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一文读懂智能驾驶核心激光雷达

9个月前 (02-10)272电子发烧友

激光雷达是一种用于精确获得三维位置信息的传感器。激光雷达,即光学雷达、光达(LiDAR),是一种用于精确获得三维位置信息的传感器,其在机器中的作用相当于人类的眼睛,能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。它通过测量激光信号的时间差、相位差确定距离,通过水平旋转扫描或相控扫描测角度,并根据这两个数据建立二维的极坐标系;再通过获取不同俯仰角度的信号获得第三维的高度信息。

高频激光可在一秒内获取大量(106-107数量级)的位置点信息(称为点云),并根据这些信息进行三维建模。除了获得位置信息外,它还可通过激光信号的反射率初步区分不同材质。激光雷达是产业链的核心,下游应用于测绘和导航

激光雷达由发射器、接收器(感光元件和长焦镜头)、惯导系统构成。

实际上,产业链的上游制造元件成本不高,不是构成成本的主要因素;且因为激光雷达是下游测绘、导航等应用的核心部件,目前产能稀缺导致供不应求,呈现卖方市场,对下游有很强的定价权,因此该产业链主要附加值在于激光雷达部分。

作为一种能够获取物体位置、形状的信息的传感器,激光雷达天生地适用于地形地图测绘。常用于室内建模、道路及设施数据采集、矿山采空区测量,或搭载于飞行器上进行大范围的电力巡线、林业普查、水利勘测等等,应用广泛。目前该领域硬件技术较为成熟,已有室内、搭载于汽车、船舶、飞行器的解决方案,体积较大,精度较高,探测范围较远。该领域软件方面是大规模发展的瓶颈,尚未有成熟的处理大量点云数据并建模的方案,目前市面上都是以非标特制软件为主,通用平台式尚有待发展。

近年来,激光雷达被用于导航领域,如机器人、无人机的避障,和智能车的自动驾驶(包括辅助驾驶等不同级别)。由于应用场景的不同,在导航领域要求激光雷达能够快速扫描、动态处理数据并实时反馈,在精度方面相对要求较低,只需分辨清楚障碍物、行人、汽车等,垂直角分辨率一般在1°左右。

目前该领域高端硬件技术正在发展中,产品应用于各类智能车的原型车上,低端技术如应用于扫地机器人等低分辨慢响应已经实现量产。软件方面,由于目前各类无人车的研发公司均为互联网巨头或汽车巨头,如谷歌、百度、大众、宝马等,各公司均有自研算法,壁垒较高,也有少量创业公司面向市场提供了包含算法逻辑的解决方案给客户选择,但是非常基础,也需要客户进行进一步开发。

近年来,受无人车和机器人需求的带动,各激光老牌厂商(如Pioneer、北科天绘等)和创业公司(如Velodyne、速腾聚创等)均着眼于研发导航型激光雷达,集中针对该需求进行技术研发和突破。

且由于智能化是市场趋势、汽车领域市场空间大,导航型激光雷达的未来市场空间将远大于测量型激光雷达,因此下文将着重与对导航型激光雷达进行介绍。汽车智能化与网联化是汽车主动安全的实现过程,主动安全的智能传感系统(摄像头和雷达)将进入需求爆发阶段。汽车主动安全设计,通过安装在车身各部位的摄像头和雷达传感器感知车身周围信息,对危险情况进行识别,主动预警或控制,避免事故发生。

通过内部视觉传感器可以探知驾驶员是否瞌睡,进而进行瞌睡预警提醒;通过外部超声波雷达和视觉传感器可以辅助驾驶员完成泊车操作;而毫米波雷达及视觉传感器可以探测车辆前方行人和车辆,对车辆的碰撞可能性进行预警,可实现自适应巡航和自动紧急制动等功能。智能汽车的发展过程是汽车驾驶从被动安全到主动安全、从信息孤岛到全面互联的过程,而未来的无人驾驶汽车也是建立在完备的智能感知系统的基础上。因此,主动安全的智能传感系统(摄像头和雷达)将进入需求爆发阶段。

