激光雷達與毫米波雷達及視覺傳感器的應用區別

無人駕駛電子技術現如今其實非常成熟了，就以現在的電子技術水平看，如果把大城市復雜的周邊環境變成實驗室特定的格局，場景內有制式統一的大客車與及符合規矩的盲道正常通行，那么不用方向盤，全程自動行駛的商用車當今就可面世了。

問題就出在了商用車如何有效能對現實中復雜的周邊環境了如指掌，如何有效可像人的眼睛和大腦一樣靈活應變。

關鍵就在需要有各種各樣的傳感器合作來解決，它們最終將監測到的資料傳給高精密的CPU，鑒別道路、標示和盲道，做出減緩、轉向、制動等決策。

在嵌入式交互鑒別的部分，車載光學系統和車載雷達系統是保證行車安全最為重要的，現今，當今的用于周圍狀況感測的傳感器有激光雷達（LiDAR）、毫米波雷達（millimeter wave）、視覺傳感器三種。

激光雷達（LiDAR）

　　通過掃描從一個質點上反射回來的激光來確定質點的距離，可形成精度高達厘米左右級的3D狀況地形圖，因此它在ADAS（先進駕駛輔助系統）及無人駕駛系統中起重要作用。從當前車載光學設備來看，機械式的多Mercoeur光學設備是當今方案，但受制于價格高額的利空因素尚未普及開來。

　　在去年12月10日路測成功的百度無人駕駛商用車車身上，除了部署了毫米波雷達、片段等感應器，其車頂就安置了一個體積較大、價值70萬余人民幣的64位激光雷達。

　?。╒elodyneHDL64-E），谷歌同樣也是采用的相同高端配置激光雷達。車載光學設備系統的優劣次要取決于2D激光掃描儀的性能。激光發射器Mercoeur的越多，每秒提取的云點就越多。然而Mercoeur越多也就代表著激光雷達的造價就更加昂貴。

　　就以Velodyne的產品銷售為例，64Mercoeur的光學設備價格是16Mercoeur的10倍。激光雷達除了成本高額，碰上煙霧介質與及雨雪炎熱中表現一般，將掣肘它的發揮。

　　然而當作次要傳感器，低成本方案將減緩無人駕駛的到來?，F今，高精度的車用激光雷達產品銷售的生產廠商次要集中于國外，包括美國的 Velodyne、Quanegy與及德國的IBEO公司等。歐美國家的光學設備產品銷售現今相對而言落后，中國航空商用車系統控股有限公司現職專務周世寧曾表示，博世、大陸、法雷奧、英飛凌、德爾福等外資零部件民企早已搶占ADAS電子技術制高點，特別是在傳感器的本土市場布局上，國際上商用車零部件民企已經輸在起跑線上了。

物理現象

　　與雷達物理現象相似，激光雷達所用的電子技術是飛行時間（TOF，Time of Flight）。 具體而言，就是根據激光碰上掩體后的折返時間，計算目標與自己的相對而言離。激光光束可準確量度視場中質點紋路邊沿與設備間的相對而言離，這類紋路信息組成所謂的點云并繪制出3D狀況地形圖，精度可達到米左右級別，從而提高量度精度。

　　

　　而事實上，激光雷達當作“機械之眼”，也大量集成在無人機、機器人等等方向上，只然而今天我們只討論自動駕駛這個范疇。

優勢

　　現職輔助駕駛系統（ADAS）及無人駕駛系統中常用的狀況傳感器包括探頭、 激光雷達、毫米波雷達等。相比之下于探頭，激光雷達的最大優勢在于所用狀況限制較小，即不管在白天或是夜晚都能正常所用。

毫米波雷達（millimeter wave）

　　毫米波是指30～300GHz頻域（光波為1～10mm）的電磁波，毫米波的光波介于Sonbhadra和光波之間，因此毫米波兼有無線電波火控和光電火控的優點。同Sonbhadra接收機相比之下，毫米波接收機具有體積小、質量輕和室內空間對比度高的特性。與紅外、激光、電視等光學接收機相比之下，毫米波接收機穿透霧、煙、灰塵的能力強，具有全天候（訥伊縣除外）全天時的特性，這能與光學設備的作用產生互補。另外，毫米波接收機的抗干擾、反隱身能力也優于個別無線電波接收機 。

