激光雷达上车，背后的真相是什么？_老虎社区_美港股上老虎

激光雷达上车，背后的真相是什么？

智通财经网2021-05-10

当自动驾驶在量产车上从 L2 级向 L2+迈进，各家车企对软件、硬件的 pk 已经到了白热化阶段。除了依然坚持视觉路线的特斯拉(TSLA.US)外，今年发布的新车中，没搭载激光雷达都不好意思秀自己的自动驾驶能力，ARCFOX 极狐阿尔法 S、小鹏(XPEV.US)P5、蔚来(NIO.US)ET7、上汽 RS33、宝马 iX、智己 L7 都预告了激光雷达的上车。激光雷达仿佛成了 L2+，甚至 ...

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杂烩饭大人
·2021-05-11
传闻华为自产激光雷达成本超低
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蓝纹奶酪
·2021-05-10
Velodyne雷达，还有人用吗
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360°的运动能将激光更密集的发散出去，探测性能最好。但是双向运动的机械结构也最复杂，体积庞大。\n混合固态(半固态)激光雷达中，激光收发模块不动，扫描模块自己运动。这种「镜子」自己运动，当然不如机械式的探测效果好，不过结构上简化很多，体积也变小了。不过「镜子」的材质、形状、运动方式不同，半固态激光雷达也分成好多种。\n纯固态激光雷达，则是激光收发模块和扫描模块都不运动，没有了内部移动，成本最高的扫描模块可以在结构上简化，整个激光雷达的体积和成本也大大降低了。\n不同类型的激光雷达，优缺点也很明显。\n\n从机械式、半固态到纯固态，激光雷达的体积变小，成本也降低了。\n而成本，当然是车企最关心的。\n早期用在 Robotaxi 上的机械式激光雷达，以 Velodyne 为例，64 线机械激光雷达在 8 万美元，32 线机械激光雷达成本在 2 万美元。第一款满足车规级的激光雷达 SCALA，第一代时的价格也一度达到 2 万美元级别。所以目前在量产车上使用 SCALA 的客户，无论是奥迪 A8，还是奔驰 S 级，都是百万级豪车的级别，对价格的宽容度很高。那些由终端消费者买单的大量私家车，对价格敏感度就高多了。\n主机厂们普遍能接受的价格期望是多少呢?\n在 L4 级自动驾驶系统中，激光雷达的采购价最终能够达到 1000 美元以下;\n在 L2+自动驾驶系统中，激光雷达长期目标价格能够达到 500 美元以下。\n\n因此我们看到，进入 2020 年后，当半固态、固态激光雷达逐渐代替机械式雷达，激光雷达的成本和体积大幅度降低，直接从上万美元降低到 1000 美元时，逐渐接近车企能够接受的价格，才有了今天激光雷达批量上车的局面。\n除了价格，尺寸也是激光雷达批量上车的主要原因。\n早年 Robotaxi 上的机械式激光雷达，就像天灵盖上的犄角，占的体积非常大，完全不能放置在车内。如果把这样的车卖给消费者，恐怕没有几个人愿意买账。\n现在「上车」的半固态激光雷达，体积已经缩小到了 1~2 个手机的大小，安置在车顶或者保险杠两侧，大疆展示的激光雷达甚至能集成在后视镜上。更小的体积，才能让激光雷达不影响量产车本身的造型设计。\n当然，价格和尺寸只是万里长征第一步，性能和可靠性才是王道。\n多条技术赛道并行\n已经发布了搭载激光雷达的车型中，不仅激光雷达来自不同品牌，位置不同，选择的路线也有很大差别。俗称外行人看热闹，内行人看门道，激光雷达都有哪些门道了，其实从主机厂关心哪些指标就知道有哪些门道了。\n目前，无论是 OEM 还是激光雷达厂家都达成共识，高速、拥堵等场景是自动驾驶最大的市场。面对高速、拥堵场景，摄像头的视觉方案+激光雷达是最容易实现自动驾驶的。\n尽管，很多人把使用激光雷达和不使用激光雷达看作两个技术的对立面，但现实中，选择激光雷达，是目前车企实现自动驾驶现阶段功能的最优方案。\n因此车企对于激光雷达在 L2+的性能要求如下。\n1. 测距距离：探测障碍物的最远距离。比如折射率低于 10%的物体(比如纯黑色车辆)，高速场景下至少有 150 米以上的探测距离。\n2. 视场角 FOV：探测的「视野」范围，FOV 越大，「视野」越好。激光雷达应具有 120°FOV 宽视角，满足十字路口等特殊场景的检测。\n\n3. 测距的精准度：精确度越高，探测到障碍物的位置信息越准确。精确度要满足≤3cm，角分辨率越小越好，水平和垂直角分辨率≤3°。\n4. 点云：点云和线束数量越多，感知的障碍物越精确。激光雷达应具备 100 线以上的扫描效果和百万级别点频，这样，遇到 150m 外的物体时，也能反射回足够多的激光点云用于识别。