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多傳感器融合成為方向!從前融合到后融合,激光雷達進階3.0時代

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:莫婷婷 ? 2023-02-02 01:12 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)2020年之前,激光雷達市場國外企業(yè)一枝獨秀,2020年,華為進軍激光雷達市場,到了2021年,小鵬汽車推出首款搭載激光雷達的汽車,拉開國內(nèi)車企激光雷達“上車”的序幕。可以期待的是,隨著量產(chǎn)時代的到來,激光雷達將進入新的發(fā)展階段。業(yè)內(nèi)人士預計,下一代激光雷達技術將朝著多傳感器融合的方向演進。

但激光雷達產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還存在一些核心問題亟待解決,例如激光雷達供應商如何在高性能、低成本的前提下,以及更大規(guī)模和場景下確保車規(guī)量產(chǎn)、交付;怎么才能實現(xiàn)激光雷達所支持的 L2、L3、 L4等更高層級的自動駕駛功能、更高精度的環(huán)境感知功能,并且讓用戶真正體驗到激光雷達的價值。

上述都是在激光雷達2.0階段下需要探討的問題,未來進入激光雷達3.0,則需要關注如何提升駕駛安全、用戶體驗、改善感知融合,以及感受激光雷達核心價值。但是從2.0向3.0過渡,激光雷達技術在助力自動駕駛技術演進的過程中還面臨諸多方面的挑戰(zhàn)。

探維科技創(chuàng)始人王世瑋認為自動駕駛感知困局是Robotaxi傳感器性能不斷提高時,融合方案并沒有得到很好的結(jié)果。車上傳感器形態(tài)持續(xù)演進,在能夠降低成本的前提下,廠商需要考慮車規(guī)量產(chǎn),并且要將硬件方案整合到量產(chǎn)車型的配置中,與車身進行融合設計。

例如在汽車廠商中,特斯拉在自動駕駛傳感器的使用上一直在尋找最佳方案。此前,特斯拉采用的是純視覺方案,2022年年底,4D毫米波雷達憑借成本優(yōu)勢,且分辨率更高,被賽靈思博世、華為等越來越多廠商所關注,并且特斯拉極有可能將其加入汽車中。4D毫米波雷達也因此被業(yè)內(nèi)人士認為是激光雷達的平替產(chǎn)品。

可以發(fā)現(xiàn),智能汽車中,傳感器不僅僅是激光雷達。Model 3配備8個攝像頭、1個毫米波雷達、12個超聲波雷達。小鵬P5配備了9個攝像頭、2個激光雷達、4個全景攝像頭、5個毫米波雷達和12個超聲波傳感器。探維科技也已經(jīng)與合創(chuàng)汽車聯(lián)合打造了一款搭載激光雷達的MPV,這也是合創(chuàng)V09目前唯一搭載激光雷達的MPV,并且全車配備了24個傳感器。

當傳感器的種類數(shù)量增加,汽車廠商必須考慮激光雷達與不同傳感器之間的配合,在算法層、決策層面都要有取舍。不管是系統(tǒng)集成商還是主機廠,傳感器之間如何配合對他們來說都是極大的挑戰(zhàn)。那么,該如何讓智能汽車的各個傳感器與激光雷達實現(xiàn)更好地配合呢?

據(jù)了解,目前在車載端,激光雷達和其他傳感器之間的配合主要是采用后融合方案,各個傳感器獨立做感知算法,再把結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)做融合,通過系統(tǒng)層做綜合判斷和決策。但目標級圖像后融合還在一些技術難題,比如融合精度低、時間同步困難,系統(tǒng)標定方案復雜、需要融合補償算法等。此外,由于是后融合的架構(gòu),因此是先感知再融合,在整個決策過程當中還會涉及關鍵信息的丟失、誤檢率、漏檢率等,其他功能也會受到限制。

探維科技認為激光雷達 3. 0會往硬件級圖像前融合發(fā)展,推出了Tanway Fusion解決激光雷達的兼容性、可靠性、適應性問題,能發(fā)揮出多傳感器的優(yōu)勢。以其64線激光雷達為例,該產(chǎn)品的探測距離為200米,分辨率為0.16°*0.32°,空間同步精度可以達到為100米內(nèi)3cm,時間同步精度達到微秒級。

激光雷達如何提高空間同步精度和時間同步精度呢?據(jù)了解,探維科技的方案把圖像sensor加到既有的激光雷達硬件系統(tǒng)當中,內(nèi)部再用同一套光源同步接收可見光、紅外光,經(jīng)過數(shù)據(jù)處理之后就可以拿到前融合的系統(tǒng)。其中融合精度是靠光學,即通過光路系統(tǒng)解決點對應的問題;時間同步是靠同一個硬件,探維科技用同一套時鐘系統(tǒng)保證每一個測量點、像素,讓時間同步精度保持微秒級。

從激光雷達1.0的概念,再到激光雷達2.0,再到3.0,激光雷達技術在不斷迭代,并且助力自動駕駛技術的發(fā)展,未來隨著技術的成熟,自動駕駛感知能力也將不斷提升。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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