隨著世界科技向智能化、高效率發(fā)展,激光雷達(dá)及其應(yīng)用也受到越來越多的關(guān)注。但是,人們對激光雷達(dá)技術(shù)及性能等方面也存在一些誤解。本文將為大家揭開關(guān)于激光雷達(dá)的六個常見誤區(qū)。
1、激光雷達(dá)應(yīng)用的技術(shù)復(fù)雜
雖然激光雷達(dá)是由不同硬件組成的復(fù)雜傳感器,但實際上其基本工作原理相當(dāng)簡單。傳感器使用飛行時間法,該探測原理類似于蝙蝠使用聲波或雷達(dá)使用微波。
如果我們把傳感器分解成幾個部分,即激光器、探測器和光束偏轉(zhuǎn)單元,激光雷達(dá)就不再是一項令人望而生畏的技術(shù)了。激光源首先發(fā)出激光脈沖,這些脈沖通過微振鏡偏轉(zhuǎn)到場景中,探測器檢測反射光,根據(jù)激光脈沖發(fā)射時間和返回時間精確計算出距離。 每秒鐘重復(fù)數(shù)千次甚至數(shù)百萬次以上這個過程,實時生成精確的3D環(huán)境點云。這些3D點云數(shù)據(jù)易于分析和利用,例如,用于自動駕駛決策。 這項技術(shù)是在20世紀(jì)60年代早期發(fā)明脈沖激光器之后發(fā)展起來的,脈沖激光器重復(fù)發(fā)射光脈沖,而不是采用連續(xù)波。
2、在自動駕駛汽車應(yīng)用中,激光雷達(dá)是多余的
埃隆·馬斯克(Elon Musk)在2019年的一次會議上忽視了激光雷達(dá)在自動駕駛汽車上的用途,這一事件迄今為止滋生了許多關(guān)于激光雷達(dá)的謬論。他聲稱,在相機(jī)和智能算法的輔助下,激光雷達(dá)是多余的,并將一直堅持自己的立場。 攝像機(jī)應(yīng)用不同的圖像識別技術(shù),可以采集彩色視覺圖像,但僅僅采用一個攝像機(jī),只能捕捉到2D數(shù)據(jù),很容易導(dǎo)致視覺錯覺和距離誤判。有不少的悲慘例子表明,這些缺陷是危險的,有時甚至是致命的。 相比之下,激光雷達(dá)可以可靠地捕捉3D數(shù)據(jù),并精確識別出距離和物體尺寸。 融合精確的3D激光雷達(dá)數(shù)據(jù)有助于在攝像機(jī)“失明”的情況下依然能夠感知周圍環(huán)境,比如在走出隧道后攝像機(jī)需要一定時間適應(yīng)光線變化等場景。 此外,攝像頭生成的2D圖像,表面上看起來可能足夠精確,足以訓(xùn)練自動駕駛汽車的算法。但它們?nèi)匀挥泻芏嗖痪_的地方,會降低機(jī)器學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性,從而降低車輛感知、預(yù)測和決策的能力。促進(jìn)自動駕駛的機(jī)器學(xué)習(xí)能力需要具有可擴(kuò)展性,并解決“長尾巴”問題。這意味著僅滿足道路上車輛所面臨的95%的場景是不夠的,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的自動駕駛功能還要針對5%的棘手情況進(jìn)行訓(xùn)練,同時不斷提高其性能,這需要大量純相機(jī)系統(tǒng)數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練。 相比之下,激光雷達(dá)可以提供更多的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型,同時生成更高精度的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此,激光雷達(dá)是更可靠、更健壯的自動駕駛系統(tǒng)所必需的傳感器。
3、激光雷達(dá)可以完全被其他傳感器取代
關(guān)于激光雷達(dá)最常見的一個誤解是,它可以被相機(jī)或雷達(dá)傳感器替代,這種誤解源于人們對這些傳感器技術(shù)如何以不同方式對物體進(jìn)行分類缺乏了解。在理解了這些傳感器的不同能力和產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型之后,我們會了解到它們在功能上的互補。相機(jī)采集到的是2D圖像,提供灰度或顏色信息、紋理和對比度。為了進(jìn)一步分析這些數(shù)據(jù),需要使用圖像識別軟件。因為相機(jī)應(yīng)用的是被動測量原理,物體需要被照亮來檢測。此外,需要兩個或更多的相機(jī)來創(chuàng)建3D圖像,以及高計算能力。 雷達(dá)測量三維信息,在確定物體距離和速度方面具有極高的精度。然而,分辨率較低,他們無法精確探測(以厘米為尺度)或?qū)ξ矬w進(jìn)行分類。 