\n5. 车规级：具有车规级标准的工作温度，能够规模化生产。\n这些要求看起来不复杂，但其实都满足这些条件的激光雷达，目前基本上寥寥无几，或多或少都有不满足的地方。这就是为什么，现在各车企在激光雷达上选择的路线不同，安装的位置也不同。\n目前发布的车型中，大多数都选择了半固态激光雷达：小鹏 P5 搭载的 Livos 激光雷达属于棱镜方案，蔚来 ET7 的 Innovusion 和 R 汽车 ES33 的 Luminar 激光雷达属于转镜方案，华为的激光雷达属于转镜方案，Lucid Air 选择的速腾聚创 M1 激光雷达，都是半固态激光雷达。这其中有成本、体积的原因，也有兼顾了性能需求的考虑。\n蔚来 ET7、上汽 R ES33 以激光雷达作为核心传感器，都选择了转镜式激光雷达，也就是通过平面镜绕圆心 360°旋转，将发射器发出的激光反射出更多的线束。\n转镜式激光雷达最远探测距离 500 米，针对 10%低反射物的探测距离达到 250m，满足了探测距离的要求。针对十字路口这样的场景，转镜式激光雷达的 FOV 角度大，120°*30°的大角度，能探测垂直于行驶方向道路上的障碍物。因为 FOV 更大，这两款车也都选择了顶置，安置在挡风玻璃上端的一颗激光雷达，就能够探测足够宽范围的场景。\n除了蔚来和上汽，BBA、本田选择法雷奥的激光雷达也是转镜方案，作为第一个通过车规级、成本可控的激光雷达，可靠的、可批量化方案，显然目前更多车企的选择。\n与蔚来和 R 汽车不同，小鹏 P5 没有把激光雷达作为核心传感器，而是以摄像头和高精地图组合的视觉方案作为自动驾驶的核心，激光雷达只是一种安全冗余的手段。\n因此，小鹏 P5 采用的 Livox 激光雷达，属于棱镜式。\n就像小时候玩的三棱镜，一束光达到棱镜上，能折射出彩虹的光谱，棱镜式激光雷达发射器数量更多，点云密度更高，这样探测障碍物精确度高。不过两个棱镜折射出的点云没办法做到一行一列的点云形状，而是中间密四周稀疏的菊花型。想要得到密集的点云，需要对同一个位置的扫描时间更长。\n因此小鹏 P5 在前保险杠两侧配备了两颗激光雷达，来保障点云覆盖密集。因此这个激光雷达 10%低反射物的探测距离只有 150 米，点云密度等效于 144 线，比其他几家的激光雷达近得多。不过作为一种硬件冗余手段，倒是足够了。\n除了棱镜式和转镜式外，半固态激光雷达中技术相对最成熟、产业链也最完整的 MEMS 是很多人认为的当下主流。Lucid Air 采用的就是速腾聚创 M1 激光雷达。\nMEMS 激光雷达是利用半导体器件微振镜做很小的平行运动动和扭转，部件运动小，结构简单。不过传统 MEMS 技术的有效探测距离近，只有 50m，FOV 角度只能达到 30°，所以，目前国内的新能源汽车目前还没有采用 MEMS 技术激光雷达的。\n当然也有例外，速腾聚创 M1 采用了新技术把 FOV 扩大到 120°，探测距离 200m，10%低反射物的探测距离 150m，这样就能满足车企的需求了。\n除了以上几家搭载了不同技术路线的半固态激光雷达，也有直接选择啃硬骨头的。长城摩卡就直接选择了 Ibeo 公司提供的 Flash 固态激光雷达，由于没有运动部件，体积更小，成本更低、可靠性也更高。不过，目前的纯固态激光雷达还处在探索阶段，探测距离只有 130 米。不过，长城摩卡 2022 年才交付，到时候固态激光雷达的性能会进化到什么地步，是骡子是马，还要等上市之后见分晓。\n最后\n自动驾驶从零开始走到今天，当停车场、高速路这样的强需求场景下，越来越多的辅助驾驶功能逐渐落地时，自动驾驶也面临更复杂场景下的困境。激光雷达这种新的感知手段，被无数车企和科技公司当成了困境中的一颗「救命稻草」。\n2021 年作为激光雷达量产上车的「元年」，还只是一个开端。故事的开端通常都是一团乱麻，激光雷达的开端也不例外。每家车企和激光雷达公司都尝试了不同的路线：有的选择了不同方案的半固态激光雷达;有的直接跨过中间态，选择了固态激光雷达;当然也有更大胆的，直接抛弃了激光雷达。\n我们能清楚的看到每种路线的优点，也能看到它的很多不足。这是一项新技术上车时，必须经历的「阵痛阶段」。只有经历了不同技术路线的探索，激光雷达的路线才能越来越清晰，做到真正的「量产上车」。