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激光雷達如何破解自動駕駛“視覺困境”?

發布時間:2025-05-11 責任編輯:lina

【導讀】激光雷達技術在自動駕駛汽車中的集成增強了車輛的感知能力,從而可以在復雜的駕駛場景中做出更好的決策,這一趨勢凸顯了LiDAR在自動駕駛汽車開發和部署中的重要性??梢哉f,LiDAR的應用徹底改變了車輛感知和與周圍環境互動的方式。


在不斷發展的汽車技術領域,LiDAR(光探測和測距)傳感器——也就是“激光雷達”——已成為關鍵組件,隨著汽車行業向自主化邁進,激光雷達傳感器在提供安全導航所需的實時3D地圖方面發揮著關鍵作用。

激光雷達技術在自動駕駛汽車中的集成增強了車輛的感知能力,從而可以在復雜的駕駛場景中做出更好的決策,這一趨勢凸顯了LiDAR在自動駕駛汽車開發和部署中的重要性。可以說,LiDAR的應用徹底改變了車輛感知和與周圍環境互動的方式。

自動駕駛系統中的激光雷達應用

休斯飛機公司于20世紀60年代發明了LiDAR技術,該技術在汽車中的商業應用始于2010年代。從2020年開始,LiDAR在高端電動汽車中越來越受歡迎。

LiDAR是一種類似雷達的探測系統,通過使用光波而不是無線電波來探測物體、描述其特征并確定其距離。對于自動駕駛汽車而言,沒有精確快速的物體檢測系統,車輛將無法行駛。每秒發射數百萬個激光脈沖的連續旋轉激光雷達系統使之成為可能。

通過集成激光雷達,智能汽車能夠更好地預測和應對周邊動態環境,為安全導航提供了所需的精度和可靠性。與傳統的相機和雷達系統不同,LiDAR提供高分辨率的環境3D映射,即使在惡劣的天氣和低光照條件下也能準確檢測物體、行人和道路狀況,使得車輛能夠做出實時決策。

如果汽車上的LiDAR傳感器發出一千次或更多次激光脈沖,就會創建一張精確的周圍環境地圖,同時捕捉細節。Benewake公司的TF03-180是一款工業級遠程激光雷達,其最大探測距離可達100米,具有針對室外眩光和其他干擾的集成補償算法,可以在強光環境和雨、霧、雪條件下工作,在車輛防撞和安全警告系統中發揮著關鍵作用。





激光雷達如何破解自動駕駛“視覺困境”?

圖:可用于智能駕駛系統的遠程激光雷達TF03-180(圖源:Benewake)

盡管LiDAR系統具有大量的硬件組件,但其工作原理與雷達類似,即采用各種測距機制來確定與物體的距離。在實際應用中,每種測距機制在精度、復雜性和性能方面都有各自的優勢。

ToF(飛行時間)激光雷達通過測量激光脈沖擊中物體后返回所需的時間來計算精確的距離,在夜間工作良好,且成本較低,但也存在著明顯的弱點,比如在明亮的白天,它經常受到紅外范圍內的陽光的干擾,在接收信號時會產生額外的噪聲。

FMCW(調頻連續波)激光雷達通過測量頻率變化以確定距離和速度,由于系統已對光信號進行了預處理,抑制了入射的背景輻射和干擾,因此該方法可有效提供更高精度的測距,不過它的成本較高,實施起來更復雜。

激光雷達中的核心技術

整個LiDAR子系統包括信號鏈、電源、接口、時鐘和監測/診斷子系統等。其中的信號鏈的子系統主要包括發射系統(Tx)、接收系統(Rx)、控制系統以及數字處理系統等。受空間的限制,自動駕駛系統對應用于系統中的模塊尺寸比較敏感,因此,激光雷達系統需要高密度的系統集成。

Texas Instruments公司提供的一系列放大器可與激光雷達系統進行有效集成。這些放大器包括用于基于ADC系統的LMH32401和LMH32404,以及用于基于TDC系統的LMH34400。所有器件均集成了高速TIA(跨阻放大器)補償網絡,以及環境光消除、輸入過電流鉗位保護和多路復用器模式等功能。其中的環境光消除電路是專為節省布板空間并降低系統成本而設計,可使用該電路代替光電二極管(PD)或雪崩光電二極管(APD)與放大器之間的交流耦合。當需要直流耦合時,環境光消除電路也可以被禁用。

激光雷達如何破解自動駕駛“視覺困境”?

