
這套硬件中,除了8個攝像頭和12個全新超聲波傳感器之外,一個前向探測雷達引起了注意。經研究,特斯拉上所使用的探測雷達為毫米波雷達,而非其他主流無人駕駛研發中所使用的激光雷。那么問題來了:毫米波雷達是否能夠勝任激光雷達的工作,成為一種實現無人駕駛更加低成本的解決方案?
精度上的差異,讓毫米波雷達性能不及激光雷達
無人駕駛技術想要真正上路行駛,最關鍵的技術難點就在于汽車如何能對現實中復雜的交通狀況了如指掌,這樣一來就必須使用雷達裝置。現階段主流無人駕駛研發技術中,都選擇了激光雷達,而一向“不走尋常路”的馬斯克選擇使用毫米波雷達。那么,兩種類別的雷達技術究竟有什么區別?
激光雷達精度更高,但價格昂貴
激光雷達主要是通過發射激光束,來探測目標的位置、速度等特征量。車載激光雷達普遍采用多個激光發射器和接收器,建立三維點云圖,從而達到實時環境感知的目的。從當前車載激光雷達來看,機械式的多線束激光雷達是主流方案。
激光雷達的優勢在于其探測范圍更廣,探測精度更高。但是,激光雷達的缺點也很明顯:在雨雪霧等極端天氣下性能較差;采集的數據量過大;十分昂貴。
目前,百度和谷歌無人駕駛汽車車身上的64位激光雷達,售價高達70萬元人民幣。激光發射器線束的越多,每秒采集的云點就越多,探測性能也就更強。然而線束越多也就代表著激光雷達的造價就更加昂貴,64線束的激光雷達價格是16線束的10倍。

而毫米波雷達的缺點也十分直觀,探測距離受到頻段損耗的直接制約(想要探測的遠,就必須使用高頻段雷達),也無法感知行人,并且對周邊所有障礙物無法進行精準的建模。
受益于技術相對成熟,毫米波雷達在單價方面,只能算是激光雷達的九牛一毛,單體價格大約在100美元左右。并且車載毫米波雷達的市場需求也相對更多,帶來的規模效益有望進一步拉低成本。
固態激光雷達與毫米波雷達相結合或許是個不錯的選擇
現階段無人駕駛領域,用于周圍環境感測的主流傳感器有激光雷達、毫米波雷達、視覺傳感器三種。攝像頭作為視覺傳感器的載體,已經成為無人駕駛汽車的核心硬件之一,可以說是必不可少的,而雷達設備則是蘿卜青菜各有所愛。

相對于傳統360度機械旋轉激光雷達來說,固態激光雷達采用基于電子部件進行數據讀寫的方案,去除了機械旋轉部件。這樣一來,其成本可大幅降低至200美元左右,并且在保證性能的情況下,縮小的體積可將其集成至傳統汽車的外觀中。
那么混合固態雷達又是什么樣的結構呢?雖然從外觀上看不到傳統激光雷達的旋轉機制,但是為了360全視角,其內部實際上仍然存在一些機械旋轉部件。只是這套機械旋轉部件做的非常小巧并且藏在機身內部而已。所以,為了和固態激光雷達區分開來,取名混合固態激光雷達。
目前激光雷達初創公司Velodyne,以及德國的Ibeo激光雷達公司都有相關的混合固態激光雷達產品。目前來看,Velodyne研發的混合固態激光雷達的售價依舊高達7999美元,但福特方面宣稱量產后的售價將控制在500美元左右。
不過,固態激光雷達依然無法解決極端氣候下,無法施展性能的弊端。所以說,將全天候工作的毫米波雷達相結合的話,必然可以大大提升無人駕駛汽車的探測性能,順便可以擺脫傳統激光雷達如全家桶一樣,立在車頂而影響美觀。
國內的毫米波雷達技術相對成熟,激光雷達領域還有空缺
激光雷達的核心技術大部分還掌握在國外企業,比方說硅谷初創公司Velodyne、德國的Ibeo以及研發出世界首款固態激光雷達的Quanergy。
國內目前在做激光雷達的企業也有10家左右,但是大多數的應用領域大氣污染檢測和三維測繪,專注于車載激光雷達研發的為數不多,主要有護航實業、鐳神智能和思嵐科技這三家。由于受限于技術實力,在無人駕駛領域國內的激光雷達公司普遍缺乏話語權,這也使得國內無人駕駛的應用研發和產業生態面臨許多挑戰。
結語
由此可見,傳統激光雷達產品短期內還難以擺脫高成本的制約,這樣一來價格優勢更加明顯的固態激光雷達和毫米波雷達,不僅可以在性能上實現互補,還可以大大降低使用成本,這樣一來或許可以為無人駕駛的開發提供一個新的選擇。
轉載請注明出處。