激光雷达按照测距方法可以分为飞行时间(TimeofFlight,ToF)测距法、基于相干探测FMCW测距法、以及三角测距法等,其中ToF与FMCW能够实现室外阳光下较远的测程(100~250m),是车载激光雷达的好选择方案。ToF是目前市场车载中长距激光雷达的主流方案,未来随着FMCW激光雷达整机和上游产业链的成熟,ToF和FMCW激光雷达将在市场上并存。根据激光雷达按测距方法分类:ToF法:通过直接测量发射激光与回波信号的时间差,基于光在空气中的传播速度得到目标物的距离信息,具有响应速度快、探测精度高的优势。FMCW法:将发射激光的光频进行线性调制,通过回波信号与参考光进行相干拍频得到频率差,从而间接获得飞行时间反推目标物距离。FMCW激光雷达具有可直接测量速度信息以及抗干扰(包括环境光和其他激光雷达)的优势。三维激光雷达能够提供目标物体的空间位置和形态信息,为智能导航和环境感知提供强大支持。上海连续波激光雷达渠道
激光雷达是自动驾驶领域非常依赖的传感器,越来越多的自动驾驶公司看好激光雷达的应用前景。激光雷达具有较高的分辨率,可以记录周围环境的三维信息,激光雷达是主动发射型设备,对光照的变化不敏感,在有光照变化和夜晚等场景基本不会受到影响。此外激光雷达能够提供水平360度的视野范围,保证整个自动驾驶车基本上没有视野盲区。但是激光雷达惧怕雾霾天气,因为雾霾颗粒的大小非常接近激光的波长,激光照射到雾霾颗粒上会产生干扰,导致效果下降。随着技术的进步,以及成本的下降,激光雷达会普及到更多领域。上海连续波激光雷达渠道激光雷达能够快速捕获运动目标的动态信息。
MEMS阵镜激光雷达优点:MEMS微振镜摆脱了笨重的马达、多发射/接收模组等机械运动装置,毫米级尺寸的微振镜较大程度上减少了激光雷达的尺寸,提高了稳定性;MEMS微振镜可减少激光发射器和探测器数量,极大地降低成本。缺点:有限的光学口径和扫描角度限制了Lidar的测距能力和FOV,大视场角需要多子视场拼接,这对点云拼接算法和点云稳定度要求都较高;抗冲击可靠性存疑;振镜尺寸问题:远距离探测需要较大的振镜,不但价格贵,对快轴/慢轴负担大,材质的耐久疲劳度存在风险,难以满足车规的DV、PV的可靠性、稳定性、冲击、跌落测试要求;悬臂梁:硅基MEMS的悬臂梁结构实际非常脆弱,快慢轴同时对微振镜进行反向扭动,外界的振动或冲击极易直接致其断裂。
MEMS激光雷达模组,光学相控阵式(OPA),相控阵发射器由若干发射接收单元组成阵列,通过改变加载在不同单元的电压,进而改变不同单元发射光波特性,实现对每个单元光波的单独控制,通过调节从每个相控单元辐射出的光波之间的相位关系,在设定方向上产生互相加强的干涉从而实现强度高光束,而其他方向上从各个单元射出的光波彼此相消。组成相控阵的各相控单元在程序的控制下可使一束或多束强度高光束按设计指向实现空域扫描。但光学相控阵的制造工艺难度较大,这是由于要求阵列单元尺寸必需不大于半个波长,普通目前激光雷达的任务波长均在1微米左右,这就意味着阵列单元的尺寸必需不大于500纳米。而且阵列数越多,阵列单元的尺寸越小,能量越往主瓣集中,这就对加工精度要求更高。此外,材料选择也是十分关键的要素。激光雷达以其高分辨率成像能力,在无人机地形测绘中发挥着重要作用。
优劣势分析,优势:首先,该设计减少了激光发射和接收的线数以实现一帧之内更高的线数,也随之降低了对焦与标定的复杂度,因此生产效率得以大幅提升,并且相比于传统机械式激光雷达,棱镜式的成本有了大幅的下降。其次,只要扫描时间够久,就能得到精度极高的点云以及环境建模,分辨率几乎没有上限,且可达到近100%的视场覆盖率。劣势:棱镜式激光雷达FOV相对较小,且视场中心的扫描点非常密集,雷达的视场边缘扫描点比较稀疏,在雷达启动的短时间内会有分辨率过低的问题。对于高速移动的汽车来说,显然不存在长时间扫描的情况,不过可以通过增加激光线束和功率实现更高的精度和更远的探测距离,但机械结构也相对更加复杂,体积让前两者更难以控制,存在轴承或衬套的磨损等风险。激光雷达在灾害救援中提供了准确的现场信息支持。上海连续波激光雷达渠道
单线激光雷达通过单条激光束的扫描,实现对目标物体的快速测量和识别。上海连续波激光雷达渠道
激光雷达能够准确输出障碍物的大小和距离,通过算法对点云数据的处理可以输出障碍物的3D框,如:3D行人检测、3D车辆检测等;亦可进行车道线检测、场景分割等任务。除了障碍物感知,激光雷达还可以用来制作高精度地图。地图采集过程中,激光雷达每隔一小段时间输出一帧点云数据,这些点云数据包含环境的准确三维信息,通过把这些点云数据做拼接,就可以得到该区域的高精度地图。在定位方面,智能车在行驶过程中利用当前激光雷达采集的点云数据帧和高精度地图做匹配,可以获取智能车的位置。上海连续波激光雷达渠道
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