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自動駕駛和激光雷達,二十年漫長量產(chǎn)上車之路

Hobby觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:梁浩斌 ? 2023-01-18 01:49 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/梁浩斌)2021年是激光雷達量產(chǎn)上車元年,這一年里海內(nèi)外汽車廠商發(fā)布了多款搭載激光雷達的車型,并在小鵬P5上實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)上市。隨后的2022年里,激光雷達已經(jīng)在多家新勢力車企的車型上成為標配,根據(jù)電子發(fā)燒友網(wǎng)統(tǒng)計,2022年國內(nèi)搭載激光雷達的車型銷量已經(jīng)超過10萬輛。

盡管如今發(fā)展速度很快,但激光雷達從應用于自動駕駛開始,到真正開始規(guī)模量產(chǎn)上車,期間經(jīng)歷了20年之久。自動駕駛的廣泛應用,令發(fā)展多年的激光雷達終于有機會來到量產(chǎn)車型上。那么激光雷達以及自動駕駛都經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展歷程?

起源

談到激光雷達上車,就肯定不能離開自動駕駛。自動駕駛的起源,來自于計算機視覺技術的發(fā)展,早在1977年,日本國家實驗室就利用攝像頭檢測前方標記,實現(xiàn)自動駕駛車輛的導航,不過這只是實現(xiàn)自動駕駛的一種方式。海外研究團隊在上世紀60年代還有過在道路上鋪設電線或是磁力線來實現(xiàn)對車輛引導的“自動駕駛”,盡管這有點類似于軌道引導。

而到了80年代,德美兩大汽車工業(yè)國開始真正在自動駕駛上發(fā)力。在這段時期,德國慕尼黑聯(lián)邦國防軍大學的Ernst Dickmanns團隊用一輛奔馳汽車實現(xiàn)了視覺導航的自動駕駛,在交通順暢的情況下達到63km/h的時速。歐洲的Euerka當時投入7.5億美元用于自動駕駛汽車的研發(fā),在大量資源的推動下,多款自動駕駛汽車的原型被成功開發(fā)。

與此同時,美國國防部高級研究計劃局DARPA也建立了ALV計劃,與卡內(nèi)基梅隆大學、斯坦福大學等機構合作,利用激光雷達、計算機視覺第一次實現(xiàn)了機器人自主控制下的自動駕駛,并在無人車上首次使用了便攜式計算設備,速度達到了31Km/h。

80年代末,卡內(nèi)基梅隆大學首次在自動駕駛汽車上使用了神經(jīng)網(wǎng)絡引導控制,這也在后來成為了現(xiàn)代控制策略的基礎。

1991年,美國國會授權交通運輸部研發(fā)自動化汽車和高速公路系統(tǒng),繼續(xù)通過國家力量推動自動駕駛汽車的發(fā)展。

同期德國方面相關項目也碩果累累,1992年大眾開啟了自動泊車的項目,這也成為了后來自動駕駛最早成熟并落地的一個應用。1993年,前面提到的Ernst Dickmanns團隊以奔馳S500為基礎,裝備了攝像頭等多種傳感器,并且在普通交通環(huán)境下成功行駛了超過1000公里。

值得一提的是,國內(nèi)高校從80年代末開始研發(fā)自動駕駛汽車技術,中國國防科技大學在1992年研發(fā)出國內(nèi)第一輛無人駕駛汽車。

實際上,在整個90年代,激光雷達在自動駕駛上應用得并不多,技術進度也較為緩慢。但在2000年初,DARPA舉辦的一系列無人駕駛挑戰(zhàn)賽可以說是自動駕駛技術高速發(fā)展的開端。

發(fā)展

DARPA舉辦無人駕駛挑戰(zhàn)賽的契機也有不少背后的故事,由于2001年美國深陷阿富汗戰(zhàn)爭,路邊炸彈襲擊導致了大規(guī)模的軍隊人員傷亡。于是美國國會通過一項法案,要求到2015年軍方三分之一的車輛都要實現(xiàn)無人駕駛。作為美國國防部屬下機構,DARPA需要采取一些措施來推動十多年來一直發(fā)展緩慢的自動駕駛技術,于是2004年,DARPA挑戰(zhàn)賽就此誕生。

第一屆比賽舉辦方拿出了100萬美元的獎金來吸引參賽者,如今被視為自動駕駛激光雷達開山鼻祖的Velodyne創(chuàng)始人Dave Hall盡管沒有參加第一次挑戰(zhàn)賽,但當時他正在。

這場比賽在莫哈韋沙漠進行,全程142英里。然而在第一屆比賽中沒有一位參賽者的車輛能夠自主完成全程比賽,獎金也就無從送出。在這次比賽中,有一些參賽者采用了多個激光測距傳感器對前方障礙物進行探測,這引起了Dave Hall的興趣。
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圖源:Velodyne

2005年,Dave Hall在他參賽的車輛上安裝了第一個機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達的原型,這個安裝在車頂?shù)木薮蟮膫鞲衅饕鹆酥鬓k方DARPA以及一些參賽者的關注。這個傳感器通過快速旋轉(zhuǎn)的多線激光發(fā)射和接收模塊,對車輛周圍360°環(huán)境進行掃描,獲得的環(huán)境數(shù)據(jù)要相比以往激光測距豐富得多。

