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激光雷达并不是独立运作,应用已经从外星世界,走入我们身边

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首先,激光雷达并不是独立运作的,而是由激光发射器、接收器和惯性定位导航三个主要模块组成。它基本工作原理是发射出一种激光,在遇到物体后折射回来被CMOS传感器接收,来测得本体到障碍物的距离。激光雷达正是利用了光遇到障碍物反射这一原理,而这种测距方式也被称为TOF飞行时间法;就像你匀速匀速跑步到小王家再匀速跑回来,知道时间和你的速度,就能确定小王家到这里有多远。


那为什么要叫激光雷达,而不是光光雷达呢?激光是大量原子由于受激辐射所产生的发光行为。激光在传播中始终像一条笔直的细线,发散的角度极小,一束激光射到38万千米外的月球上,光圈的直径充其量只有2千米左右,而普通光源散射到月球将照亮月球的三分之一。
从原理来看,只要需要知道光速和从发射到CMOS感知的时间就可以测出障碍物的距离,再结合实时GPS、惯性导航信息与计算激光雷达发射出去角度,我们就可以得到一个带有坐标方位和距离的点信息。


试想如果一个激光雷达能够在同一个空间内,按照设定好的角度发射无数条激光,那么就能得到无数基于障碍物反射信号。再给这个信息配上时间范围、激光的扫描角度、GPS位置和INS信息将点数据后处理成高度精确的地理配准x,y,z坐标,那么这些点就会变为具有距离信息、空间位置信息的三维立体信号,最后再基于软件算法组合起来,我么就可以得出线、面、体等各种相关参数,建立三维点云图,绘制出环境地图,达到感知大的目的。理论上,相同单位内点云图越多,分辨率越高,汽车得到的信息就越多,自动驾驶判断就越正确。
而评价一个激光雷达好坏也离不开以下三个参数。这是激光雷达最最最简单的基础理论,和判断一个激光雷达的最有效方式。
角分辨率 相同视场角内线束越多;角分辨率越小,那么分辨率越高,有效识别距离越远。
线束 视场角越小、分辨率越高。
刷新率 一秒钟对场景的建模次数。
但从商业角度来看,就像不存在完美的人一样,根本也不存在完美的激光雷达。量产一款激光雷达是考虑体积、功耗、成本、可靠性、安全性等,所以基本不可能制造出一个能同时向一个方向发射出无数激光的激光雷达。
为了能够得到空间信息点,我们发明了机械式、MEMS、相控阵式、FISH等激光雷达。
1.首先是机械雷达:通过实验来演示原理,可以实现周围360度的环境扫描和建模。激光发射器发出一束经过调制的激光,经过物体反射后再由接收器接受到光信号,如果一个雷达可以同时发出多束光,并且让他旋转起来,就可以实时探测到周围的物体,甚至生成点云,实现为周围环境的实时建模,这种雷达被称为多线数机械激光雷达。多数自动驾驶车辆都搭载Velodyne公司出品的HDL-64E激光雷达,该产品每秒能完成对视场中220万个数据点的扫描,同时还能完成对120米范围内物体的定位,精度可达厘米级。强悍是强悍,但是这样一个传感器的重量达到了13千克 ,单价更是高达8万美元,快能买一台整车呢,根本不可能做到完全普及,或者实现智能辅助驾驶的梦想。
2.MEMS,微振镜氏激光雷达;
这是一种基于微机电系统(MEMS),整套系统只需一个很小的反射镜就能引导固定的激光束射向不同方向。由于反射镜很小,因此其惯性力矩并不大,可以快速移动,速度快到可以在不到一秒时间里跟踪到 扫描模式。这种激光雷达的主要优点是量产容易,目前采用的都是MEMS微震镜激光雷达。除此之外,MEMS激光雷达的一大优势是传感器可以动态调整自己的扫描模式,以此来聚焦特殊物体,采集更远更小物体的细节信息并对其进行识别,这是传统机械激光雷达无法实现的。图达通给蔚来ET7供应的就是这种激光雷达,其中还有它独特的凝视功能,让自动驾驶汽车对局部障碍物感应的更清晰。
毫无疑问,激光雷达的应用已经从外星世界,走入我们身边,但从商业来看,目前还没有完美的激光雷达。自动驾驶汽车需要避让道路上的各类障碍物,但只有在非常确切地判断出来障碍物时才刹车绕行。从决策来看,我们判断一般高度超过20cm的障碍物就需要被绕行。而当障碍物大小从一辆车缩小到20cm高或黑色轮胎(反射率约为3%)时,只有当探测距离满足250米(10%反射率)的情况下,它才能在100米到150米的距离被激光雷达探测到。这个距离是自动驾驶汽车以120km/h时速高速驾驶时的实现可靠感知的安全距离。这意味目前车载激光雷达的可靠距离和点云还是不够的,甚至连车规级可靠性都是一大考验,这也许马斯克是因为这样才不愿意使用激光雷达,但什么事情不是从无到有的?就像最早人们不相信超声波倒车雷准确性,讨厌360度全景影像巨大的畸变一样,新生事物总是需要成长的,激光雷达也一样。我们需要用发展的眼光解决发展中遇到的困难,随着的产业的发展,激光雷达最终会像手机摄像头一样,像超声波雷达一样走进千家万户,为每一辆自动驾驶汽车创造价值。
文献参考:
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