激光雷达“世界大战”Velodyne已稳操胜券了吗?

2017-12-07 11:06:59来源: 雷锋网 关键字:激光雷达

雷锋网按:虽然已成为激光雷达市场一霸,但 Velodyne 在产品研发上依然相当认真。

前不久,这家公司正式推出了打磨已久的新款 128 线激光雷达传感器 VLS-128,再次甩开其它竞争对手。从技术性能来看,VLS-128在探测距离和分辨率上已全面超越市场上的现有产品。

Velodyne CTO Anand Gopalan 指出,“VLS-128 是高速驾驶的理想伙伴,它能及早感应到车辆周边的物体。”除此之外,它还能“捕捉丰富的数据,分辨率高到无需摄像头就能完成目标分类。”

据雷锋网了解,想要让自动驾驶汽车在高速公路上实现 70 英里/小时(约合113 千米/小时)的高速巡航,激光雷达至少要“看清”车辆前方 200 到 250 米范围内的图景,及时发现障碍物并判定它到底是什么。

与 HDL-64 相比,VLS-128 的“视力”直接乘以 3(300米),分辨率则提升到了 0.1°。

用这些惊人参数武装起来的 VLS-128 在 Velodyne 眼中也不同凡响,它希望在这款激光雷达与那些用在开发平台上的传统激光雷达传感器之间划一条明确的分割线。

眼下,Velodyne 的激光雷达产品主要用在绘制精确的 3D 地图上。随着激光雷达市场的竞争逐渐升温,VLS-128 也会加入战团,成为各开发团队的新神器。

VSL-128 的点云

HDL-64 的点云

HIS Markit 资深分析师 Akhilesh Kona 认为,如今汽车巨头们开始转变思路,它们纷纷豪掷千金收购激光雷达公司。

举例来说,10 月份福特就买下了 Princeton Lightwave,而通用也默契将激光雷达公司 Strove 收入囊下。供应商巨头大陆去年则拿下了 Advanced Scientific Concepts(ASC) 的激光雷达业务。

一方面来看,整个行业都在期待新的激光发射器技术(波长超过 1400nm)。Kona 表示,搭载这种技术的激光雷达有更高的分辨率和更远的探测距离,Princeton Lightwave、大陆和 Luminar 等公司都在研发此类激光发射器。

另一方面,Kona 也指出,技术供应商们都在持续提升产品耐用度,并不断帮激光雷达做瘦身手术,同时产品成本也在持续走低。无论是机械式、微机电(MEMS)还是固态激光雷达都在受益。

激光雷达 vs 其他传感器

需要注意的是,自动驾驶汽车需要各种类型传感器的辅助已经是各家厂商的共识。虽然有意用激光雷达一统江湖,但 Velodyne 也不敢说激光雷达就能替代现在已经得到广泛应用的各种传感器。相反,它将自家的改进型激光雷达定位为“自动驾驶汽车计算功能安全和冗余的守护者。”

想要评估激光雷达技术的性能提升,最好能理解它与其它传感器,如视觉摄像头和雷达的差别。

VSI Labs 创始人兼首席咨询师 Phil Magney 指出,“激光雷达相对于其他传感器的优势在于它对车辆周围的每个点都能有个精准的距离测量。不过,激光雷达也有软肋,它分辨率相对较低,而且辨别色彩的能力较弱。”

Magney 解释称,Velodyne 的 VLS-128 就弥补了传统激光雷达的软肋,它的分辨率得到了大幅提升,能完成目标分类的工作了。

“视觉摄像头分辨率较高,它们在目标分类的能力上大大强于激光雷达。不过,摄像头在测距的精确度上却一塌糊涂。”Magney 指出。“想解决这一问题,我们一般会将雷达测距的数据融合进摄像头,这样在某些应用场景下,精度和分辨率都能得到保证。”

那么雷达呢?它又表现如何?关于该问题,Magney 解释称:“雷达的测距能力相当不错,但分辨率这一项完全是瘸腿。雷达知道周围有物体存在,它甚至能测出该物体的运动和相对速度。当然,新的毫米波雷达已经补上了分辨率这一环,有能力对物体进行分类。”

进化之路

在机械式激光雷达上,Velodyne 确实取得了长足的进步。在 Magney 看来,“Velodyne 在激光雷达上绝对是业界当之无愧的一哥,不过它的市场偏向开发者,而这些人对产品售价并不敏感。”

Magney 指出,“虽然 360 度激光扫描在开发和绘制高清地图时必不可少,但对量产车来说,稍小的视场(FOV)并非不可接受。就拿新款奥迪 A8 来说,它就用了法雷奥 Scala 组件,这款前置设备就是可以产生目标数据的智能激光雷达。

Magney 相信,虽然 Velodyne 主打高端市场,但适当推出几款低成本激光雷达设备能帮它们打通走向量产车的大道。

“法雷奥的设备就是最好的例子,而 Quanergy 和 Pioneer 也宣称掌握了类似技术。”他解释道。“这些设备只卖几百美元,此外市场上还涌现了许多不到 100 美元的廉价产品。不过,由于分辨率较低,它们的能力有限。”

