小白車研所|激光雷達紛紛「上車」,對於未來汽車產業及智能駕駛有何推動?

小白車研所|激光雷達紛紛「上車」,對於未來汽車產業及智能駕駛有何推動?

小時候在電影里看到的無人駕駛汽車,心裏總忍不住會憧憬:「未來的汽車會是什麼樣?」。

年幼的想象固然天馬行空,但當汽車產業經過百餘年的發展,我們見識了無人駕駛、電動汽車甚至飛行汽車之後,再回過頭來看這個問題,答案顯而易見――自動駕駛、智能化,毫無疑問將會成為未來汽車產業的主旋律。

事實上,無論車企還是供應商們,正在用實際行動證明着這一點。尤其在新四化浪潮下,自動駕駛、智能化甚至一度成為造車新勢力賴以抗衡傳統車企的「武器」。

最生動的例子莫過於特斯拉。不提那些個「典故」,單論自動駕駛、智能化在整車上的應用,以特斯拉為首的造車新勢力們的確引領了一股風潮。

而良性競爭之下,也促進了傳統車企加快研發or入局新技術板塊的腳步。

比如本田在剛剛過去不久的3月5日,推出了全球首款擁有合法道路行駛權的L3級別自動駕駛汽車LEGEND。雖然可靠性幾何還未可知,但那些都是后話了。

百家爭鳴自然是好事。技術得以進步,產業得以發展,而消費者們,有機會更早接觸到更智能化的汽車,體驗到更完善的自動駕駛功能。

但也許有哪位會犯了嘀咕:「吶!現在自動駕駛出的事故不也挺多的嘛,這新玩意兒是好,但是靠譜嗎?」

相信有不少對自動駕駛持保留意見的朋友們,都是這麼想的。

這個想法無可厚非,畢竟開車上路無小事,可靠性直接關係著生命安全。但究其根本,影響自動駕駛可靠性的核心因素無外乎兩點――1、數據量;2、軟件、硬件。

關於數據量這件事,2019年7月11日,Waymo就已經對外宣布了自家的自動駕駛測試總里程突破160億公里,已然覆蓋了全球幾乎所有地區。

但我始終認為,道路上的情況瞬息萬變,關於「自動駕駛有足夠高的可靠性」這個命題,數據量只夠作為基礎,屬於必要不充分條件,而足夠好的軟件、硬件能讓汽車擁有足夠靈敏的應變,是必要且充分條件。

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所謂硬件,指的是車輛的感知系統,簡單說就是環繞在車輛周圍的傳感器們――攝像頭、雷達等等。

攝像頭通過拍攝到的畫面識別路況,感知邏輯類似人眼,屬於視覺方案,優勢在於可以獲取到的信息更豐富,但需要大量的數據樣本以及可靠的算法才能準確地識別物體和距離。劣勢在於光線環境的影響,光線較差或是惡劣天氣,都會使攝像頭的感知能力打折扣。

而相比攝像頭,雷達有着更高的實時性、精度和可靠性,能有效降低視覺方案中的算法分析難度。

不過,車載雷達的廣泛應用,更像是在自動駕駛這個大方案下,對於車輛感知能力的增強,而非對視覺方案的衝擊。換句話說,雷達和攝像頭是可以互補協作的,這也是當下大多數車企、供應商推出的自動駕駛解決方案中,二者通常會同時存在的原因。

目前車載雷達的主要研究方向主要集中在毫米波雷達和激光雷達。其中毫米波雷達普及最多,激光雷達則是今年最炙手可熱的話題之一。

同為車載雷達,理想條件下的感知能力,屬於新技術範疇的激光雷達自然優於毫米波雷達。

關於毫米波雷達,最大的優勢是抗環境干擾能力強,可以滿足車輛對全天氣候的適應性的要求,而最大的問題是測距精度不夠,比如在高速公路上,毫米波雷達對於靜態物體和小體積物體很難做到精準識別。

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而且,毫米波雷達的縱向空間探測能力不足,不過這一點在4D高分辨毫米波雷達技術上有所突破。

前不久R汽車發佈的ES33,就採用了ZF在中國首發的PREMIUM 4D成像雷達,在距離、速度、方向角的基礎上增加了「垂直分辨率」維度,補足了普通毫米波雷達所缺乏的測高能力。同時相比普通毫米波雷達150-250米的最大探測距離,PREMIUM 4D成像雷達的精度也提升不少,最大探測距離可以超過350米。

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而激光雷達,工作原理基本與毫米波雷達相同,通過發射激光,計算反射回來的時間,可以測算出障礙物的距離、速度,構建出一個立體空間的3D模型(三維立體點雲信息),唯一的不同點大家也看到了:名字不同。

哎哎哎別笑,這可不只是名字的差異,激光與毫米波的不同特性,決定着二者的性能差距。

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毫米波的波段頻率範圍為10GHz-200GHz,車載毫米波雷達的波段頻率一般為24GHz和77GHz,而激光的頻率大概為100000GHz。根據C(光的傳播速度,恆定不變)=λf(λ是波長,f是頻率),頻率越高波長越短,而波長越短代表着分辨率越高,分辨率越高,則意味着在距離、速度、角度方面的測量精度更高。

