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突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

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发表于 2019-1-11 09:12 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 英勇无畏 于 2019-1-11 09:14 编辑

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①传统激光雷达需要依靠人工实现激光发射电路板和接收电路板的微米级对准,这种工艺耗时、低效,且设备体积较大。

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②新技术让模块间以类似积木的形式快速搭建,无需依赖多次人工对准,实现了机器自动对准,提高总装效率的同时,也减小了设备尺寸。

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③C-Fans-128线激光雷达探测前方人体效果图。


报记者 操秀英
    不到三公斤的无人机激光雷达、针对电力行业定制的激光雷达电力巡检系统解决方案、含自主芯片的避障激光雷达……在此前于浙江省湖州市德清县召开的联合国世界地理信息大会上,北京北科天绘科技有限公司(以下简称“北科天绘”)的激光雷达系列产品成为一大亮点。这些激光雷达不但更小更轻,而且在保持高性能的同时还让成本大大降低。
    那么,激光雷达技术难在哪?北科天绘的激光雷达又有何过人之处?

    系统复杂导致激光雷达体积过大
    激光雷达,简而言之即通过主动发射及接收激光信号实现三维探测的高精度传感器,“它由激光发射、激光信号接收、光学及扫描、信号处理和系统控制等模块组成。”北科天绘技术总监张珂殊介绍道,激光雷达不仅自身就是高度集成化的光机电一体化传感器,使用中还要与全球卫星定位 (如北斗、GPS)、惯性导航单元(IMU)、可见光相机、紫外相机、高光谱相机等各种传感器做时空同步集成,涉及多传感器数据融合和一体化标定,技术门槛很高。
    “激光雷达的工作原理与微波雷达相近,以激光做信号源,激光信号到达目标表面 ——树木、道路、桥梁和建筑物等,在上述目标表面产生后向散射,从而使一部分激光回波信号回到激光雷达的接收器。然后通过光电信号转换和信号处理,实现激光测距计算,即得到目标点测距。激光信号扫描目标物表面后,还可以得到目标物表面三维点的数据,用此数据进行三维成像处理后,我们就拥有了精确的三维目标模型数据(目标立体图)。”张珂殊说。
    北科天绘总经理张智武告诉科技日报记者,国际先进测绘型激光雷达的核心性能指标包括:公里级测距范围,毫米级测距精度,百万级激光发射频率。这要求高度优化的激光雷达系统设计技术,尤其是激光雷达信号的精细和实时处理能力,包括微弱信号的采集和放大,噪声的识别和滤除以及时间精准计量,空间位置信息和反射强度信息的瞬态测量等。
    “由于光的传播速度极快,上述信号接收,处理和三维数据生成要在极短的时间内(纳秒)完成,因此难度很大。”张智武说,激光雷达是迄今为止最复杂的,效率和精度最高的传感器之一,与相机相比,它多了主动发光和光信号调制及解调的模块,实现每秒钟百万次精准测量,其本身就是一个复杂的集成性系统。
    然而,如此复杂的集成性系统,也让集成电路设计成了激光雷达技术研发的拦路虎,大量国产激光雷达过于复杂的组装会让激光雷达体积重量过大,使用起来很不方便。
  
芯片组独辟蹊径,雷达实现小身板
    “我们的核心竞争力正是创新了激光雷达的芯片和集成电路设计。”张珂殊表示,传统的激光雷达集成电路技术,需要将激光发射器、探测器、放大器等数百个电子元器件封装到一个比指甲盖还小的专用芯片中,用单枚芯片实现激光雷达的整体控制。
    “然而传统的激光雷达是由电路板构成,比如我们通常说的16线激光雷达就是由16对激光电路板组成(如图①),需要依靠人工实现激光发射电路板和接收电路板的微米级对准,这种工艺耗时、低效,且体积较大。而我们使用自主开发的激光雷达信号处理芯片组,通过半导体封装工艺精巧地解决了精密光机装调与大尺寸机械误差间跨数量级尺度差异,使复杂的激光雷达组装及测试过程极大简化(如图②),模块间以类似积木的形式快速搭建,无需依赖多次人工对准,实现了机器自动对准,提高总装效率的同时,也减小了设备尺寸。”张珂殊介绍, 独辟蹊径的激光雷达的芯片和集成电路设计,让激光雷达“活”出了小身板。
    截至目前,北科天绘已研发5款激光雷达信号处理芯片。今年推出的轻小型高性能低成本无人机雷达——蜂鸟,这一最新款的无人机雷达系统重量做到了1.2公斤,探测距离大于200米,续航作业时间大于100分钟,并且实现了与通用无人机系统的深度集成,法国、韩国、加拿大、澳大利亚、意大利等国已成为无人机载雷达产品代理商,向国外进行出口。
  