激光雷达发展瓶颈短期内在于成本,长期在于无人车产业的发展

目前的低级别自动驾驶,即辅助驾驶和部分自动驾驶领域中,主要的定位测距技术仍然是毫米波雷达和视觉传感器。激光雷达与之相比成本过高,未能被车企接受。超声波雷达目前单价约为150美元,激光雷达经过近10年来雨后春笋般的发展,价格已从Velodyne独占时期的逾10万美元(机械式)骤降至Quanergy等创业公司声称的200-300美元(固态式)。而且这些公开售价的激光雷达均是16线以上、准备运用于高级别自动驾驶的产品,而根据Ibeo、北科天绘的说法,4线激光已可满足辅助驾驶,简版的激光雷达系统价格将能够做到更低,并在短期内在低级别自动驾驶领域开始对其他传感器的替代。

奥迪新款A8已经开始搭载Ibeo的Scala4线激光雷达,与毫米波雷达一起构成最新的L3级别自动驾驶系统。此则新闻说明激光雷达成本下降已经逐渐到位,并开始商业应用。相信随着未来工艺的进一步成熟、量产带来的规模效应能够使成本进一步降低,将从高端至低端逐步渗透低级别自动驾驶领域。在高级别自动驾驶,即高度自动及完全自动驾驶领域中,激光雷达是目前各大无人车企(百度、谷歌、福特等)的唯一传感器解决方案,在其竞争技术视觉神经网络算法(主要由特斯拉开发)突破之前将持续独占该地位。

2017年6月京东已将无人车投放至高校中进行派件,表明目前的无人车已有能力在特定环境(低速、交规较简单)实际运作,将在一定程度上替代人力执行任务。由于对安全的高标准、严要求,无人车产业目前仍在技术测试期。

2017年6月,百度公司的无人车已经开上五环(交规未批准),说明目前的技术水平已有能力处理非常复杂的交通状况。

技术并不是无人车产业的唯一瓶颈,除此以外,未来无人车的发展还将取决于多个方面,缺一不可:取得更多的路测数据、政策交规的放开、安全性能的测试、关键部件的成本降低等等。一旦各方面时机成熟、智能汽车才能得到普遍运用,激光雷达作为必备解决方案将迎来巨额爆发。谷歌无人车预计在2020年将实现商用,并在2025年实现量产。

固态激光雷达是解决高昂成本和极端环境适应的方案

作为汽车部件,低成本、小体积且能嵌入车身是必须的,因此未来固态激光雷达是应用趋势,既可降成本又符合车载需求。激光雷达作为更优的技术,目前未能得到广泛应用的主要障碍是其低下的产能以及随之带来的高昂的价格。激光雷达在诞生之初采用的是机械旋转式,即通过旋转激光束来进行水平360°的扫描,是我们在图片中看见顶在各类无人车头顶的部件。

这种激光雷达由于有旋转机械结构,光学元件的精度极高,对出厂调试有很高要求,低效率地调试装配是主要的产能释放和成本降低的瓶颈。根据采用机械旋转式激光雷达的龙头公司Velodyne的介绍,该公司16年生产的激光雷达仅2万个,交货周期长达数月至半年。

年产2万台激光雷达要使用占地五千平米以上的厂房以及数十名熟练工人(培训一个月以上)的人力,折算下来每人每天仅能生产1台,结合美国硅谷的高地价、高工资,如此低的装配效率自然带来了极度高昂的人力成本。

此外,这种高精度的机械结构本身就不利于运用于汽车上,其在极端环境下的可靠性存疑。一台汽车在行驶时可能会遇到各式极端情况,因此对其电子元件、机械元件的可靠性有更高要求:能耐受极端温度、能在震动下保证高精度、能适应不同湿度的天气环境等。

因此,即使企业采用更高效率的装配方式(如机器人等)来解决产能瓶颈,机械结构本身也将成为旋转式激光雷达大面积应用的阻碍。固态激光雷达,与机械旋转式相对应,取消了外部的机械旋转结构,通过采用相控阵或微机电(MEMS)和微镜片的方式来控制激光雷达的水平扫描。

其水平扫描范围较窄,只能通过多个雷达来完成360°水平扫描的任务。但是由于取消了外部机械结构,其重量和大小显著降低,可以内嵌于车辆中,外型更加美观。取消了外部机械结构后激光雷达成本显著降低,根据Quanergy公司在2016年的介绍,该公司的S3固态激光雷达单台成本仅约200美元左右,对比机械旋转式激光雷达动辄数千美元的售价已是质的突破,该款激光雷达将在今年9月下线。同时根据雷锋网的调研,Quanergy公司宣称明年该公司的固态激光雷达的强度水平就可达到车规级,即满足各种高强度环境下的应用。

