这套硬件中,除了8个摄像头和12个全新超声波传感器之外,一个前向探测雷达引起了注意。经研究,特斯拉上所使用的探测雷达为毫米波雷达,而非其他主流无人驾驶研发中所使用的激光雷。那么问题来了:毫米波雷达是否能够胜任激光雷达的工作,成为一种实现无人驾驶更加低成本的解决方案?
精度上的差异,让毫米波雷达性能不及激光雷达
无人驾驶技术想要真正上路行驶,最关键的技术难点就在于汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,这样一来就必须使用雷达装置。现阶段主流无人驾驶研发技术中,都选择了激光雷达,而一向“不走寻常路”的马斯克选择使用毫米波雷达。那么,两种类别的雷达技术究竟有什么区别?
激光雷达精度更高,但价格昂贵
激光雷达主要是通过发射激光束,来探测目标的位置、速度等特征量。车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器,建立三维点云图,从而达到实时环境感知的目的。从当前车载激光雷达来看,机械式的多线束激光雷达是主流方案。
激光雷达的优势在于其探测范围更广,探测精度更高。但是,激光雷达的缺点也很明显:在雨雪雾等极端天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。
目前,百度和谷歌无人驾驶汽车车身上的64位激光雷达,售价高达70万元人民币。激光发射器线束的越多,每秒采集的云点就越多,探测性能也就更强。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵,64线束的激光雷达价格是16线束的10倍。
而毫米波雷达的缺点也十分直观,探测距离受到频段损耗的直接制约(想要探测的远,就必须使用高频段雷达),也无法感知行人,并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。
受益于技术相对成熟,毫米波雷达在单价方面,只能算是激光雷达的九牛一毛,单体价格大约在100美元左右。并且车载毫米波雷达的市场需求也相对更多,带来的规模效益有望进一步拉低成本。
固态激光雷达与毫米波雷达相结合或许是个不错的选择
现阶段无人驾驶领域,用于周围环境感测的主流传感器有激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器三种。摄像头作为视觉传感器的载体,已经成为无人驾驶汽车的核心硬件之一,可以说是必不可少的,而雷达设备则是萝卜青菜各有所爱。
相对于传统360度机械旋转激光雷达来说,固态激光雷达采用基于电子部件进行数据读写的方案,去除了机械旋转部件。这样一来,其成本可大幅降低至200美元左右,并且在保证性能的情况下,缩小的体积可将其集成至传统汽车的外观中。
那么混合固态雷达又是什么样的结构呢?虽然从外观上看不到传统激光雷达的旋转机制,但是为了360全视角,其内部实际上仍然存在一些机械旋转部件。只是这套机械旋转部件做的非常小巧并且藏在机身内部而已。所以,为了和固态激光雷达区分开来,取名混合固态激光雷达。
目前激光雷达初创公司Velodyne,以及德国的Ibeo激光雷达公司都有相关的混合固态激光雷达产品。目前来看,Velodyne研发的混合固态激光雷达的售价依旧高达7999美元,但福特方面宣称量产后的售价将控制在500美元左右。
不过,固态激光雷达依然无法解决极端气候下,无法施展性能的弊端。所以说,将全天候工作的毫米波雷达相结合的话,必然可以大大提升无人驾驶汽车的探测性能,顺便可以摆脱传统激光雷达如全家桶一样,立在车顶而影响美观。
国内的毫米波雷达技术相对成熟,激光雷达领域还有空缺
激光雷达的核心技术大部分还掌握在国外企业,比方说硅谷初创公司Velodyne、德国的Ibeo以及研发出世界首款固态激光雷达的Quanergy。
国内目前在做激光雷达的企业也有10家左右,但是大多数的应用领域大气污染检测和三维测绘,专注于车载激光雷达研发的为数不多,主要有护航实业、镭神智能和思岚科技这三家。由于受限于技术实力,在无人驾驶领域国内的激光雷达公司普遍缺乏话语权,这也使得国内无人驾驶的应用研发和产业生态面临许多挑战。
结语
由此可见,传统激光雷达产品短期内还难以摆脱高成本的制约,这样一来价格优势更加明显的固态激光雷达和毫米波雷达,不仅可以在性能上实现互补,还可以大大降低使用成本,这样一来或许可以为无人驾驶的开发提供一个新的选择。
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