关于未来的激光雷达技术,IHS 的 Kona 有以下理解,他认为技术的发展将分成三个阶段逐级进化:

第一阶段是机械扫描,我们就处在这个阶段;

第二阶段则为固态扫描(2020 年量产),

第三阶段激光雷达则会进化到纯固态形式(2020 年以后)。

不同类型激光雷达的对比

如上表所示,纯固态激光雷达有不同的类型,包括基础 Flash,高分辨率 Flash,光学相控阵和调频连续波等。基础 Flash 已经进入量产阶段,成了许多 ADAS 系统标配,而其他类型的纯固态激光雷达则还在研发当中。

需要注意的是,激光雷达公司非常精明,没人愿意将鸡蛋放在一个篮子里。就拿 Velodyne 和法雷奥来说,它们都在同时推进机械式和纯固态激光雷达的研发。

Kona 还指出,不同的场景需要搭配不同的激光雷达。如果主要侧重高速驾驶,那么视场较窄的远程激光雷达就是最佳选择。如果侧重城市驾驶,那么视场宽度就成了关键问题,否则它可能无法及时发现街角的行人。

除此之外,大陆和法雷奥旗下还有固态 Flash 激光雷达。不过,这些产品售价仅为百元(美元)级别,分辨率和探测距离都较为有限。

类似 Velodyne、lbeo 和法雷奥等公司也能提供高分辨率的360 度机械式激光雷达,至于价格(Velodyne 的产品售价高达 8 千美元)和体积,就不太适合普通车辆。同时,由于机械式激光雷达装载了大量可动部件,因此它们容易受到车辆振动的影响。

汽车厂商们想要什么?

Velodyne 公布的 VLS-128 目标分类能力可谓一石激起千层浪,业内人士开始不禁思考起自动驾驶汽车的未来。最终它们是会拥抱中央融合架构?还是分布式传感器处理模型?

在接受采访时,Velodyne 公司 CTO 称,许多汽车厂商和一级供应商都在寻找能对数据进行预处理以增强目标分类能力的智能激光雷达。不过现在,汽车厂商不得不将摄像头和激光雷达采集的数据进行融合,毕竟所谓的智能激光雷达还躺在实验室里。未来,智能激光雷达的目标是提供更高级别的信息,包括目标清单、定位和分类等。

对此,Magney 评论称,“Velodyne 称更高的分辨率有利于目标分类,这就意味着一批辅助性传感器可以光荣下岗了。毕竟只要掌握了合适的分类算法,就能得到你想要环境模型。在该用例下,就无需将激光雷达 的目标数据与其他传感器进行融合。”

不过,对于 Velodyne 称 VLS-128 是唯一可以完成目标分类激光雷达的说法,Magney 表示不敢苟同。“市场上还有其他激光雷达也将分类算法塞进了传感器套装,法雷奥的 Scala 就是最好的例子,虽然它只是前置设备,没有 VLS-128 的 360 度视角。”Magney 解释道。

在被问到是否汽车行业较为偏爱分布式传感器处理的道路时,Magney 干脆的回答称“不是所有人都想要处理后的数据(经过了加工)”。

他表示:“AI 的拥护者更偏爱原始数据,当然混合型数据也不错,不过它还是会缺乏目标数据。”

IHS 的 Kona 同意这一观点,他表示:“这个问题没有正确答案。”一些汽车厂商已经开始打造自己的自动驾驶软件算法了。“其中一些更偏爱激光雷达和其他传感器搜集的原始数据,而非那些被加工过的。”

不过,那些没有涉足算法开发的则更需要有目标分类能力的激光雷达。

极端情况的解决方案?

在发布会新闻稿中,Velodyne 表示:“有了超远的探测距离和高分辨率数据,VLS-128 让自动驾驶汽车能通吃高速和城市驾驶的工况。同时,这款产品的诞生就是为了解决全自动驾驶汽车在高速工况下会遇到的各种极端情况。此外,买家还可以此为基础开发扩展功能并在新环境下进行更多测试。”

不过,激光雷达真的能解决“所有极端情况”吗?VLS-128 真的不会把路上的塑料袋认成硬物吗?

Magney 指出,“虽然 VLS-128 开了 360 度的天眼,但在我看来,想解决所有极端情况这些数据还不够。一些极端情况下遮挡物体的出现会让传感器丧失视觉。”

此外,Magney 也强调,“你必须清楚的一点是,解决极端情况主要靠预测软件,而不是激光雷达数据本身。不过,如果能将激光雷达的精度与 AI 相结合,在解决各种极端情况时就能游刃有余了。”

Kona 同意该观点,他认为 Velodyne 夸下海口只是一种市场策略。

那么成本呢?

现在,Velodyne 还不愿透露 VLS-128 的成本,而此前 Velodyne 最便宜的产品 VLS-16 定价就高达 8000 美元)。

Magney 表示:“在我看来,成本是现阶段激光雷达普及的最大障碍。”虽然 Velodyne 并未公布新激光雷达的价格,但 64 线产品都卖到 7.5 万

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关键字:激光雷达

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/article_2017120720678.html
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