\n在这之前，激光雷达还有一条曲折的长路要走。","kind":null,"is_publish_news":true,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[{"id":199842151,"gmtCreate":1620696884573,"gmtModify":1620696884573,"author":{"id":"3551672667922083","authorId":"3551672667922083","name":"杂烩饭大人","avatar":"https://static.tigerbbs.com/40e776714b41b7e98249e67e45acd8c5","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3551672667922083","authorIdStr":"3551672667922083"},"htmlText":"传闻华为自产激光雷达成本超低","listText":"传闻华为自产激光雷达成本超低","text":"传闻华为自产激光雷达成本超低","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/199842151","repostId":2134689203,"repostType":2,"repost":{"id":"2134689203","pubTimestamp":1620618002,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2134689203?lang=&edition=full","pubTime":"2021-05-10 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src=\"https://static.tigerbbs.com/36b8a96b0bf1487357e03cae7dd21474\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"512\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n机械式激光雷达中，「镜子式」的扫描模块和激光收发模块都可以 360°旋转运动，这两个模块 360°的运动能将激光更密集的发散出去，探测性能最好。但是双向运动的机械结构也最复杂，体积庞大。\n混合固态(半固态)激光雷达中，激光收发模块不动，扫描模块自己运动。这种「镜子」自己运动，当然不如机械式的探测效果好，不过结构上简化很多，体积也变小了。不过「镜子」的材质、形状、运动方式不同，半固态激光雷达也分成好多种。\n纯固态激光雷达，则是激光收发模块和扫描模块都不运动，没有了内部移动，成本最高的扫描模块可以在结构上简化，整个激光雷达的体积和成本也大大降低了。\n不同类型的激光雷达，优缺点也很明显。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c9bc97c41a45d214ab70c850b7569db\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"693\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n从机械式、半固态到纯固态，激光雷达的体积变小，成本也降低了。\n而成本，当然是车企最关心的。\n早期用在 Robotaxi 上的机械式激光雷达，以 Velodyne 为例，64 线机械激光雷达在 8 万美元，32 线机械激光雷达成本在 2 万美元。第一款满足车规级的激光雷达 SCALA，第一代时的价格也一度达到 2 万美元级别。所以目前在量产车上使用 SCALA 的客户，无论是奥迪 A8，还是奔驰 S 级，都是百万级豪车的级别，对价格的宽容度很高。那些由终端消费者买单的大量私家车，对价格敏感度就高多了。\n主机厂们普遍能接受的价格期望是多少呢?\n在 L4 级自动驾驶系统中，激光雷达的采购价最终能够达到 1000 美元以下;\n在 L2+自动驾驶系统中，激光雷达长期目标价格能够达到 500 美元以下。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/994be5e1c99f9e33814ca543a7453c47\" tg-width=\"1035\" tg-height=\"328\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n因此我们看到，进入 2020 年后，当半固态、固态激光雷达逐渐代替机械式雷达，激光雷达的成本和体积大幅度降低，直接从上万美元降低到 1000 美元时，逐渐接近车企能够接受的价格，才有了今天激光雷达批量上车的局面。\n除了价格，尺寸也是激光雷达批量上车的主要原因。\n早年 Robotaxi 上的机械式激光雷达，就像天灵盖上的犄角，占的体积非常大，完全不能放置在车内。