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激光雷达,自动驾驶的陪跑者?

2022/11/14
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自动驾驶的发展离不开感知系统、决策控制系统、执行系统这三大系统,其中感知系统主要通过摄像头毫米波雷达激光雷达超声波雷达等感知硬件来承担自动驾驶汽车“看”的任务;决策控制系统则是将感知系统“看”到的道路信息进行分析,从而对汽车下一步的动作做出决策,决策控制系统更像是自动驾驶汽车的大脑;执行系统则是将决策系统做出的出行决策实际地完成,让自动驾驶汽车可以实现载客出行。

自动驾驶想要实现良好的发展,离不开这三个系统的支持,即要让自动驾驶汽车“看”得清、“想”得明、“做”得快。现阶段,在平衡“看”得清和“想”得明的处理上,衍生出了两种方案,一种是以谷歌为主的,搭载激光雷达的自动驾驶解决方案,通过获取更多的道路信息,让自动驾驶汽车可以“看”得更清,可以让决策控制系统在对道路数据进行分析时,有更多的数据参考。另一种就是以特斯拉为主的以视觉为主的多传感器融合处理方案,凭借强大的控制决策系统,将仅通过摄像头获取的道路信息进行分析,从而完成自动驾驶任务。

无论是以搭载激光雷达为主的处理方案,还是以摄像头为主的处理方案,都各有优弊,以激光雷达为主的处理方案中,虽然激光雷达可以获取更为精确的道路信息,但激光雷达成本过高,制造成本的高昂,带来的就是销售价格居高不下,在消费者中难以普及。以视觉为主的处理方案,就让汽车的制造成本得到了控制,且已经让我们看到了其落地的可行性,特斯拉汽车在市场上的占比越来越大,当提及新能源汽车或自动驾驶汽车时,特斯拉的品牌总会被提及。

但以视觉为主的处理方案中,由于感知硬件的减少,获得的道路信息相对以激光雷达为主的处理方案少了很多,因此在特殊的交通场景下,以视觉为主的处理方案,仍旧有很多不足,如出现鬼探头等突发情况时,特斯拉处理得就不尽如人意。
随着造车新势力的崛起,越来越多高级辅助驾驶系统也得到了应用,汽车的智能化程度,已经成为造车新势力宣传的一大重点。对于大多数造车新势力来说,是选择以视觉为主的处理方案,还是选择以激光雷达为主的处理方案上,普遍选择了后者,即选择以激光雷达为主的处理方案。

激光雷达,也称为光学雷达,是激光探测与测距系统的建成,它通过测定传感器发射器与目标物体之间的传播距离,分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位信息等,从而呈现出目标物体的三维结构信息。

根据作用不同,激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光雷达等,一维激光雷达主要用于测距测速、二维激光雷达主要用于轮廓测量、物体识别、区域监控等,三维激光雷达可以实现空间的三维建模,在自动驾驶汽车车顶安装的激光雷达是三维激光雷达,通过高速的旋转,可以获得车辆周围空间的点云数据,从而绘制出车辆周围的三维空间地图,且激光雷达还可以测出周围车辆、行人的距离、速度、加速度、角速度等信息,再结合GPS地图计算出周围车辆、行人的位置信息,以供自动驾驶汽车做出驾驶判断。

激光雷达由于具有较高的测量精度,可以满足L3级~L5级自动驾驶需求,通过以激光作为载体,对不通方向发射并回收激光信息,对周围障碍物形成3D“点云”图像。但由于技术难度大、成本高,装载激光雷达的汽车成本更高,且激光雷达在恶劣天气中的发挥并不是很好,因此在中低端车上,很难看到激光雷达的身影。

回到国内造车新势力上,不同造车新势力品牌对感知硬件的搭载量并不相同,但激光雷达依然是感知硬件中的重要一个。小鹏P5上搭载量2个激光雷达、5个毫米波雷达、12个超声波雷达、4个环视摄像头及9个高感知摄像头;理想L9在车顶部安装了一个含有128个激光器的激光雷达,主要采用半固态一维转镜激光雷达方案,在垂直方向可以同时发射128束激光进行扫描,每秒可以对三维空间打出153万个激光点。但在理想L9上,主要的感知来源是11颗高性能摄像头,激光雷达更多是作为感知信息的补充。蔚来汽车的ET7车型上,则搭载了一颗最远探测距离可达500 m的激光雷达,水平方向FOV(Field of View)120度。在蔚来汽车的自动驾驶系统中,优先级最高的是激光雷达和11个摄像头,包括7个800万像素自动驾驶高清摄像头和4个300万像素高感光环视专用摄像头;而在埃安L4测试车上,则出现了搭载6颗激光雷达的处理方案。

激光雷达的使用似乎在自动驾驶的市场中一直占据非常重要的位置,激光雷达的使用主要是用来弥补摄像头存在对光线高度依赖,无法感知3D信息,雷存在低精度等问题,可以让自动驾驶汽车获得更为精确的感知数据。

目前市场上智能汽车中宣布使用激光雷达的有至少16个品牌,且不同品牌对激光雷达在车辆的安装位置分布也并不相同,不同位置的激光雷达,也承担着对不同视角进行探测的作用,根据激光雷达安装位置不同,可分为前车顶、前保险杠、前保险杠左右、前翼子板左右及尾部等位置。

激光雷达在自动驾驶汽车上的优势毋庸置疑,但现阶段,由于激光雷达成本过高,在商业化进程中并不具有优势,且随着特斯拉汽车多次降价,市场占有率的不断提升,特斯拉Autopilot的优秀表现,进一步向我们证明了以摄像头为主的自动驾驶处理方案似乎更具优势,那随着自动驾驶技术的发展,激光雷达是否会成为陪跑者?

在自动驾驶汽车上,感知硬件获取的信息越多,则会让自动驾驶汽车出行更为安全,激光雷达作为以激光雷达为主的自动驾驶处理方案中,较为重要的感知硬件,在很长一段时间中,必将起着非常重要的作用。

自动驾驶汽车何时落地尚不可知,自动驾驶汽车如何落地也存在不同的观点,如果采取了智能网联的自动驾驶落地方案,自动驾驶汽车的感知任务由车辆与车辆、车辆与交通设施之间信号传递来完成,那激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头等感知硬件更多是作为一种感知辅助,对其精度要求并不会很高,届时是否需要使用激光雷达也值得讨论;如果使用单车智能的自动驾驶落地方案,感知硬件要求则需要非常高,仅通过摄像头来感知交通环境的方式仍旧有欠缺,激光雷达的作用将无可替代。

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