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亮道智能发布纯固态Flash侧向激光雷达

来源:第一电动网 时间:2022-05-17 08:48作者:赵杰编辑:王厅

  5月13日,国产激光雷达供应商亮道智能正式面向中国市场发布自研纯固态Flash侧向激光雷达——LDSense Satellite,这是一款纯芯片化设计,兼具性能与成本优势的车规级激光雷达产品,主要用于侧向补盲,计划在2023年下半年量产。

  按照扫描方式来划分,激光雷达的技术演进路线可以分为:机械式到半固态再到纯固态三个阶段。业内普遍认为,没有任何运动部件的纯固态激光雷达,是未来的主流技术方向。纯固态则主要分为Flash、OPA等路线。OPA技术工艺要求苛刻,生产难度大,预计短期内难以实现规模量产;结构相对简单、技术更成熟的Flash激光雷达会更早实现落地。但Flash技术路线也有短板,就是功率密度低,探测距离短,因此更适合于近距离的补盲。从已经发布的激光雷达来看,多数产品考虑的性能在于探测距离,垂直视场角往往非常低,通常在30°以内,这在近距离探测时,往往会形成较大盲区。

  Flash激光雷达则正可以弥补这一缺陷。LDSense Satellite垂直视场角可以达到75°-90°。这在一些特定的场景下,将发挥巨大价值。包括高速、城市以及泊车三大用车场景的全场景智能辅助驾驶,是车企当前核心的研发投入之一。目前,高阶辅助驾驶能力落地的主要场景在高速和泊车场景。城市场景路况复杂、交通参与对象不确定性高,跟车、超车、规避障碍难度更大,多数企业还停留在测试阶段。智能辅助驾驶体验是否顺滑,这考验的是车辆近距离识别的能力,也正是补盲激光雷达的用武之地。

  在日常驾驶过程中,无论是驾驶员还是车辆,都需要时刻关注不同驾驶场景下的道路情况,基于眼睛或车辆传感器捕获的环境信息,做出相应的驾驶行为反应。然而,无论是驾驶员还是车辆传感装置,都存在一定的视野感知盲区。在TJP(交通拥堵自动驾驶)跟随、高速拥堵、狭窄道路通行、自主泊车等复杂场景下,车身周围近距离探测需求尤为强烈。

  在高速或城区行驶时,因车辆加塞而导致的紧急避让场景时常发生。一旦躲避不及,极易剐蹭。这就要求,车辆尽早感知临近车道车辆的变道意图,及时做出准确判断决策,规避危险。目前市场主流的一颗前向激光雷达配置方案,其水平视场角一般在90°-120°之间,当前向激光雷达探测到加塞车辆时,双车距离已相当贴近,决策响应时间不足,很容易发生碰撞。结合侧向激光雷达,可让车辆前向感知水平视场角扩大至180°及以上,甚至达到车身全方位无死角覆盖。在对方车辆试图跨越本车时即可判断加塞意图,从而获得更充足的预警和响应时间,极大提高响应速度,有效减少事故发生,扩大未来L3及以上自动驾驶的应用范围。

  在城区道路行驶,行人、两轮车和穿梭变道的车辆混流,通行场景复杂多变。另外,停靠在路边的车辆使用智能驾驶功能启动和泊车时,也需要对马路边沿、减速带等低矮物体进行有效感知。障碍物的高度越小,探测的难度越大,对激光雷达的垂直视场角和角分辨率大小的要求也就越高。安装于车顶的前向长距激光雷达,在探测时存在较大范围的近场盲区,无法应对一些特殊场景。如车前突然蹿出的宠物狗、宠物猫等,车顶垂直视场角 25°的长距激光雷达皆无法在7米内捕获探知。

  亮道智能表示,垂直视场角不低于 75°的侧向激光雷达可以与前向激光雷达的近场盲区进行点云互补,能够实现低矮物体比如马路边沿、减速带等目标物,以及相邻车道线的探测。以马路边沿为例,高度10cm,不仅可以实现0.35m-15m的近场探测,还能够在0.35m处达到30行点云的超高分辨率的探测效果。

  当侧向激光雷达安装于顶部位置,在实现相邻车道目标物的感知功能外,还可以通过感知道路周边静态标识物,获得准确的相对位置信息,与高精地图结合,实现车道级精准定位。

  据介绍,LDSense Satellite 是中国市场首款纯固态激光雷达,内部结构采用纯芯片化设计的电子扫描式Flash技术,内部结构简洁,无任何运动部件。与其他激光雷达技术设计相比,更易符合严格的车规要求。其在产品设计与生产过程中,拥有超高的可靠性、更长使用寿命和更强成本竞争优势。

  此外,LDSense Satellite纤巧的产品结构,令其体积可做到同级别产品最小。在做到满足不同OEM(主机厂)功能定义需求的同时,灵活嵌入车身,支持多种集成方案设计。LDSense Satellite的超大垂直视场角,可实现近场盲区最大范围覆盖,及时快速应对各类驾驶场景,即使是减速带这样的矮小物体,也能精准探测,大大增强车辆感知能力。

  目前,车企对于激光雷达布置方案的判断存在较大差异,不久前,几家新势力车企CEO还因此产生过争论。亮道智能发布的纯固态Flash激光雷达正是打了一个差异化发展的路线,随着纯固态Flash激光雷达的落地,将会有更完善的传感器配置方案,为迎接高级别自动驾驶做好准备。

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