自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR)
自動駕駛傳感器比較:激光雷達(LiDAR) vs. 雷達(RADAR)
據麥姆斯咨詢報道,2032年全球范圍內自動駕駛汽車的產量將高達2310萬輛,未來該市場的復合年增長率(CAGR)高達58%。屆時,與自動駕駛汽車生產相關的市場營收將達到3000億美元,而其中26%將來自激光雷達(LiDAR)、雷達(RADAR)、攝像頭、慣性測量單元(IMU)等。
激光雷達(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷達(RADAR)成像(右)
RADAR和LIDAR區別分析
如果一直關注自動駕駛汽車的新聞,可能已經注意到許多自動駕駛汽車制造商正在使用LIDAR(光成像檢測和測距)進行車載物體檢測。對于許多自動 駕駛汽車應用而言,LIDAR比其他常用的對象檢測技術RADAR(無線電檢測和測距)更好。但是,當需要經受惡劣環境的高質量,負擔得起的物體檢測時,雷達是一個明智的選擇。原因如下:
LIDAR傳感器通過發出高頻激光脈沖然后測量其中一些脈沖撞擊物體,反彈并撞擊傳感器所需的時間(以納秒為單位)來找到物體。隨著物體的移動,LIDAR傳感器內部的處理器會保存有關每個返回脈沖的信息,并可以生成物體的精確3D圖像,物體相對于設備的位置,物體向哪個方向移動以及移動的速度。一個激光雷達圖像可以非常準確,不僅能檢測行人100公尺遠,知道面對哪個方向。LIDAR甚至已用于跟蹤樹葉和樹枝的生長,以衡量森林的總體生長。
隨著無人駕駛汽車的媒體報道不斷增加,LIDAR經常成為新聞,因此許多人錯誤地認為這是一項新技術。美國軍方和NASA在1970年代發明了LIDAR,盡管直到1990年代它才被“使用”,直到現在仍被用作地理地圖工具。簡而言之,激光雷達是一種非常精確的工具,可以檢測物體的形狀和位置。它能夠創建高度詳細的圖像,并在100碼外的物體上重新創建不到一英寸的細節。缺點是這是一項昂貴的技術。
如果說LIDAR是牧場上的漂亮小馬,那么RADAR就是主力軍。RADAR于1940年發明,
其返回的物體圖像不如LIDAR精確,可以在雨,雪,雨夾雪,冰雹,霧,泥和塵土中返回。在夜間和陰天條件下也比激光雷達更準確。RADAR的工作方式與LIDAR相似,發出的是無線電波而不是激光束。由于激光波比無線電波短,因此激光雷達可以生成更詳細的物體圖像。盡管無線電波不僅具有探測人類的能力,還可以探測到比雷達小的得多的物體。無線電波和光波都以相同的速度(每秒186,000英里)傳播,因此這兩個系統都以相同的速度刷新對象位置數據。
RADAR系統的成本大大低于LIDAR系統,后者通常需要昂貴的組件,例如高速電子設備,CCD接收器,光學器件,電機以及激光器本身。車載攝像頭,反光鏡和盲點檢測傳感器將為這兩個系統提供支持。
本文的重點并不是說這些對象檢測技術中的一種優于另一種。如果設備通常在惡劣的環境(例如建筑工地或礦山)中運行,則RADAR會更有意義。 除了LIDAR系統外,將RADAR添加為側彎輔助系統或后盲點監視系統,只會為操作員,其他駕駛員和易受傷害的道路使用者提高安全性。
現在,自動駕駛技術已經迅速成為汽車產業發展的主要驅動力。全球各地的汽車制造商都在積極聯合Google(谷歌)等科技巨頭或知名自動駕駛初創公司開發下一代自動駕駛汽車。據麥姆斯咨詢報道,近期,中國也已經宣布為自動駕駛開放道路測試。Uber和Lyft等流行共享汽車服務商也已經成為自動駕駛汽車的忠實擁躉,因為自動駕駛汽車不僅能降低道路事故風險,還能顯著降低油耗。
自動駕駛汽車所需的傳感器技術及供應商
據麥姆斯咨詢報道,2032年全球范圍內自動駕駛汽車的產量將高達2310萬輛,未來該市場的復合年增長率(CAGR)高達58%。屆時,與自動駕駛汽車生產相關的市場營收將達到3000億美元,而其中26%將來自激光雷達(LiDAR)、雷達(RADAR)、攝像頭(Camera)、慣性測量單元(IMU)等傳感器硬件。
現在,幾乎每個月都會有新的ADAS(先進駕駛輔助系統)或其它最先進的自動駕駛創新技術在汽車市場涌現。除了機器學習、物聯網(IoT)和云互聯, LiDAR(激光雷達)和RADAR(雷達)這兩項技術已經成為自動駕駛開發過程中關注度最高的熱門。不過,對于自動駕駛,LiDAR和RADAR誰更具價值目前還不夠明朗。
LiDAR運行原理
