澳门新葡亰平台游戏自动驾驶之激光雷达行业深度报告

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激光雷达:三维点云建模构建传感基石

路径之争:激光雷达为什么是 L4 自动驾驶不可或缺的传感器?

自动驾驶的环境监测传感器主要包括摄像头和雷达两类:1)摄像头通过图像识别技 术实现距离测量、目标识别等功能;2)雷达利用发射波和反射波之间的时间差、相位差 获得目标物体的位置和速度等数据,按所使用的不同类型的波,雷达可以分为毫米波雷达、 激光雷达、超声波雷达三类。

在摄像头方面,按视野覆盖位置可分为前视、环视(侧视+后视)及内视摄像头,其 中前视摄像头最为关键,可以实现车道偏离警示系统(LDW)、前向碰撞预警系统(FCW)、 行人识别警示(PCW)等功能。前视摄像头又有单目摄像头、双目摄像头,乃至多目摄像 头等不同的解决方案。虽然双目或多目摄像头具有更高的测距精度和更广的视角,但由于 其成本较高以及对精度和计算芯片的高要求,使得其仍未能大规模量产,目前以 Mobileye 领衔的单目摄像头解决方案是市场的主流。

在雷达方面,主要分为三类:1)毫米波雷达:介于微波和红外线之间,频率范围 10GHz —200GHz,波长为毫米级;2)激光雷达:介于红外线和可见光之间,频率大致为 100000GHz,波长为纳米级;3)超声波雷达:频率高于 20000Hz。根据公式:光速=波 长*频率,频率越高,波长越短。波长越短,意味着分辨率越高;而分辨率越高,意味着在 距离、速度、角度上的测量精度更高。

摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达的探测距离、分辨率、角分辨率等探测 参数各异,对应于物体探测能力、识别分类能力、三维建模、抗恶劣天气等特性优劣势分 明。

对于自动驾驶传感器的选择,目前市场上存在着两种不同路径:一种是由摄像头主导、 配合毫米波雷达等低成本元件组成,构成纯视觉计算,典型代表为特斯拉、Mobileye 和 国内唯一自动驾驶纯视觉城市道路闭环解决方案--百度 Apollo Lite;另一种是由激光雷达 主导,配合摄像头、毫米波雷达等元件组成,典型代表为谷歌 Waymo、国内的百度 Apollo (除 Apollo Lite)、 Pony.ai、文远知行等主流自动驾驶厂商。

对于以特斯拉为代表的纯视觉方案拥护者而言,商业成本是一个重要的考量因素,安 装昂贵的激光雷达会明显提高单台澳门新葡亰平台游戏的售价(如表 3)。特斯拉车辆标配总共有 8 个摄 像头,其中包含后方的一个倒车摄像头,前方的一个三目总成件,两侧的两个环绕摄像头, 此外还包含一个毫米波雷达,但此方案容易受光照、雨雾、遮挡等因素限制,从而使视野 范围受限。对于以主流自动驾驶厂商为代表的激光雷达拥护者,系统的安全可靠性排在首 位,实现这一方向的方式就是融合各个性能的传感器,以弥补不同类型的技术漏洞,采用 激光雷达的自动驾驶厂商一般选择在车顶配置 64 线激光雷达,用于障碍物和移动车辆检 测,同时在车四周环绕成本相对较低的低线束激光雷达或毫米波雷达进行视野补充

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摄像头拥有轻巧低成本和符合车规的特点,高分辨率高帧率意味着其能提供更丰富的 环境信息,同时视频数据也最接近人眼所感知的环境。但摄像头的二维图像相比三维信息 更难挖掘,需要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。在 L4 级自动 驾驶传感器选型上,纯视觉解决方案会存在精度、稳定性和视野等方面的局限性(如表 4), 无法满足高级自动驾驶对于传感器的性能要求。

与以摄像头为主传感器的自动驾驶方案“轻感知、重计算”相比,以激光雷达为主传 感器的自动驾驶方案最明显的特征是“重感知、轻计算”,“堆叠激光雷达”的方案会适 当降低感知数据处理环节对运算能力的要求,从而加快 L4 级自动驾驶澳门新葡亰平台游戏商业化部署进 程。所以尽管目前安装激光雷达会大幅提高传感器方案成本,但对于安全可靠性要求极高 的 L4 来说,激光雷达不可或缺,以成本换安全将会是一个更优的选择。

工作原理:“发射-反馈”系统如何形成三维点云信息?

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