圖:適用于LiDAR應用的汽車級可編程增益差分輸出高速跨阻放大器(圖源:Texas Instruments)


Infineon的AURIX TC4x微控制器系列針對自動駕駛汽車中汽車激光雷達傳感器的集成進行了優化。AURIX TC4Dx是該系列的首款產品,采用了搭載500MHz TriCore六核處理器的多核架構,所有核心均具有鎖步功能,可實現更高的功能安全性能,同時還有高達20MB的eFlash非易失性存儲器、10MB SRAM和豐富的連接功能,包括兩個5Gbps和四個10/100Mbps以太網接口。對于傳感器融合和集成平臺如車輛運動控制器等應用,AURIX TC4Dx提供具有擴展連接和AI功能的高性能,包括智能加速器。


激光雷達如何破解自動駕駛“視覺困境”?

圖:AURIX TC4Dx高性能微控制器(圖源:Infineon)



激光雷達市場趨勢

汽車激光雷達傳感器是自動駕駛汽車生態系統的重要組成部分。它們為安全航行、事故避免和物體檢測提供了必要的數據,使其成為未來交通不可或缺的技術。推動車輛激光雷達傳感器市場增長的關鍵因素包括對自動駕駛汽車需求的增加和對車輛安全的日益重視。

此外,人工智能(AI)算法增強了激光雷達數據的處理能力,實現了更好的目標檢測、識別和分類,這對于在復雜環境中導航至關重要。未來,人工智能和自動化技術的持續進步將成為車輛激光雷達傳感器市場增長的重要推手。

據Precision Business Insights的預測,2023年,LiDAR汽車市場規模為4.665億美元,預計到2030年將達到17.866億美元,2024-2030年的復合年增長率為22.3%。

在預測期內,3D汽車激光雷達市場將有更大的增長。這是因為,3D LiDAR不僅重量輕,還可以掃描100到150米的區域范圍,視場角(FoV)在水平或垂直方向上均為360度,智能汽車可憑借3D LiDAR來獲得更寬廣的視野和更高的精度。隨著價格的不斷下降,加上汽車行業對先進技術的偏好增加,以及對L2+、L3、L4和L5自動駕駛的日益關注,3D LiDAR的部署將會越來越多。

自動駕駛中的激光雷達應用之爭

從技術角度看,人們通常認為LiDAR技術是智能和自動駕駛汽車發展的基石,為安全導航提供了所需的精度和可靠性。然而,激光雷達真正進入乘用車市場卻花費了很長時間。

首先是安全因素。安全是汽車行業的首要任務。盡管一些汽車制造商一直在積極推進自動駕駛功能,但他們需要在道路上部署新的ADAS技術之前實施嚴格的可靠性標準。隨著汽車行業向L4和L5方向邁進,激光雷達提供精確距離測量和創建詳細環境模型的能力變得不可或缺,它克服了其他傳感器技術的局限性,確保車輛擁有更高的安全性和效率。通過集成激光雷達,智能汽車能夠更好地預測和應對動態環境,為未來道路事故最小化、自動駕駛成為常態化鋪平道路。

其次是價格因素。車輛激光雷達傳感器市場面臨的主要挑戰之一是它的高成本,這在很大程度上阻礙了它們在車輛中的廣泛應用。

關于自動駕駛汽車的傳感系統,業界目前有兩種流派:一是使用激光雷達、雷達、超聲波和攝像頭或這些傳感器的融合。二是僅使用攝像頭,不使用其他任何傳感器。

雖然激光雷達市場正在經歷顯著增長,但關于自動駕駛汽車是否需要激光雷達的爭論仍在繼續。支持者認為,激光雷達對安全至關重要。它在低光照條件或惡劣天氣下檢測物體的能力,再加上其360°視野,提供了一定程度的冗余,提高了自主系統的可靠性。

一些專家認為,激光雷達、攝像頭和雷達這三者的結合將提供最安全、最可靠的自動駕駛體驗。不過,高昂的初始成本、復雜的數據處理、監管限制和集成問題將對行業的快速發展產生較大阻力,尤其是相機和雷達技術的不斷改進最終可能會減少對激光雷達的需求。

然而,這些挑戰并非不可克服。隨著激光雷達技術的進步,人工智能、小型化和成本降低方面的創新將有助于克服這些障礙。綜合來看,盡管激光雷達目前在自動駕駛汽車中發揮著關鍵作用,但未來汽車有可能僅依賴于特定的傳感器組合來導航,最終的方案走向將取決于成本、安全性和技術進步之間的平衡。

本文小結

很明顯,LiDAR技術正在逐漸成為汽車行業的變革力量。激光雷達能夠創建詳細的環境3D地圖,這使其有別于雷達和相機等其他傳感器,尤其是在具有挑戰性的天氣條件下。

隨著自動駕駛汽車的不斷發展,激光雷達目前仍是確保自動駕駛系統安全性和效率的關鍵技術。在不斷創新和對提高安全性和效率的承諾下,汽車LiDAR傳感器市場將推動汽車行業走向互聯、自主和可持續移動的新時代。


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