LiDAR傳感器快速發射激光脈沖(通常最高可達每秒150000次脈沖),激光信號到達障礙物后反射回LiDAR傳感器。傳感器通過測量激光信號從發射到返回的時間,精確計算確定傳感器到障礙物之間的距離,能探測目標物體的準確尺寸。LiDAR通常用于高分辨率地圖的繪制。
大陸集團最先進的ADAS激光雷達SRL1,基于飛行時間(ToF)技術原理,采用飛思卡爾處理芯片組和專用集成電路(ASIC),其紅外激光光源來自歐司朗(OSRAM)的InAlGaAs / GaAs量子阱結構激光光電二極管。SRL1可提供緊急制動輔助等功能,目前已經在多款微型車上使用
RADAR運行原理
RADAR系統的工作原理跟LiDAR很相似,唯一的區別在于RADAR采用的是無線電波而非激光。在RADAR系統中,其天線既可以作為雷達接收器,也可以作為發射器。不過,和光波相比,在與被測物體接觸時,無線電波的吸收較少,因此,RADAR的有效工作距離相對更遠。RADAR技術最廣為人知的應用,應該是軍事用途了。飛機和戰艦都會裝備RADAR來測量高度,或探測附近其它的運輸設備和物體。
博世77GHz遠距離雷達傳感器LRR4,使用77 GHz頻段且沒有可移動部件,集成了恩智浦(NXP)和意法半導體(STMicroelectronics)微控制器,以及博世電源管理IC。采用英飛凌77 GHz鍺硅(SiGe)單片微波集成電路(MMIC)作為高頻發射器和接收器
誰將主導市場?
包括Google(谷歌)、Uber(優步)和Toyota(豐田)在內的大部分自動駕駛汽車制造商都高度依賴LiDAR系統來實現車輛的自動巡航。LiDAR傳感器常用于周圍環境的實時3D地圖創建,例如行人、減速帶、車道分隔欄和其它車輛。其3D成像能力,是大部分汽車制造商熱衷于開發這項技術的主要原因之一。當然凡事皆有例外,Tesla(特斯拉)是唯一沒有采用LiDAR傳感器的知名自動駕駛汽車制造商。Tesla的自動駕駛汽車采用RADAR技術作為主要傳感器。
高端LiDAR傳感器可以在100米以外實現厘米級的細節識別。例如,Waymo的LiDAR系統不僅可以探測行人,還可以識別行人所面對的方向。因此,自動駕駛汽車可以精確預測行人將向哪個方向行走。其高精度還可以“看”到更豐富的細節,例如騎行者揮手示意先通過,當車輛全速行駛時能夠在兩個足球場以外的距離提供驚人的探測精度。Waymo還通過努力將LiDAR傳感器的成本降低了約90%。數年前,一個LiDAR單元的售價高達75000美元,而現在已經降到了7500美元,使這項技術變得更加經濟從而實現普及。
Waymo的LiDAR系統成像的測試車輛前方正在推車的4個人
不過,這項技術也有一些明顯的缺點。LiDAR系統可以輕松地探測位于30~200米范圍內的物體。但是,當面對附近物體地精確識別時,該系統可能會力不從心。在所有光線條件下均能正常工作,但在雪、霧、雨和揚塵環境下,其性能會開始打折扣。此外,其光學識別性能也不夠給力。這就是為什么像Google這樣的自動駕駛汽車制造商,會將LiDAR與其它輔助傳感器(例如攝像頭和超聲波傳感器)一起搭配使用。
另一方面,RADAR系統則相對便宜很多。成本,應該是Tesla選擇RADAR技術而不是LiDAR技術的原因之一。RADAR系統的一個優勢是在霧、雨、雪和揚塵等所有天氣條件下,均能穩定運行。然而,相比LiDAR傳感器,角度精度略低,在彎道上會丟失目標車輛。如果多個探測對象彼此靠得很近,可能會出現識別困難。例如,RADAR可能會將附近的兩輛小型汽車視為一輛大型車輛,從而發出錯誤的接近信號。不過,與LiDAR系統不同的是,RADAR可以利用多普勒頻移,精確地確定相對行駛速度和移動物體的速度。
雖然Tesla使用RADAR作為主要傳感器而飽受非議,已成功地提高了其主傳感器的處理能力,使其能夠看透大雨、濃霧、灰塵甚至前方的汽車。而且,除了主雷達傳感器之外,新款Tesla車型還將擁有8個攝像頭、12個超聲波傳感器和新的車載計算系統。換句話說,這兩種技術在與攝像頭和超聲波傳感器融合使用時效果最佳。
結束語
LiDAR和RADAR這兩種傳感器技術的基本功能,是通過在行駛中與障礙物保持一定的安全距離,以確保自動駕駛汽車中的乘員安全。無論選擇LiDAR還是RADAR,這兩種技術都能很好的勝任這項任務。不過,這兩種技術各自都還有比較明顯的優缺點。盡管采用LiDAR傳感器的汽車能夠“看”得更清晰準確,但是RADAR系統尺寸更小,還更便宜。
總結
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