文：曾永昌/深圳市速騰聚創(chuàng)科技有限公司公關經(jīng)理
激光雷達(LiDAR)是通過激光測距技術探測環(huán)境信息的主動傳感器的統(tǒng)稱。利用激光束探測目標，獲得數(shù)據(jù)并生成精確的數(shù)字高程模型。
車載激光雷達屬于多線三維實時成像雷達，包括無人駕駛與機器人廣泛使用的機械式16線/32線/64線/128線激光雷達，以及即將車規(guī)（車用導航規(guī)格）量產(chǎn)的MEMS固態(tài)激光雷達。激光雷達(LiDAR)作為主動傳感器，不受外界環(huán)境光影響，實時感知環(huán)境信息，獲得精確可靠環(huán)境三維數(shù)據(jù)，一直被用作自動駕駛的核心傳感器。
自動駕駛對激光雷達的需求
根據(jù)目前業(yè)內統(tǒng)一使用、由SAE International（國際汽車工程師協(xié)會）制定的自動駕駛分級制度，自動駕駛根據(jù)自動化程度從低到高分為L0、L1、L2、L3、L4以及L5級。
其中L0為人工駕駛，L1為輔助駕駛，即系統(tǒng)僅提供一定程度的車道定心支持，包括橫向和縱向控制（分別為轉向和踏板）以及轉向的“持續(xù)控制”。
L2為半自動駕駛，即轉向、加減速控制完全由系統(tǒng)控制，但駕駛員仍需將手時刻放置方向盤上，并保持對環(huán)境的觀察以及準備好對激烈駕駛情況的應對。
而L3則為高度自動駕駛，即在一定車速下車輛駕駛完全由系統(tǒng)控制，駕駛員可以安全地將注意力從駕駛上轉移開，將手從方向盤上移開，但當車輛將處理需要立即響應的情況，如緊急制動時，駕駛員必須準備在有限時間內進行干預。
L4和L5則分別為超高速自動駕駛以及全自動駕駛，是自動化程度最高的兩個等級，駕駛員無需應對激烈駕駛情況，甚至可以安心睡覺或離開座位。但區(qū)別在于L4駕駛員仍然需要準備應對工況。
2017年，奧迪(Audi)發(fā)布全球首款量產(chǎn)的L3級自動駕駛汽車——奧迪A8，搭載來自法雷奧的4線激光雷達Scala。Scala的嵌入式、小體積、高度可制造性與令人驚愕的低成本為車規(guī)級激光雷達樹立了標桿。車載激光雷達的應用從此根據(jù)需求，被分成兩個派系。
一是以Robo-Taxi為代表的“革命性”路線需求：直接應用于L4~L5完全自動駕駛開發(fā)(Robo-Taxi等)，追求高性能的機械式激光雷達。不考慮量產(chǎn)的條件下，可以犧牲尺寸和價格。常見產(chǎn)品包括如32線，64線，128線機械式激光雷達，如圖1所示。圖2為速騰聚創(chuàng)128線激光雷達RS-Ruby的實測點云數(shù)據(jù)，它代表了目前市面上機械式激光雷達可以達到的最高性能水平。
圖1 機械式激光雷達
圖2 128線激光雷達RS-Ruby的實測點云數(shù)據(jù)
二是以自動駕駛乘用車(私家車)為代表的“漸進式”路線需求：逐漸應用于乘用車L2+/L3 (ADAS高級輔助駕駛/ AD自動駕駛)的車規(guī)激光雷達，對尺寸、價格、生產(chǎn)制造性、穩(wěn)定性有嚴格要求，性能方面“夠用就好”，成熟一款，應用一款。
傳統(tǒng)機械旋轉式激光雷達系統(tǒng)雖然性能高，但由于物理極限和成本高等因素限制，難以滿足自動駕駛大規(guī)模車規(guī)量產(chǎn)需求。
自動駕駛行業(yè)發(fā)展到現(xiàn)在，“革命性”路線準備商業(yè)化量產(chǎn)，“漸進式”路線追求更高級的自動駕駛，兩派的需求將走向統(tǒng)一。在車規(guī)量產(chǎn)和高性能需求下，固態(tài)激光雷達技術快速發(fā)展。
目前，主流固態(tài)激光雷達技術方案可分為MEMS、OPA與Flash三種。
MEMS：利用 MEMS 微振鏡（MEMS 指的是微機電系統(tǒng)）對激光進行精確控制，系統(tǒng)內所有的機械部件集成到單個MEMS芯片，芯片利用半導體工藝生產(chǎn)。
OPA：相控陣，原理與相控陣Radar類似，采用多個光源組成陣列，通過控制各光源發(fā)光時間差，合成具有特定方向的主光束，主光束便可以實現(xiàn)對不同方向的掃描。
Flash：面陣方案，短時間直接發(fā)射出一大片覆蓋探測區(qū)域的激光，再以高度靈敏的接收器，來完成對環(huán)境周圍圖像的繪制。該技術發(fā)明和應用的歷史比較長久，但是由于高功率帶來的風險限制了它的探測距離。
這三種固態(tài)方案都有基于自身技術原理帶來的不同優(yōu)缺點：同樣是芯片化方案，千元級別的MEMS方案和OPA相比，成本難以快速降到百元級別。但是MEMS能夠實現(xiàn)200米以上的遠距離探測，并用作主雷達，而OPA與Flash目前更適合做近距離補盲雷達。
MEMS固態(tài)激光雷達具有高性能、穩(wěn)定可靠、易于生產(chǎn)制造等優(yōu)點，兼顧車規(guī)量產(chǎn)與高性能的需求。