但與此同時,越長的波長,在傳播途中受到的環境影響越小,這也是為什麼毫米波雷達無懼天氣、光線環境,而激光雷達會受影響的原因。

所以相比毫米波雷達,激光雷達的優勢體現在精度和距離上。

舉個例子,同樣是在路邊的路障,一般的毫米波雷達能感知到路障存在,但無法精確識別,而納米級精度的激光雷達,能在更短的時間內識別出那是路肩還是斜坡。

再聊聊激光雷達的抗環境干擾能力。

由於激光雷達採用的是主動測距法,脈衝在達到一定距離外會開始擴散,並且會受到半透明物體(如車窗上的水滴,下雨天的雨水,霧天的霧)的部分反射,造成反射信號中的噪聲,從而影響到準確識別。所以不難判定,激光雷達的抗環境干擾能力不如毫米波雷達,甚至弱於攝像頭。

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但這並非無解之題,通過調整發射功率和接收器敏感度都可以降低一些影響。除此之外,前面說到波長較長的毫米波可以無懼環境干擾,那麼適當增加激光雷達的波長,同樣能夠降低干擾。

業界頂尖的激光雷達公司Luminar,就是這樣乾的。

Luminar家的1550nm激光雷達技術,不僅是當下性能最強的激光雷達技術,更是被公認為對激光雷達行業的顛覆。

首先,Luminar所使用的激光器功率是傳統硅光電系統的40倍,不僅提高信噪比,減小脈衝寬度至20納秒以下,脈衝重複頻率低於100MHz,占空比低於1%。

其次,早期VLDR賴以成名的905nm激光雷達無法在雨雪霧天有效工作的難題,也在Luminar面前迎刃而解――下面這張圖,能直觀看到1550nm、905nm、550nm三種波長在不同能見度下的透過率(同一能見度下,透過率越大,則受到能見度的影響越小)。

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關於1550nm激光雷達的性能,Luminar公司此前曾在發佈會上強調過:即使10%反射率的物體,有效距離也可以達200米,理論最遠距離高達1公里。

正因如此,Luminar公司如今手握激光雷達市場的大部分份額,已經在乘用車、卡車和自動的士等垂直行業獲得了超過50個商業合作夥伴,約佔目標客戶生態系統中主要參與者的75%。

小白車研所|激光雷達紛紛「上車」,對於未來汽車產業及智能駕駛有何推動?

R汽車便是其中之一,但與其他家不同的是,新車ES33將會成為Luminar激光雷達解決方案的全球首發搭載車型。

而這Luminar激光雷達解決方案,便採用了前面說到的1550nm激光雷達。根據發佈會上給出的信息,這套解決方案的探測距離高達到500米,超300線,能夠看得更遠、更清晰,對障礙物的識別精度自然也更高。

如果說硬件可以被稱為智能汽車的「眼睛」,電子線路是「中樞神經」,那麼軟件就是智能汽車的「大腦」。

所謂軟件,指的是算法、算力――算力來源於芯片,算法來源於程序。算力越強的芯片,才可以承載更加先進的算法,而算法的優劣,決定着最終輸出識別結果的速度和準確性。

不久前,R汽車剛剛發佈的R-TECH很是秀了一把豪氣――率先量產應用的英偉達NVIDIA DRIVE AGX OrinTM超強算力芯片,擁有500至1000+TOPS的算力,配合全棧自研的超級環境模型算法,再加上全球首發量產的Luminar激光雷達、中國首發的PREMIUM 4D成像雷達,還搭載了5G-V2X、高精地圖、視覺攝像頭、超聲波雷達。

而這些頂尖科技的結合體,便是R-TECH的核心――全棧自研的高階智駕方案PP-CEM,全天候、全場景、超視矩、多維度的「六重融合式感知體系」,頗有些「全家桶」的意味。

這也正好印證了當下自動駕駛、智能化的發展趨勢,「多合一」。

當然了,「多合一」並非簡單的新技術堆砌,想要得到最完美的協作效果,需要更大量的投入。

在這一點上,R汽車也很豪氣――前期研發歷時5年,總投入超200億元,匯聚了全球頂尖軟件和硬件科技,打造出R-TECH高能智慧體,才成就了ES33的驚艷亮相。

從3月18日ES33亮相以來,網上都在對這輛新車的黑科技津津樂道,激光雷達、智能化以及靈活多樣的智能補能生態。

事實上除了新車本身,R-TECH同樣值得關注。因為除了一系列尖端科技之外,作為R汽車的全新技術品牌,R-TECH代表着這家車企對於未來汽車的思考和探索,這才是R汽車不計成本打造R-TECH的原因。

最後回歸問題本身,激光雷達會在自動駕駛的發展中扮演什麼角色?

從某種意義上講,激光雷達技術對於自動駕駛的重要性,等同於電池技術對於電動汽車的重要性。

自動駕駛是一套系統,就如同一個木桶,系統里的數據量、軟件、硬件等等就是組成這個木桶的一塊塊木板,決定這個桶能裝多少水的關鍵,恰恰是最短的那塊。

只有當每一塊木板都成為長板的時候,我們心中所描繪的未來汽車,才能真實地出現在我們的生活中。

原創文章,轉載需授權

-The End-