综上所述,固态激光雷达取消了机械结构,能够击中目前机械旋转式的成本和可靠性的痛点,是激光雷达的发展方向。除了这两大迫切解决的痛点外,目前量产的激光雷达探测距离不足,仅能满足低速场景(如厂区内、校园内等)的应用。日常驾驶、高速驾驶的场景仍在测试过程中,相信未来的激光雷达的各类测距精度参数都将会随成本降低和算法优化有较大的提升。

激光雷达是全球化的市场,中短期供不应求

目前激光雷达受技术限制产量严重不足,世界各地的智能驾驶企业都对激光雷达有强烈需求,一旦激光雷达企业有新产品发布即会马上收到来自全球各地的订单。因此说激光雷达市场是全球化的市场,一旦企业产品突破即可放眼世界,独享自动驾驶主传感器的蛋糕。

2016年仅有Velodyne公司能够实现自动驾驶用激光雷达的量产,公司中国区负责人翁炜在去年预计2016产量将猛增三倍,约为一万台,且产生量变的主要原因是用于自动驾驶的16线激光雷达的推出,此前销量主要是用于测绘、科研。我们据此估计2016年用于自动驾驶的激光雷达销量为5600万美元。据HIS的预测,到2020年能够进行自适应巡航(ACC)的ADAS系统渗透率为9%,按2020年汽车年销量1亿台计算,该系统共生产900万套。

该系统目前的主要实现方案是毫米波雷达,激光雷达将部分取代、与之结合构成更安全、更可靠的系统。若按每台低配(4线或更低)激光雷达价格150美元、每套系统使用一个激光雷达计算,市场缺口达13.5亿美元。因此可以替代的空间巨大,在中短期内产量将决定市场空间。长期来看,根据麦肯锡公司的预测,到2030年汽车年生产量将达到1.15亿台,其中将有15%的汽车实现高级自动驾驶,并有45%实现低级自动驾驶。

根据北科天绘CEO张智武预测,车企希望大批量生产时整套系统做到5000元/车(约750美元),在不计通货膨胀的情况下,在2030年自动驾驶用的激光雷达市场将达到180亿美元以上,年复合增速51%。

激光雷达进入壁垒高,率先低价量产企业将占据车企合作入口

目前激光雷达的硬件提供商主要是初创企业,也有部分较为成熟的激光企业从相近技术切入布局。

由于激光雷达是精密的光学仪器,且需要结合大量软件算法、电路设计及其他自动化领域的高精尖技术,因此技术壁垒较高,难以模仿。在资金方面,激光雷达目前量产成本高、产品未能广泛商业化,需要大量前期投资,各创业公司都已获千万以上级别的投资,资金壁垒也将成为进入市场的限制。各初创企业的技术团队均实力强劲,有多年激光雷达、位置传感的开发经验。从周期上看,创业团队在天使轮/种子轮获得启动资金,并研发出原型机,原型机获得合作伙伴认可后再获得A轮/B轮融资开始量产,投资方一般为车辆零部件Tier1供应商或VC、PE。

成熟的激光企业优势在于在较早之前就开始激光技术的积累,团队内光学方面人才积累较充足,技术团队较大。该类企业已有能够产生充足现金流的产品,Velodyne称融资主要是为了进行深度合作,应下游需求进行定制开发,因此投资方是无人车的开发企业(百度、福特)。Velodyne、Ibeo和Quanergy走在前沿,国内企业旋转式技术已经成熟

目前着眼于高级自动驾驶机械旋转式激光雷达的领军企业是Velodyne,固态式激光雷达的领军企业是Quanergy;在低级自动驾驶已量产商用的企业是Valeo/Ibeo。国产企业目前主要专注于生产旋转式激光雷达,速腾聚创、禾赛科技、北科天绘均可接单量产,并且在精度和价格上与国外同档次产品相比拥有优势

到2020年ADAS市场所需的激光雷达数量就达900万个,因此企业只要技术突破能够量产价格到位的产品就将得到应用。除目前的Ibeo/Valeo4线激光雷达可应用于L3系统以外,未来Quanergy为首的固态激光雷达企业也将预计在2022年开始大规模低价量产。由于车规级部件在实际应用前需要进行大规模测试,厂商一般不会轻易更换装备提供商。因此在产能能够满足需求缺口之前将是技术突破的关键期,在那之前能够低价量产抢占市场的将打开与车企合作的入口,并在未来获得渠道优势,与厂家合作开发应用于高级别自动驾驶的激光雷达。

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