  提高探测能力,导航避障优势明显
    导航避障激光雷达,是无人驾驶领域的重要一部分。而北科天绘的拳头产品,多线束导航避障激光雷达——R-Fans,填补了国内此项空白,并打破了该类型激光雷达的轻小化纪录,目前R-Fans-32激光雷达相比国内外同类产品减轻25%。
    此外,“R-Fans系列产品还实现了12位强度分辨率的探测能力,在高精度地图数据获取方面可以媲美高端测绘型激光雷达,从而有望使高精度地图采集装备的成本从两三百万元降至20万元以内,有助于高精度地图的快速推进,可间接促进自动驾驶的数据基础和普及速度。”张智武介绍道。2018年,北科天绘还在国内首发128线的半固态前装激光雷达(Semi-Flash LiDAR),持续与该领域国际领先企业比肩,保持我国全自主研发生产自动驾驶激光雷达国际竞争力。
    “现在主流的雷达测距能力可能只有100多米,车厂希望测距大于200米。我们的激光雷达在美国实地测试的时候有明显技术优势,首创了激光雷达和车头大灯合为一体的理念,放在飞机上的测绘激光雷达测绘范围也已经做到5公里。”张智武表示,“在如何减少激光雷达之间的互相干扰问题上,通过激光信道编码,实现了同汽车平台上多激光雷达间串扰免疫。在新版本的导航系列激光雷达产品中,解决了多车间、异类激光雷达串扰免疫的难题。”
    目前,包括京东物流在内的主流无人物流车都在使用北科天绘的激光雷达产品。“除了定制产品,我们正在谈批量的事。”张智武预计,“菜鸟、美团、苏宁、满帮、四通一达、顺丰等物流公司对于无人物流车都有很大的需求。”

http://digitalpaper.stdaily.com/http_www.kjrb.com/kjrb/html/2019-01/11/content_412402.htm?div=-1
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发表于 2019-1-11 11:38 超大游击队员 | 显示全部楼层
无人驾驶车道应独立设置,和人类混用的想法不现实。
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发表于 2019-1-11 22:30 超大游击队员 | 显示全部楼层
这个突破对无人驾驶推广很关键
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发表于 2019-1-14 02:11 | 显示全部楼层

RE: 突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

Yta. 发表于 2019-1-11 11:38
无人驾驶车道应独立设置,和人类混用的想法不现实。

完全现实  机器的驾驶技术胜过人类
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发表于 2019-1-14 10:09 超大游击队员 | 显示全部楼层
bjnr 发表于 2019-1-14 02:11
完全现实  机器的驾驶技术胜过人类

碰上杭州那位穿拖鞋开车的,开斗气车的等等让机器怎么办?人的高度随机性决定最好和机器各行其道为上策。
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发表于 2019-1-14 13:58 | 显示全部楼层

RE: 突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

Yta. 发表于 2019-1-14 10:09
碰上杭州那位穿拖鞋开车的,开斗气车的等等让机器怎么办?人的高度随机性决定最好和机器各行其道为上策。

对方驾驶行为异常 才是自动驾驶进行规避的强项之一。反应比人快多了

各种决策方案  人只能靠之前驾驶经验积累,只要情况复杂一点  几分之一秒的时间
有几个可以做出合理决策的?  只有电脑能做到
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发表于 2019-1-14 14:25 超大游击队员 | 显示全部楼层
bjnr 发表于 2019-1-14 13:58
对方驾驶行为异常 才是自动驾驶进行规避的强项之一。反应比人快多了

各种决策方案  人只能靠之前驾驶 ...

说的对,但这个过程需要多长时间,太长岂不误事,先各行其道等技术成本效率成熟了再视情况过渡到混行两不耽误。看文中也是物流公司最上心,载人公交走固定线路挺适合却没见报道,可见安全还是人们考虑重点。
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发表于 2019-1-14 14:43 | 显示全部楼层

RE: 突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

Yta. 发表于 2019-1-14 14:25
说的对,但这个过程需要多长时间,太长岂不误事,先各行其道等技术成本效率成熟了再视情况过渡到混行两不 ...

这个技术早就成熟了

现在无非是等待5g基站建设  无人驾驶路面法规  这些配套
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发表于 2019-1-14 19:42 | 显示全部楼层

RE: 突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

bjnr 发表于 2019-1-14 02:11
完全现实  机器的驾驶技术胜过人类

即使不是绝对的无人车专用道,也至少要设置无人驾驶车辆优先车道。

道路上开车是驾驶员相互之间协调的结果,不是说谁车技好就一定不会出事故的。机器驾驶能力再强,也不见得能完全预测人类司机的行为。之前特斯拉的一次事故也说明了这点,AI习惯了变道时后面的车会减速避让,结果那次后面的卡车没减速,结果距离计算失败就撞上了。
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发表于 2019-1-14 20:42 | 显示全部楼层

RE: 突破技术壁垒 国产激光雷达告别“大块头”

水果派派88 发表于 2019-1-14 19:42
即使不是绝对的无人车专用道,也至少要设置无人驾驶车辆优先车道。

道路上开车是驾驶员相互之间协调的 ...

那纯粹是多此一举了
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发表于 2019-1-15 07:15 | 显示全部楼层
5G+北斗完全版, 完全可以做到厘米级的定位,就是说,你的车压了个井盖,它都能感知到,你的方向盘微微动了一下,车偏了几CM,它也知道。
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