如果把这样的车卖给消费者，恐怕没有几个人愿意买账。\n现在「上车」的半固态激光雷达，体积已经缩小到了 1~2 个手机的大小，安置在车顶或者保险杠两侧，大疆展示的激光雷达甚至能集成在后视镜上。更小的体积，才能让激光雷达不影响量产车本身的造型设计。\n当然，价格和尺寸只是万里长征第一步，性能和可靠性才是王道。\n多条技术赛道并行\n已经发布了搭载激光雷达的车型中，不仅激光雷达来自不同品牌，位置不同，选择的路线也有很大差别。俗称外行人看热闹，内行人看门道，激光雷达都有哪些门道了，其实从主机厂关心哪些指标就知道有哪些门道了。\n目前，无论是 OEM 还是激光雷达厂家都达成共识，高速、拥堵等场景是自动驾驶最大的市场。面对高速、拥堵场景，摄像头的视觉方案+激光雷达是最容易实现自动驾驶的。\n尽管，很多人把使用激光雷达和不使用激光雷达看作两个技术的对立面，但现实中，选择激光雷达，是目前车企实现自动驾驶现阶段功能的最优方案。\n因此车企对于激光雷达在 L2+的性能要求如下。\n1. 测距距离：探测障碍物的最远距离。比如折射率低于 10%的物体(比如纯黑色车辆)，高速场景下至少有 150 米以上的探测距离。\n2. 视场角 FOV：探测的「视野」范围，FOV 越大，「视野」越好。激光雷达应具有 120°FOV 宽视角，满足十字路口等特殊场景的检测。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/843c1f180e3c00ea5335c8a397fd2a91\" tg-width=\"842\" tg-height=\"405\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n3. 测距的精准度：精确度越高，探测到障碍物的位置信息越准确。精确度要满足≤3cm，角分辨率越小越好，水平和垂直角分辨率≤3°。\n4. 点云：点云和线束数量越多，感知的障碍物越精确。激光雷达应具备 100 线以上的扫描效果和百万级别点频，这样，遇到 150m 外的物体时，也能反射回足够多的激光点云用于识别。\n5. 车规级：具有车规级标准的工作温度，能够规模化生产。\n这些要求看起来不复杂，但其实都满足这些条件的激光雷达，目前基本上寥寥无几，或多或少都有不满足的地方。这就是为什么，现在各车企在激光雷达上选择的路线不同，安装的位置也不同。\n目前发布的车型中，大多数都选择了半固态激光雷达：小鹏 P5 搭载的 Livos 激光雷达属于棱镜方案，蔚来 ET7 的 Innovusion 和 R 汽车 ES33 的 Luminar 激光雷达属于转镜方案，华为的激光雷达属于转镜方案，Lucid Air 选择的速腾聚创 M1 激光雷达，都是半固态激光雷达。这其中有成本、体积的原因，也有兼顾了性能需求的考虑。\n蔚来 ET7、上汽 R ES33 以激光雷达作为核心传感器，都选择了转镜式激光雷达，也就是通过平面镜绕圆心 360°旋转，将发射器发出的激光反射出更多的线束。\n转镜式激光雷达最远探测距离 500 米，针对 10%低反射物的探测距离达到 250m，满足了探测距离的要求。针对十字路口这样的场景，转镜式激光雷达的 FOV 角度大，120°*30°的大角度，能探测垂直于行驶方向道路上的障碍物。因为 FOV 更大，这两款车也都选择了顶置，安置在挡风玻璃上端的一颗激光雷达，就能够探测足够宽范围的场景。\n除了蔚来和上汽，BBA、本田选择法雷奥的激光雷达也是转镜方案，作为第一个通过车规级、成本可控的激光雷达，可靠的、可批量化方案，显然目前更多车企的选择。\n与蔚来和 R 汽车不同，小鹏 P5 没有把激光雷达作为核心传感器，而是以摄像头和高精地图组合的视觉方案作为自动驾驶的核心，激光雷达只是一种安全冗余的手段。\n因此，小鹏 P5 采用的 Livox 激光雷达，属于棱镜式。\n就像小时候玩的三棱镜，一束光达到棱镜上，能折射出彩虹的光谱，棱镜式激光雷达发射器数量更多，点云密度更高，这样探测障碍物精确度高。不过两个棱镜折射出的点云没办法做到一行一列的点云形状，而是中间密四周稀疏的菊花型。想要得到密集的点云，需要对同一个位置的扫描时间更长。\n因此小鹏 P5 在前保险杠两侧配备了两颗激光雷达，来保障点云覆盖密集。因此这个激光雷达 10%低反射物的探测距离只有 150 米，点云密度等效于 144 线，比其他几家的激光雷达近得多。不过作为一种硬件冗余手段，倒是足够了。\n除了棱镜式和转镜式外，半固态激光雷达中技术相对最成熟、产业链也最完整的 MEMS 是很多人认为的当下主流。Lucid Air 采用的就是速腾聚创 M1 激光雷达。\nMEMS 激光雷达是利用半导体器件微振镜做很小的平行运动动和扭转，部件运动小，结构简单。