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华为激光雷达究竟有多厉害?

2021-01-29 18:31

  历经两年多研发,前段时间,华为发布了96线车规级高性能激光雷达产品和解决方案,并称这一款产品更加适合中国复杂路况的使用。此消息一出,不仅仅是让中国扬眉吐气,也再次让世界都看到了中国的科技实力。按照华为的说法,该激光雷达产品和解决方案,类似于珠穆朗玛峰的“北坡登顶”,突破了激光雷达“性能、车规、量产”三大挑战。

  华为表示,这款激光雷达可以满足大视野120°×25°,应对城区、高速等场景的人、车测距诉求;全视野中,水平、垂直线束均匀分布,不存在拼接、抖动等情况,形成稳定的点云对后端感知算法非常友好;小体积,适合前装量产车型需求。

  然而,这款让世界都为之瞩目的产品,之前却是特斯拉的CEO马斯克瞧不上的,特斯拉一直都是用摄像头来辅助自动驾驶,在他看来,激光雷达太过昂贵,而且中国对此项项目有所研究的科研人员,生产厂家数量上面也有很大的限制,可能无法获得量产,技术不足,再者说,马斯克本身也看不上这个项目,他更希望能够通过AI算法摄像头来获得更好的效果。但是在关注了华为激光雷达之后,马斯克才发现,自己之前的想法可能太过于武断了。据悉,外国需要用价上千美元的激光雷达,华为甚至可以将其降价到一两百美元,更加难得的是,华为还能实现量产,这让马斯克为之震惊。

  华为此项研发的激光雷达在5G甚至6G领域都可以充当关键的角色,能够让华为在高科技配件上面真正的实现自给自足,更让华为避免在高科技配件上面再次被西方卡脖子。了解华为的雷达是怎样一款产品之后,马斯克竟气急败坏地称:华为此举扰乱了西方国家的市场,动了西方国家的奶酪!可事实却是,这项车用激光雷达技术在之前一直就被西方国家所垄断,中国不过是想要自给自足,让自己的国家发展得更好而已。

  那么,这款让马斯克称为“动了西方国家的奶酪”的产品,到底有什么过人之处呢?小编查看了一些华为激光雷达相关专利,发现确实非常厉害。

  据了解,华为与激光雷达有关的发明专利共42个,其中大部分处于审查阶段,小编选取其中最核心的6个专利,按照痛点(Why)、解决方案(How)、取得效果(What)思路,让读者有一个大致了解。

  核心技术一

  发 射

  痛点:激光雷达对复杂的地面环境感知差。

  解决方案:利用不同工作波长的激光扫描地面,依据不同波长激光下的反射强度判断地面环境类型。

  取得效果:提高了激光雷达对复杂地面环境的感知效果,更好地确定可通行路面。

  痛点:激光器的脉冲功率过高,会对人眼造成伤害,但功率过低又无法满足探测距离、分辨率等要求。

  解决方案:在激光发射器上搭载脉冲削波器,产生快门效应,能降低瞬时输出功率。

  取得效果:既能满足人眼安全限制,又能达到距离和分辨率要求,同时方案比较廉价。

  痛点:前视型激光雷达采用“一发射多接收”结构,探测器需要在高频率、高电压下工作,数量太多,信号串扰严重,激光雷达工作性能不稳定。

  解决方案:采用“多发射一接收”结构,仅设置一个探测器,扫描转镜中包含多个反射镜,可对同一激光束有不同反射角度,一个激光器实现多线扫描。

  取得效果:激光雷达工作性能稳定,成本价更低。

  核心技术二

  扫 描

  痛点:

  1. 光学相控阵激光雷达(固态):接收模块需要使用APD探测器阵列,成本很高;光子集成工艺技术和相控阵控制算法要求高,仍处于实验室阶段。

  2. MEMS微振镜激光雷达(半固态):扫描角比较小,只有6°范围内能保持较高精度线性运动;微振镜只有1至3mm,尺寸小,需要配合复杂光学系统。

  解决方案:将扫描镜分解成多个子转镜,并配合电机、蜗杆、涡轮、轴承等一系列机构。

  取得效果:提高了扫描角度,兼顾了扫描速度,结构简单、低成本、小型化的激光雷达。

  痛点:激光雷达扫描镜只有一个反射面,发射的激光束和反射的激光束容易串扰。

  解决方案:扫描镜拥有发射和接收两个反射面,可以平行,也可以呈一个角度。

  取得效果:发射的激光束和反射的激光束实现完全分离。

  核心技术三

  探 测

  痛点:同轴型激光雷达,探测光和回波信号是同光路设计,经过同一分光元件,透射率或反射率是固定的,难以同时降低探测光损耗(降低反射比)和降低回波信号损耗(提高反射比)。

  解决方案:采用两个分光元件(其中一个偏振型)和两个光探测器。

  取得效果:同时实现探测光的损耗和回波信号的损耗最小化,并提高探测精确度。

  从以上专利分析来看,华为激光雷达技术路线选择的是半固态的MEMS微振镜技术路线,其核心技术重点在发射、扫描、探测三个层面。

  考虑到激光雷达竞争激烈、技术门槛高,核心技术国内外玩家早已在专利上进行了布局,要想在这些领域有突破其实很难。但如果可以实现量产,成本自然就下来了,而当激光雷达成本降低到200美元以内的时候,应该也是自动驾驶或AR领域爆发之时。这应该是不远的将来会发生的事情。

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