目前絕大多數(shù)自動駕駛企業(yè)使用都是機械式激光雷達，深度學習算法框架也基于機械式激光雷達整齊規(guī)則的3D點云開發(fā)，這類框架需要同樣規(guī)律整齊的3D點云才能夠順利繼承。相對于雙旋鏡等其他固態(tài)激光雷達方案，MEMS固態(tài)激光雷達點云規(guī)律整齊，可繼承先有深度學習感知算法框架，利于硬件產(chǎn)品升級換代后，延續(xù)算法的技術積累。目前，針對L2+/ L3量產(chǎn)車型的MEMS固態(tài)激光雷達，已處于車規(guī)量產(chǎn)前夕。
RoboSense公司在2017年底首次公開905納米MEMS固態(tài)激光雷達樣機，2018年1月份，在消費電子展CES上公開演示，2019年產(chǎn)品性能大幅提升；2019年12月RoboSense獲得IATF 16949汽車生產(chǎn)資格認證，凍結車規(guī)級產(chǎn)品結構設計；2020年1月份發(fā)售MEMS固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1（如圖3所示）的純硬件版 M1 Simple，如圖4所示，同時發(fā)布了其智能傳感器版本。RoboSense MEMS固態(tài)激光雷達，可以說已經(jīng)跨越了研究和高級開發(fā)階段。針對客戶需求開發(fā)和標準化相結合，即將完成車規(guī)級產(chǎn)線開發(fā)，進而實現(xiàn)產(chǎn)品的大批量生產(chǎn)交付。
圖3 MEMS固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1
圖4 RS-LiDAR-M1純硬件版(M1 Simple)
智能化-自動駕駛量產(chǎn)車對車規(guī)激光雷達的“隱形剛需”
由于早期激光雷達價格高與穩(wěn)定可靠性被質疑，行業(yè)關注的焦點一直圍繞在“價格”，“車規(guī)”，“固態(tài)”，“機械式”等硬件屬性上。然而，激光雷達真正要進入量產(chǎn)車，其智能化和軟件感知算法將是更大的挑戰(zhàn)。
對于自動駕駛環(huán)境感知，傳感器硬件通常只完成了數(shù)據(jù)收集的工作，要真正獲取交通參與者方位、類別、速度、姿態(tài)等信息，必須經(jīng)過感知算法的實時計算分析。感知算法的優(yōu)劣直接決定對交通參與者的檢出率、感知準確度和感知距離。如果感知算法性能不足，即使雷達硬件線數(shù)再高，也無法獲得優(yōu)質的感知結果。所以說，感知算法是激光雷達感知系統(tǒng)的“第二個核心”。
同時，如果將激光雷達感知算法運行于普通的行車電腦ECU上，對其性能和功耗的壓力都非常巨大，難以滿足整車的功耗分配要求，所以基于激光雷達感知算法的專用芯片也應該同步推進。
在攝像頭領域，Mobileye因為圖像識別智能感知算法的優(yōu)勢，令大量車廠擯棄傳統(tǒng)的Tier1所提供的前置攝像頭，而使EyeQ獲得巨大的市場份額。
感知系統(tǒng)的剛需和行業(yè)案例，揭示了一個被掩蓋在激光雷達硬件光環(huán)下的核心需求, 相比信息“收集器”，自動駕駛需要更聰明的信息“收集+理解者”。
基于車規(guī)級和智能化的需求，RoboSense在智能版的MEMS固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1 Smart中嵌入AI感知算法與專用計算芯片組，可以同時輸出三維點云數(shù)據(jù)與障礙物檢測、識別、跟蹤，路面交通標示等路況信息，充分保證決策層在冗余的信息基礎上完成正確的駕駛決策，幫助車輛實現(xiàn)Level3~Level5高級自動駕駛與ASIL-D高級安全性。其實測點云如圖5所示。
圖5 RoboSense MEMS固態(tài)激光雷達RS-LiDAR-M1智能版(M1 Smart)實測點云
車規(guī)級固態(tài)激光雷達技術落地的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
目前，在固態(tài)激光雷達技術上領先的企業(yè)，其車規(guī)級固態(tài)激光雷達產(chǎn)品，已經(jīng)跨越了高級開發(fā)和研究，標準化，客戶需求開發(fā)等階段，正在展開車規(guī)級產(chǎn)線開發(fā)和各類測試驗證。
現(xiàn)階段在測試驗證的環(huán)節(jié)上出現(xiàn)困難。激光雷達硬件、感知算法和功能安全等大量的測試驗證需要在開放道路上進行，但目前缺乏針對激光雷達企業(yè)用于激光雷達測試驗證的測試車輛牌照，限制了激光雷達感知系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)并解決潛在于不同道路場景中的Corner Case。
車規(guī)級固態(tài)激光雷達在自動駕駛量產(chǎn)車的應用，不是要取代毫米波雷達或攝像頭，而是通過多傳感器融合深度融合，為自動駕駛汽車提供更優(yōu)秀的信息冗余性，共同守護自動駕駛安全。
該文摘編自《光電產(chǎn)品與資訊》2020年6月刊“激光雷達”專題，看全文可點專題文章查看電子刊，或者點擊本公眾號菜單欄-光子中心-電子期刊。
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