不过传统 MEMS 技术的有效探测距离近，只有 50m，FOV 角度只能达到 30°，所以，目前国内的新能源汽车目前还没有采用 MEMS 技术激光雷达的。\n当然也有例外，速腾聚创 M1 采用了新技术把 FOV 扩大到 120°，探测距离 200m，10%低反射物的探测距离 150m，这样就能满足车企的需求了。\n除了以上几家搭载了不同技术路线的半固态激光雷达，也有直接选择啃硬骨头的。长城摩卡就直接选择了 Ibeo 公司提供的 Flash 固态激光雷达，由于没有运动部件，体积更小，成本更低、可靠性也更高。不过，目前的纯固态激光雷达还处在探索阶段，探测距离只有 130 米。不过，长城摩卡 2022 年才交付，到时候固态激光雷达的性能会进化到什么地步，是骡子是马，还要等上市之后见分晓。\n最后\n自动驾驶从零开始走到今天，当停车场、高速路这样的强需求场景下，越来越多的辅助驾驶功能逐渐落地时，自动驾驶也面临更复杂场景下的困境。激光雷达这种新的感知手段，被无数车企和科技公司当成了困境中的一颗「救命稻草」。\n2021 年作为激光雷达量产上车的「元年」，还只是一个开端。故事的开端通常都是一团乱麻，激光雷达的开端也不例外。每家车企和激光雷达公司都尝试了不同的路线：有的选择了不同方案的半固态激光雷达;有的直接跨过中间态，选择了固态激光雷达;当然也有更大胆的，直接抛弃了激光雷达。\n我们能清楚的看到每种路线的优点，也能看到它的很多不足。这是一项新技术上车时，必须经历的「阵痛阶段」。只有经历了不同技术路线的探索，激光雷达的路线才能越来越清晰，做到真正的「量产上车」。\n在这之前，激光雷达还有一条曲折的长路要走。","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>激光雷达上车，背后的真相是什么？</title>\n<style 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360°的运动能将激光更密集的发散出去，探测性能最好。但是双向运动的机械结构也最复杂，体积庞大。\n混合固态(半固态)激光雷达中，激光收发模块不动，扫描模块自己运动。这种「镜子」自己运动，当然不如机械式的探测效果好，不过结构上简化很多，体积也变小了。不过「镜子」的材质、形状、运动方式不同，半固态激光雷达也分成好多种。\n纯固态激光雷达，则是激光收发模块和扫描模块都不运动，没有了内部移动，成本最高的扫描模块可以在结构上简化，整个激光雷达的体积和成本也大大降低了。\n不同类型的激光雷达，优缺点也很明显。\n\n从机械式、半固态到纯固态，激光雷达的体积变小，成本也降低了。\n而成本，当然是车企最关心的。\n早期用在 Robotaxi 上的机械式激光雷达，以 Velodyne 为例，64 线机械激光雷达在 8 万美元，32 线机械激光雷达成本在 2 万美元。第一款满足车规级的激光雷达 SCALA，第一代时的价格也一度达到 2 万美元级别。所以目前在量产车上使用 SCALA 的客户，无论是奥迪 A8，还是奔驰 S 级，都是百万级豪车的级别，对价格的宽容度很高。那些由终端消费者买单的大量私家车，对价格敏感度就高多了。\n主机厂们普遍能接受的价格期望是多少呢?\n在 L4 级自动驾驶系统中，激光雷达的采购价最终能够达到 1000 美元以下;\n在 L2+自动驾驶系统中，激光雷达长期目标价格能够达到 500 美元以下。\n\n因此我们看到，进入 2020 年后，当半固态、固态激光雷达逐渐代替机械式雷达，激光雷达的成本和体积大幅度降低，直接从上万美元降低到 1000 美元时，逐渐接近车企能够接受的价格，才有了今天激光雷达批量上车的局面。\n除了价格，尺寸也是激光雷达批量上车的主要原因。\n早年 Robotaxi 上的机械式激光雷达，就像天灵盖上的犄角，占的体积非常大，完全不能放置在车内。如果把这样的车卖给消费者，恐怕没有几个人愿意买账。\n现在「上车」的半固态激光雷达，体积已经缩小到了 1~2 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Ibeo 公司提供的 Flash 固态激光雷达，由于没有运动部件，体积更小，成本更低、可靠性也更高。不过，目前的纯固态激光雷达还处在探索阶段，探测距离只有 130 米。不过，长城摩卡 2022 年才交付，到时候固态激光雷达的性能会进化到什么地步，是骡子是马，还要等上市之后见分晓。\n最后\n自动驾驶从零开始走到今天，当停车场、高速路这样的强需求场景下，越来越多的辅助驾驶功能逐渐落地时，自动驾驶也面临更复杂场景下的困境。激光雷达这种新的感知手段，被无数车企和科技公司当成了困境中的一颗「救命稻草」。\n2021 年作为激光雷达量产上车的「元年」，还只是一个开端。