激光雷達(dá)將采集得到的三維數(shù)據(jù)創(chuàng)建形成點云,根據(jù)點云形狀和大小,可以精確地檢測物體,將物體分為不同的類別,如人、汽車、建筑物等。 激光雷達(dá)可以收集非常詳細(xì)可靠的三維信息,從而填補了其他傳感器技術(shù)的不足。在各種環(huán)境下可以檢測和準(zhǔn)確分類目標(biāo),因此在各類傳感器中脫穎而出。來自相機(jī)的數(shù)據(jù)可以用于更深入的分析,雷達(dá)收集的距離和速度數(shù)據(jù)可以用激光雷達(dá)進(jìn)行驗證,以獲得更高的精度。這意味著,未來所有基于傳感器的應(yīng)用都將集成攝像頭、雷達(dá)系統(tǒng)、激光雷達(dá)以及其他傳感器。
4、激光雷達(dá)不能在惡劣的環(huán)境條件下工作
攝像機(jī)不能在沒有足夠的環(huán)境照明的情況下工作,例如在汽車的應(yīng)用中,攝像機(jī)的探測距離只能達(dá)到前照燈的照射距離。相比之下,無論光強度條件如何,激光雷達(dá)的探測范圍都可以達(dá)到數(shù)百米,因為它依賴的是紅外激光束而不是可見光。也就是說,一輛配備了激光雷達(dá)傳感器的自動駕駛汽車,即使關(guān)掉前照燈,在漆黑的環(huán)境下駕駛也能像在白天一樣順暢。 當(dāng)談到像霧、雨或雪這樣的惡劣條件時,激光雷達(dá)在性能上再次展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢,可以在感知系統(tǒng)中彌補其他傳感器(如相機(jī))的不足。 在雨中,激光雷達(dá)通常比相機(jī)表現(xiàn)得更好,因為它們的光束很大。這使得光束能夠繞過傳感器反射鏡上的障礙物(如雨滴),因此激光雷達(dá)的射程在一定程度上不受影響。相比之下,相機(jī)的像素尺寸要比雨滴的尺寸小得多,因此它的視野會被遮擋。 大光束還使激光雷達(dá)能夠檢測來自不同范圍的多個回波,并只處理信號最強的那個。這在惡劣的天氣條件下也會很有用,比如下雪時,激光雷達(dá)可以忽略雪花的反射所帶來的影響。沒有加入任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法的相機(jī),不能區(qū)分雪花,濕鏡頭或硬物體,最終返回一個扭曲的圖像。 激光雷達(dá)的曝光時間和快門速度(百萬分之一秒)也比相機(jī)(千分之一秒)要短,這意味著雨滴不會被檢測為跨越多個像素的條紋,而是原始形狀。
由于激光雷達(dá)是一種光學(xué)設(shè)備,其性能在大霧等條件下也會受到負(fù)面影響,但它仍能夠提供更多比相機(jī)等傳感器的有價值的數(shù)據(jù),并且檢測的距離更遠(yuǎn),如上圖所示。
5、激光雷達(dá)傳感器很昂貴
曾經(jīng)有一段時間,市場上唯一可用的激光雷達(dá)是旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá),這種激光雷達(dá)非常昂貴,體積很大,無法大量生產(chǎn)。因此,人們對激光雷達(dá)及其高昂的價格仍有誤解是很自然的。但自從MEMS(微機(jī)電系統(tǒng))激光雷達(dá)問世后,徹底改變了這一說法。MEMS組件是由硅制成的,很容易進(jìn)行生產(chǎn)擴(kuò)展,因此具有非常高的成本效益。 固態(tài)激光雷達(dá)采用標(biāo)準(zhǔn)組件,無需定期維護(hù),因此成本降低。近年來,這些激光雷達(dá)傳感器的成本已經(jīng)從幾千美元降到幾百美元,這種趨勢會在未來持續(xù)下去。事實上,中程傳感器在大批量生產(chǎn)時甚至可以以三位數(shù)的價格出售。
6、基于MEMS的激光雷達(dá)性能不高
盡管基于MEMS的激光雷達(dá)傳感器具有可量產(chǎn)、成本低等優(yōu)點,但人們經(jīng)常誤以為這些設(shè)備的探測范圍很小。這種說法源于MEMS微振鏡通常非常?。ㄒ虼嗽贛EMS中稱為“微型”)。一般來說,鏡子尺寸越大,接收面積越大,探測范圍越長。虹科開發(fā)了自己的MEMS微振鏡,其尺寸超過10mm,能將高比例的光子定向返回到光電探測器上。
虹科固態(tài)激光雷達(dá)傳感器借助同軸設(shè)計實現(xiàn)空間濾波,這意味著檢測器可以精確接收來自發(fā)射方向的光子。最小化背景光,實現(xiàn)高信噪比,從而增大探測范圍。
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