雖然最后因為車輛遭遇嚴重機械故障沒有完賽,但Dave Hall的團隊在40名參賽者中表現(xiàn)較為出色。而在挑戰(zhàn)賽過后,讓激光雷達商業(yè)化,則成為了Velodyne和Dave Hall后來的主要方向。

所以到了2007年,DARPA的城市挑戰(zhàn)賽中有十多個團隊就向Velodyne請求利用他們的激光雷達技術,當時Velodyne向自動駕駛團隊提供64線的機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達HDL-64E,單價高達8萬美元。

實際上Velodyne在早期的商業(yè)訂單主要來自地圖和建筑公司,用于測繪。直到2010年之后,包括谷歌、Cruise、蘋果、Uber以及一些車企在他們的自動駕駛測試車上使用了Velodyne的激光雷達,逐漸地,這種機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達成為了自動駕駛的標配產(chǎn)品。

不過,旋轉(zhuǎn)式激光雷達,在量產(chǎn)車上就很難應用了。一個是機械結構的耐久度問題,另外是由于掃描方式是整體發(fā)射和接收模塊進行360°旋轉(zhuǎn),體積較大,因此安裝的位置很難做到融入到正常車身設計中。

所以現(xiàn)在可以看到,市面上在量產(chǎn)車型上使用的激光雷達都是固態(tài)或半固態(tài)的形式。最早在2017年,奧迪A8成為了全球首款搭載激光雷達的量產(chǎn)車型,其可選配的激光雷達,來自于法雷奧的轉(zhuǎn)鏡式激光雷達SCALA。這種激光雷達激光發(fā)射和接收部分是固定的,依靠一個旋轉(zhuǎn)的反射鏡來實現(xiàn)對周圍環(huán)境的掃描。

Velodyne其實也在2016年發(fā)布了Velarray系列的固態(tài)激光雷達,希望開拓更加廣闊的乘用車市場。不過,用于汽車智能駕駛的Velarray H800遲遲未量產(chǎn),甚至目前官網(wǎng)上的產(chǎn)品列表上都找不到這款產(chǎn)品,在車載激光雷達量產(chǎn)這一步上,Velodyne已經(jīng)遠落后于速騰聚創(chuàng)、禾賽、圖達通、法雷奧等在激光雷達領域的后來者。

現(xiàn)狀

很多聲名顯赫的激光雷達公司,都獲得了車企定點訂單,像Velodyne、Luminar、Cepton、Innoviz等,然而這幾家海外的激光雷達公司目前產(chǎn)品能量產(chǎn)上車的只有Luminar。最魔幻的是Innoviz,他們的固態(tài)激光雷達走MEMS路線,早在2018年寶馬就宣布將在iNext車型上搭載Innoviz激光雷達,Innoviz當時甚至連樣機都沒有。

在近幾年,也出現(xiàn)過很多中途更換激光雷達供應商的情況,其中的原因多數(shù)也是因為激光雷達供應商無法按時量產(chǎn)交付產(chǎn)品。比如長城汽車曾經(jīng)宣布采用Ibeo的Flash固態(tài)激光雷達,后來在量產(chǎn)車型發(fā)布后轉(zhuǎn)用速騰聚創(chuàng)的產(chǎn)品(Ibeo去年10月已經(jīng)申請破產(chǎn))。

所以后來的故事大家都知道了,如今的車載激光雷達市場,幾乎被國內(nèi)廠商所占領。目前國內(nèi)有速騰聚創(chuàng)、禾賽、華為、Livox等的產(chǎn)品都已經(jīng)實現(xiàn)量產(chǎn)上車,量產(chǎn)規(guī)模還在持續(xù)高速增長。

固態(tài)的道路依然會繼續(xù)走下去,不過半固態(tài)依然會是未來幾年里平衡量產(chǎn)和價格的最佳形式,包括MEMS振鏡、轉(zhuǎn)鏡等掃描方案,是現(xiàn)階段的主流。雖然FMCW測距和OPA等技術上,有公司表示在2024或2025年可以實現(xiàn)量產(chǎn),但實際情況可能沒有這么樂觀。

最早宣稱“在全球范圍內(nèi)率先實現(xiàn)了OPA全固態(tài)激光雷達量產(chǎn)”的Quanergy,就在去年12月宣布公司破產(chǎn)關停。如今看來,OPA激光雷達落地前景令人擔憂。

寫在最后

對于一種在汽車領域相對來說較新的傳感器,由于汽車供應鏈傳統(tǒng)的高門檻,先上車的產(chǎn)品,對于車企而言是穩(wěn)定的保證,不會輕易更換供應商。而另一方面,在此之前大家都沒有在量產(chǎn)車上應用激光雷達的經(jīng)驗,首先被搭載在量產(chǎn)車上的激光雷達,就擁有了先發(fā)優(yōu)勢,獲得整車廠的一手反饋,共同改進產(chǎn)品和技術,形成一種“know how”。

國內(nèi)激光雷達廠商在“量產(chǎn)上車”這個階段完成了超越,但先發(fā)優(yōu)勢能否轉(zhuǎn)變?yōu)樽陨砑夹g壁壘,這就需要持續(xù)觀察了。

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