故事的开端通常都是一团乱麻，激光雷达的开端也不例外。每家车企和激光雷达公司都尝试了不同的路线：有的选择了不同方案的半固态激光雷达;有的直接跨过中间态，选择了固态激光雷达;当然也有更大胆的，直接抛弃了激光雷达。\n我们能清楚的看到每种路线的优点，也能看到它的很多不足。这是一项新技术上车时，必须经历的「阵痛阶段」。只有经历了不同技术路线的探索，激光雷达的路线才能越来越清晰，做到真正的「量产上车」。\n在这之前，激光雷达还有一条曲折的长路要走。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":199908073,"gmtCreate":1620659717392,"gmtModify":1620660879790,"author":{"id":"3544274323541376","authorId":"3544274323541376","name":"蓝纹奶酪","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f04f91f54b1975422918480d2f404783","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3544274323541376","authorIdStr":"3544274323541376"},"htmlText":"Velodyne雷达，还有人用吗","listText":"Velodyne雷达，还有人用吗","text":"Velodyne雷达，还有人用吗","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/199908073","repostId":2134689203,"repostType":2,"repost":{"id":"2134689203","pubTimestamp":1620618002,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2134689203?lang=&edition=full","pubTime":"2021-05-10 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src=\"https://static.tigerbbs.com/36b8a96b0bf1487357e03cae7dd21474\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"512\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n机械式激光雷达中，「镜子式」的扫描模块和激光收发模块都可以 360°旋转运动，这两个模块 360°的运动能将激光更密集的发散出去，探测性能最好。但是双向运动的机械结构也最复杂，体积庞大。\n混合固态(半固态)激光雷达中，激光收发模块不动，扫描模块自己运动。这种「镜子」自己运动，当然不如机械式的探测效果好，不过结构上简化很多，体积也变小了。不过「镜子」的材质、形状、运动方式不同，半固态激光雷达也分成好多种。\n纯固态激光雷达，则是激光收发模块和扫描模块都不运动，没有了内部移动，成本最高的扫描模块可以在结构上简化，整个激光雷达的体积和成本也大大降低了。\n不同类型的激光雷达，优缺点也很明显。\n<img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c9bc97c41a45d214ab70c850b7569db\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"693\" referrerpolicy=\"no-referrer\">\n从机械式、半固态到纯固态，激光雷达的体积变小，成本也降低了。\n而成本，当然是车企最关心的。\n早期用在 Robotaxi 上的机械式激光雷达，以 Velodyne 为例，64 线机械激光雷达在 8 万美元，32 线机械激光雷达成本在 2 万美元。第一款满足车规级的激光雷达 SCALA，第一代时的价格也一度达到 2 万美元级别。所以目前在量产车上使用 SCALA 的客户，无论是奥迪 A8，还是奔驰 S 级，都是百万级豪车的级别，对价格的宽容度很高。那些由终端消费者买单的大量私家车，对价格敏感度就高多了。\n主机厂们普遍能接受的价格期望是多少呢?\n在 L4 级自动驾驶系统中，激光雷达的采购价最终能够达到 1000 美元以下;\n在 L2+自动驾驶系统中，激光雷达长期目标价格能够达到 500 美元以下。