用時卻發現了導電滑環的壽命問題。為了使激光雷達擁有更長的使用時間,經過兩年的研發與改進,思嵐科技從第二代RPLIDAR A2開始就完全放棄了導電滑環這個機械裝置,獨創性的設計了光磁融合技術,這種非物理接觸的無線供電和無線數據傳輸技術,徹底解決了因物理接觸機械磨損導致電氣連接失效、激光雷達壽命短的問題。使得激光雷達壽命長達5年。

        突破三角測距激光雷達局限 測距更長,采樣頻率更高

        業內曾經認為三角測距激光雷達因為自身原理,難以突破20米以上的實用化測距,采樣率也難以突破上萬次大關,加之三角測距激光雷達在室外陽光條件下也表現的較不理想,這些問題阻擋了三角測距雷達朝著更復雜環境的應用。因此對于更大場合的應用,大家也只能采用工業TOF激光雷達。而后,基于思嵐最新的RPVision 3.0測距引擎RPLIDAR A3在測量性能和實用性上都實現了本質突破,再一次刷新了三角測距雷達的極限。思嵐科技的RPLIDARA3實現了25米范圍的實用化距離探測,每秒16,000的采樣頻率,高達0.33°(15hz情況)的角度分辨率,又一次刷新了三角測距雷達的行業標準,甚至,超過了某些工業TOF激光雷達的指標,此外,RPLIDAR A3也實現了三角測距激光雷達在室外陽光下的可靠測距。

        定義業內全新品類 發布首款激光建圖雷達

        據悉,在今年7月份,思嵐科技正式對外發布了一款集實時地圖構建和定位為一體的全新激光傳感器品類,在TOF激光雷達的基礎上,融入了思嵐科技引以為傲的第三代高性能SLAM建圖定位系統,可以直接對外輸出高品質的地圖以及定位坐標信息,無需任何外部依賴,上電手持即可使用。Slamtec Mapper不僅能在大場景下完成高品質的地圖構建,而且在室內外環境下工作同樣穩定。

         國內激光雷達SLAMTEC MAPPER

        寫在最后

        如今,激光雷達已被廣泛應用于各大領域,機器人及無人駕駛作為時下備受關注的兩大領域,仍與國外激光雷達技術存在一定差距,這主要表現在車載激光雷達上,但在機器人激光雷達領域,國內與國外并沒有太大差別,目前,國內的激光雷達技術也同樣能滿足服務機器人的使用需求,且性價比更高。

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