激光雷达分类、应用算法及未来方向有哪些?

激光雷达分类、应用算法及未来方向有哪些?

最佳答案 匿名用户编辑于2023/09/27 15:35

技术路线持续演进,集成能力不断增强。

1.器件选取分支较多,模组集成趋势明显

车载激光雷达可按多种维度进行分类,技术路线众多。从工作原 理上看,激光雷达分为时间飞行法(TOF)和调频连续波法(FMCW) 两种测距方式;从结构上看,车载激光雷达由四部分组成,即发射激 光的发射模块、对特定区域进行扫描的扫描模块、探测回光的接收模 块和对点云数据进行处理并反馈的控制模块,其中各部分结构也细分 不同的技术方案:发射模块的激光器按结构可分为边发射激光器 (EEL)、垂直腔面发射激光器(VCSEL)及光纤激光器;扫描模块 的扫描部件按结构可分为机械式、混合固态式和固态式。当前混合固 态式主要有转镜式、棱镜式和 MEMS 式(振镜式)三种技术方案, 固态式主要有扫描式的光学相控阵(Optical Phased Arrays,OPA)和泛 光面阵式(FLASH)两种技术方案;接收模块按探测器类型可分为 PIN 型光电二极管(PIN)、雪崩光电二极管(APD)、单光子雪崩二极管(SPAD)和硅光电倍增管(SiPM)等;控制模块的信息处理芯片可 分为 FPGA、ASIC 和 SoC 等,分类见图 4。不同技术路线各有优缺 点,技术路径持续拓宽,各厂家对不同技术路线都有布局,技术方案 尚未统一。

光学芯片及其配套元器件集成化助推激光雷达降低成本。激光雷 达光电系统的成本约占激光雷达整机成本约 70%,由激光发射模组、 激光接收模组、测时模组(TDC/ADC)和控制模组四部分构成,,激光收发模组在成本、体积及重量方面远高于测时模组和控 制模组。通过将分立光学芯片及其配套元器件高度集成,可带来产品 形态及生产工艺的跃迁、大幅度降低生产成本、快速扩充产能,完成 从分立式激光雷达向集成式激光雷达的进化。随着激光雷达线数的增 加,光学芯片集成化带来的优势会更加明显。

2.应用算法分支繁多,算法路径尚未收敛

车载激光雷达算法众多,针对同一功能类别存在多种算法。应用 算法按不同功能类别可分为点云分割算法、目标跟踪与识别算法和即 时定位与地图构建算法三类。点云分割算法依据数据点间距 和密度等特性将点云划分为独立子集,理想情况下,每个子集均将用 于一个实际存在的目标物体,且包含物体的几何与位姿特征。目标跟 踪与识别算法是从点云数据中解算出探测目标的尺寸、速度、方向和 类别等信息,是智能驾驶汽车进行自主路径规划与安全避障的关键技 术。目标跟踪是检测具有特定特征的目标并对其跟踪;目标识别是将 具有相似特征的点云归为一类,并根据此特征识别其具体类别。即时 定位与地图构建算法是车辆搭载特定传感器的、在未知环境中运动时, 同时完成对环境的建模和对自身运动的估计。

车载激光雷达应用算法路径尚未收敛,缺乏统一的评判标准。智 能驾驶的环境复杂多变,如何从庞杂的点云数据中准确快速地提取有 效信息并进行分析判断是激光雷达应用算法开发的目标。为及时准确 感知周围环境、跟踪并识别障碍物、完成智能驾驶汽车定位和行驶路 径规划、保证其安全高效的行驶,车载激光雷达的数据处理应满足实 时、稳定、高精度等要求。目前,应用于智能驾驶的车载激光雷达应 用算法的针对性和特殊性较强,算法路径尚未收敛,且缺乏统一的标 准规范和评价体系。面对各类复杂多变的智能驾驶场景,提升算法的 扩展性、可移植性和自适应性尤为重要。

3.产品形态持续更迭,固态成为未来方向

机械式激光雷达扫描模块及收发模块在雷达工作时持续运动,车 规级应用受限。机械式激光雷达是由电机控制旋转,可长时间内保持 稳定线性的转速,安装在车顶时可以对周围环境进行精度较高并且清 晰稳定的 360 度环境重构,具有扫描速度快、精度较高、技术成熟等 优势。然而,机械式激光雷达内部的激光收发模组线束多,需要复杂的人工调教,制造周期长;可靠性差,导致难以量产;体积过大,消 费者接受度不高;寿命大约在 1000 h 到 3000 h,而车规级规范要求 至少 13000 h,因此难以形成车规级产品。

混合固态式激光雷达是目前主流的车规级激光雷达技术方案。混 合固态式分为转镜式、棱镜式及 MEMS 式三种技术方案。转镜式是 当前已经经过批量上车验证的技术方案,MEMS 式能较好地实现性 能与耐久性的平衡,棱镜式激光雷达累积的扫描图案是菊花状,点云 数据离散度高,相对速度控制得当,在同一位置长时间扫描几乎可以 覆盖整个区域。三种方案总体上看各有优劣。目前搭载 于乘用车的激光雷达以转镜式和 MEMS 式占多数。

短期内仍将以高性能混合固态为乘用车的车载激光雷达主流,固 态式是车载激光雷达未来发展的主要方向。固态激光雷达由于没有任 何旋转机构,因此体积更小且稳定性更高,更容易通过车规级相关标 准。目前对 OPA激光雷达实现车规级量产造成挑战的技术难题主要在于其易形成旁 瓣、影响光束作用距离和角分辨率,并且其采用高精度集成的微阵列 芯片式设计,制作工艺难度高。对 FLASH 车载激光雷达大范围应用 造成挑战的主要原因在于其探测距离小,当探测目标距离过大时返回 的光子数有限,导致探测精度降低,无法准确感知目标方位。而混合 固态式激光雷达目前已有较为成熟的技术方案和商用产品,通过不断 的技术改进,有望占有稳定市场份额。

在现阶段多技术路径并行发展的态势下,全国汽车标准化技术委 员会(TC114)电子与电磁兼容分技术委员会(SC29)已启动车载激 光雷达的细分领域汽车行业标准如 QC/T《MEMS 型车载激光雷达》、 《转镜型车载激光雷达》及《机械旋转型车载激光雷达》的研制,目 前处于在研状态。

 

参考报告REPORT

车载激光雷达技术与应用研究报告(2023年) .pdf

车载激光雷达技术与应用研究报告(2023年)按载荷平台的不同,激光雷达可分为星载激光雷达、机载激光雷达、地基激光雷达、弹载激光雷达和车载激光雷达等。其中,伴随汽车进入智能时代,车载激光雷达引起了业界广泛关注,其可弥补摄像头、毫米波雷达等传统车载环境感知传感器的部分关键缺陷,被业界认为是L3级以上自动驾驶必备传感器。本报告基于车载激光雷达的应用背景、技术体系、市场空间和产业体系展开研究,分析了车载激光雷达在辅助驾驶和自动驾驶等应用场景的技术需求及发展现状,梳理总结了车载激光雷达的技术路线、产品形态、市场空间和产业链现状,建议技术产业各方在技术攻关、系统研发、产业应用、生态建设、标准及测评体系建设...

我来回答

快速提问

海量报告支持,行业专家解读

海量文库支持,行业专家解答

  • 相关问题
  • 最新问题
用户解答榜
分享至