\n<img 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激光雷达，属于棱镜式。\n就像小时候玩的三棱镜，一束光达到棱镜上，能折射出彩虹的光谱，棱镜式激光雷达发射器数量更多，点云密度更高，这样探测障碍物精确度高。不过两个棱镜折射出的点云没办法做到一行一列的点云形状，而是中间密四周稀疏的菊花型。想要得到密集的点云，需要对同一个位置的扫描时间更长。\n因此小鹏 P5 在前保险杠两侧配备了两颗激光雷达，来保障点云覆盖密集。因此这个激光雷达 10%低反射物的探测距离只有 150 米，点云密度等效于 144 线，比其他几家的激光雷达近得多。不过作为一种硬件冗余手段，倒是足够了。\n除了棱镜式和转镜式外，半固态激光雷达中技术相对最成熟、产业链也最完整的 MEMS 是很多人认为的当下主流。Lucid Air 采用的就是速腾聚创 M1 激光雷达。\nMEMS 激光雷达是利用半导体器件微振镜做很小的平行运动动和扭转，部件运动小，结构简单。不过传统 MEMS 技术的有效探测距离近，只有 50m，FOV 角度只能达到 30°，所以，目前国内的新能源汽车目前还没有采用 MEMS 技术激光雷达的。\n当然也有例外，速腾聚创 M1 采用了新技术把 FOV 扩大到 120°，探测距离 200m，10%低反射物的探测距离 150m，这样就能满足车企的需求了。\n除了以上几家搭载了不同技术路线的半固态激光雷达，也有直接选择啃硬骨头的。长城摩卡就直接选择了 Ibeo 公司提供的 Flash 固态激光雷达，由于没有运动部件，体积更小，成本更低、可靠性也更高。不过，目前的纯固态激光雷达还处在探索阶段，探测距离只有 130 米。不过，长城摩卡 2022 年才交付，到时候固态激光雷达的性能会进化到什么地步，是骡子是马，还要等上市之后见分晓。\n最后\n自动驾驶从零开始走到今天，当停车场、高速路这样的强需求场景下，越来越多的辅助驾驶功能逐渐落地时，自动驾驶也面临更复杂场景下的困境。激光雷达这种新的感知手段，被无数车企和科技公司当成了困境中的一颗「救命稻草」。\n2021 年作为激光雷达量产上车的「元年」，还只是一个开端。故事的开端通常都是一团乱麻，激光雷达的开端也不例外。每家车企和激光雷达公司都尝试了不同的路线：有的选择了不同方案的半固态激光雷达;有的直接跨过中间态，选择了固态激光雷达;当然也有更大胆的，直接抛弃了激光雷达。\n我们能清楚的看到每种路线的优点，也能看到它的很多不足。这是一项新技术上车时，必须经历的「阵痛阶段」。只有经历了不同技术路线的探索，激光雷达的路线才能越来越清晰，做到真正的「量产上车」。\n在这之前，激光雷达还有一条曲折的长路要走。","source":"highlight_zhitongcaijin","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>激光雷达上车，背后的真相是什么？</title>\n<style 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个手机的大小，安置在车顶或者保险杠两侧，大疆展示的激光雷达甚至能集成在后视镜上。更小的体积，才能让激光雷达不影响量产车本身的造型设计。\n当然，价格和尺寸只是万里长征第一步，性能和可靠性才是王道。\n多条技术赛道并行\n已经发布了搭载激光雷达的车型中，不仅激光雷达来自不同品牌，位置不同，选择的路线也有很大差别。俗称外行人看热闹，内行人看门道，激光雷达都有哪些门道了，其实从主机厂关心哪些指标就知道有哪些门道了。\n目前，无论是 OEM 还是激光雷达厂家都达成共识，高速、拥堵等场景是自动驾驶最大的市场。面对高速、拥堵场景，摄像头的视觉方案+激光雷达是最容易实现自动驾驶的。\n尽管，很多人把使用激光雷达和不使用激光雷达看作两个技术的对立面，但现实中，选择激光雷达，是目前车企实现自动驾驶现阶段功能的最优方案。\n因此车企对于激光雷达在 L2+的性能要求如下。\n1. 测距距离：探测障碍物的最远距离。比如折射率低于 10%的物体(比如纯黑色车辆)，高速场景下至少有 150 米以上的探测距离。\n2. 视场角 FOV：探测的「视野」范围，FOV 越大，「视野」越好。激光雷达应具有 120°FOV 宽视角，满足十字路口等特殊场景的检测。\n\n3. 测距的精准度：精确度越高，探测到障碍物的位置信息越准确。精确度要满足≤3cm，角分辨率越小越好，水平和垂直角分辨率≤3°。\n4. 点云：点云和线束数量越多，感知的障碍物越精确。激光雷达应具备 100 线以上的扫描效果和百万级别点频，这样，遇到 150m 外的物体时，也能反射回足够多的激光点云用于识别。