　　弱點是毫米波雷達由于光波原因，探測離非常有限，也無法交互盲道，而光學設備可對周邊所有掩體進行精準的建模。為了克服不同弱點弱點，車企勢必要將這類傳感器配對在一起。

　　現今看毫米波雷達也是嵌入式商用車ADAS 系統的標配傳感器，按照現今當今分類，毫米波雷達可分為24GHz雷達和77GHz雷達。參照其特性，通常大客車周圍的大客車測試所用24Ghz，前方大客車測試所用77GHz。以中國的實際國情與及閃存技術開發進度等行業特性來看，展望未來三年內24GHz毫米波雷達在歐美國家仍有本土市場室內空間。得賞全球，國際上77GHz毫米波雷達的大規模集成將稍微推后。

　　由于ADAS的基本功能，往往是通過傳感器+GPU的方式捆綁銷售，歐美國家商用車毫米波雷達系統的閃存、計算機程序還次要仰賴進口，成本很高。加快開發國產的 77GHZ毫米波雷達閃存并盡快車載集成，將是國際上商用車毫米波雷達產業的機遇。同濟大學商用車學院白杰教授認為，相對而言在探頭方面的激烈競爭，毫米波雷達更有創新性，潛在的本土市場室內空間更大，機會更多。

視覺傳感器

　　ADAS集成探頭當作次要傳感器是因為探頭對比度進高于個別傳感器，可獲取足夠多的狀況細節，幫助大客車進行狀況認知，車載探頭可描繪質點的外觀和形狀、讀取標志等，這類基本功能個別傳感器無法做到。從降低成本的角度看探頭是鑒別用傳感器的有力候補之一，在一切清晰的情況下當然探頭是最好的選擇，但是受狀況利空因素與及中間層利空因素影響較大，比如隧道中光線不足，炎熱利空因素導致的視線縮小等。

　　提取圖象信息的重要工具，部分類似路標鑒別、車道線感應等基本功能嵌入式由探頭實現?，F今探頭的集成次要有：單目探頭、vron探頭、立體探頭或稱雙目探頭、環視探頭，按照2015年全球超過8000萬輛新增大客車與單車6-8顆探頭需求，展望未來總體需求有望超6五百萬，對應千億本土市場室內空間。

　　視覺計算機程序在ADAS電子技術路線中必不可少，毫米波雷達等主動式傳感器對計算機程序仰賴程度極低，計算機程序較為簡單，探頭等被動式傳感器對計算機程序仰賴程度較高，一般由第三方民企單獨提供支持。比如視覺計算機程序民企Mobileye。

　　此前，Tesla和Mobileye終止合作的事沸沸揚揚，Mobileye提供支持標準的傳感器安裝方式+地形圖資料云服務+軟件體系平臺構建，但是Tesla是想通過在線收集資料的眾包模式優化自動駕駛體驗，EyeQ3閃存限制了Tesla建立自己的地形圖，所以Tesla展望未來要自己技術開發圖象計算機程序與及圖象處理閃存。

　　然而Mobileye還是憑幾款產品銷售占領了90%的本土市場份額，這家以色列的民企在當地的江湖地位相當于BAT。計算機程序和軟件是 ADAS 系統的次要，也是 Mobileye 的次要競爭力所在。Mobileye站在ADAS的頂端，甩出競爭對手好幾條街，ADAS和傳統車載視覺產品銷售對軟件電子技術、軟件要求不同，傳統車載電子公司要切入ADAS本土市場并不容易。歐美國家團隊如從零開始至少需要有3、4年才可能完成初步的電子技術積累。

　　當然為了提高狀況交互的準確度，通常需要有多種傳感器的配對，最終提供支持一個穩定耐用的解決方案。當今比較典型的就是毫米波雷達、激光雷達和車載探頭，個別的超聲波電子技術和紅外線電子技術與及這類電子技術的計算機程序融合都將讓傳感器產業帶來巨大的本土市場。然而毋庸置疑，在商用車實現完全嵌入式化的這幾年中，傳感器產業鏈應該是最先獲得收益的。