\n5. 车规级：具有车规级标准的工作温度，能够规模化生产。\n这些要求看起来不复杂，但其实都满足这些条件的激光雷达，目前基本上寥寥无几，或多或少都有不满足的地方。这就是为什么，现在各车企在激光雷达上选择的路线不同，安装的位置也不同。\n目前发布的车型中，大多数都选择了半固态激光雷达：小鹏 P5 搭载的 Livos 激光雷达属于棱镜方案，蔚来 ET7 的 Innovusion 和 R 汽车 ES33 的 Luminar 激光雷达属于转镜方案，华为的激光雷达属于转镜方案，Lucid Air 选择的速腾聚创 M1 激光雷达，都是半固态激光雷达。这其中有成本、体积的原因，也有兼顾了性能需求的考虑。\n蔚来 ET7、上汽 R ES33 以激光雷达作为核心传感器，都选择了转镜式激光雷达，也就是通过平面镜绕圆心 360°旋转，将发射器发出的激光反射出更多的线束。\n转镜式激光雷达最远探测距离 500 米，针对 10%低反射物的探测距离达到 250m，满足了探测距离的要求。针对十字路口这样的场景，转镜式激光雷达的 FOV 角度大，120°*30°的大角度，能探测垂直于行驶方向道路上的障碍物。因为 FOV 更大，这两款车也都选择了顶置，安置在挡风玻璃上端的一颗激光雷达，就能够探测足够宽范围的场景。\n除了蔚来和上汽，BBA、本田选择法雷奥的激光雷达也是转镜方案，作为第一个通过车规级、成本可控的激光雷达，可靠的、可批量化方案，显然目前更多车企的选择。\n与蔚来和 R 汽车不同，小鹏 P5 没有把激光雷达作为核心传感器，而是以摄像头和高精地图组合的视觉方案作为自动驾驶的核心，激光雷达只是一种安全冗余的手段。\n因此，小鹏 P5 采用的 Livox 激光雷达，属于棱镜式。\n就像小时候玩的三棱镜，一束光达到棱镜上，能折射出彩虹的光谱，棱镜式激光雷达发射器数量更多，点云密度更高，这样探测障碍物精确度高。不过两个棱镜折射出的点云没办法做到一行一列的点云形状，而是中间密四周稀疏的菊花型。想要得到密集的点云，需要对同一个位置的扫描时间更长。\n因此小鹏 P5 在前保险杠两侧配备了两颗激光雷达，来保障点云覆盖密集。因此这个激光雷达 10%低反射物的探测距离只有 150 米，点云密度等效于 144 线，比其他几家的激光雷达近得多。不过作为一种硬件冗余手段，倒是足够了。\n除了棱镜式和转镜式外，半固态激光雷达中技术相对最成熟、产业链也最完整的 MEMS 是很多人认为的当下主流。Lucid Air 采用的就是速腾聚创 M1 激光雷达。\nMEMS 激光雷达是利用半导体器件微振镜做很小的平行运动动和扭转，部件运动小，结构简单。不过传统 MEMS 技术的有效探测距离近，只有 50m，FOV 角度只能达到 30°，所以，目前国内的新能源汽车目前还没有采用 MEMS 技术激光雷达的。\n当然也有例外，速腾聚创 M1 采用了新技术把 FOV 扩大到 120°，探测距离 200m，10%低反射物的探测距离 150m，这样就能满足车企的需求了。\n除了以上几家搭载了不同技术路线的半固态激光雷达，也有直接选择啃硬骨头的。长城摩卡就直接选择了 Ibeo 公司提供的 Flash 固态激光雷达，由于没有运动部件，体积更小，成本更低、可靠性也更高。不过，目前的纯固态激光雷达还处在探索阶段，探测距离只有 130 米。不过，长城摩卡 2022 年才交付，到时候固态激光雷达的性能会进化到什么地步，是骡子是马，还要等上市之后见分晓。\n最后\n自动驾驶从零开始走到今天，当停车场、高速路这样的强需求场景下，越来越多的辅助驾驶功能逐渐落地时，自动驾驶也面临更复杂场景下的困境。激光雷达这种新的感知手段，被无数车企和科技公司当成了困境中的一颗「救命稻草」。\n2021 年作为激光雷达量产上车的「元年」，还只是一个开端。故事的开端通常都是一团乱麻，激光雷达的开端也不例外。每家车企和激光雷达公司都尝试了不同的路线：有的选择了不同方案的半固态激光雷达;有的直接跨过中间态，选择了固态激光雷达;当然也有更大胆的，直接抛弃了激光雷达。\n我们能清楚的看到每种路线的优点，也能看到它的很多不足。这是一项新技术上车时，必须经历的「阵痛阶段」。只有经历了不同技术路线的探索，激光雷达的路线才能越来越清晰，做到真正的「量产上车」。\n在这之前，激光雷达还有一条曲折的长路要走。","news_type":1},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":10,"commentSize":2,"repostSize":0,"favoriteSize":4,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}