自动驾驶兴起后,视觉摄像头、毫米波雷达、激光雷达等均在迅速演进。
于激光雷达而言,逐渐分化出三大主流路线,分别是:机械旋转式激光雷达、混合固态激光雷达以及固态激光雷达。
机械旋转式激光雷达最早出现,常见于 Waymo、百度 Apollo、小马智行等早期的自动驾驶测试车上。
固态激光雷达刚刚进入前装量产阶段初期,开始被上汽等主机厂押注。
混合固态激光雷达最为值得说道,无论在性能、满足车规、安全性和量产等方面均更有竞争力。因此在这一技术路线中,出现了全球首款量产激光雷达车小鹏 P5,以及后来的极狐阿尔法 S HI 版、飞凡 R7、蔚来 ET7、理想 L9 和沙龙机甲龙等等。
虽然这些车型的定位和售价各不相同,搭载的激光雷达产品各有自身的考量,但这不妨碍我们从性能维度,来大致对比各家的激光雷达技术实力究竟如何。
- 从测距和角分辨率两个指标看,蔚来 ET7 和飞凡 R7 搭载的激光雷达并列居于第一名。
- 从量产时间看,小鹏 P5 最早,蔚来 ET7 处于第二名,飞凡 R7 等其它激光雷达量产车大多在今明两年交付。
随着蔚来 ET7 正式交付,2022,也正式开启了车载高规激光雷达量产前装的元年。
接下来让我们从蔚来 ET7 开始,一窥市面上的激光雷达是如何内卷的。
01
图像级激光雷达,究竟是什么?
在了解蔚来 ET7 的激光雷达之前,不妨先看一下技术原理。
激光雷达的技术原理是,由激光发射器发射出一束超短激光脉冲,激光投射到目标物上,发生漫反射,再由激光接收器收到漫反射光,通过测量激光束在空中的飞行时间,计算出目标问题到传感器的距离。
汽车行业向高阶自动驾驶演进过程中,不断地需要对周围的复杂道路环境进行准确感知,视觉摄像头、毫米波雷达均有其硬件局限性,比如针对大光比、暗光、静止障碍物等难以进行可靠地识别,而激光雷达却因较少受到这些因素的干扰,一跃成为自动驾驶感知硬件的「宠儿」。
通过收集反射光脉冲,重构三维空间数据,激光雷达不仅可以识别前方车辆,还能有效识别路面凸起、井盖缺失、抛洒物、大型静止障碍物等目标物,这些都是当下的摄像头难以完成的任务。
目前,激光雷达赛道兴起了各种路线,不过主流路线一共有三类:机械旋转式激光雷达、混合固态激光雷达和固态激光雷达。
客观来讲,每种路线各有优劣,只不过在进行自动驾驶量产落地时,混合固态激光雷达是最为合适的。
因为,机械旋转式激光雷达搭载在很多 Robotaxi 上面,它的架构很难在对成本有着严苛要求的的量产车上搭载应用。固态激光雷达,由于达不到自动驾驶所需的性能,即长距离、高分辨率,所以也有着很大的提升空间。
混合固态激光雷达,其发射器接收装置固定,光源、探测器同样固定,通过一个旋转或振动的镜子对空间进行扫描。它的优势在于,一方面,收集光路的口径较大,更易于实现更远的探测距离,而且分辨率很高。另一方面,上游产业链相对成熟,比如电机、反射镜、透镜等已经比较成熟,适合在现阶段进行大规模的量产。
由此,综合性能、安全性、和量产等因素,混合固态激光雷达发展最快,而且已经成为众多新车搭载的产品。
蔚来 ET7 搭载的激光雷达,采用就是一种混合固态激光雷达,由图达通(Innovusion)提供。
7 个 800 万像素高清摄像头;
4 个 300 万像素高感光环视摄像头;
5 个毫米波雷达;
12 个超声波雷达;
2 个高精度定位单元;
1 个车路协同感知和 1 个增强主驾感知等。
这些共同构成了蔚来的超感系统 Aquila。
进一步看,蔚来 ET7 的激光雷达采用多边形棱镜设计,专利图如下:
抛开复杂的解释,我们直接来看这款激光雷达的一些特性。蔚来将 ET7 的激光雷达称为 「图像级激光雷达」。所谓的图像级,就是指这款激光雷达生成足够高清的「点云」图像。
这款激光雷达的两个核心特点是:
- 探测距离远;
- 高分辨率。
根据蔚来公布的信息,ET7 的激光雷达的最远探测距离可以达到 500 米,10% 反射率下能够实现探测距离达 250 米,拥有 120° 超广视角和 0.06°x0.06° 的超高分辨率,是全球首款实现大规模量产的 1550 nm 激光雷达,同时是全球首款向终端用户交付的超远距高精度激光雷达。
最远探测 500 米的数据,是硬件本身能够具备的能力。
据行业人士透露,「这款激光雷达并没有为了探测到 500 米,去刻意地牺牲其他性能。而且,针对 5 米、10 米、250 米等不同目标物进行探测时都可以达到厘米级的精度,这是硬件本身的特点。」
到这里,你或许想问,蔚来 ET7 与其他车型上的激光雷达相比,到底处于何种水平?
02
谁是最强激光雷达?
一款激光雷达的技术核心是:探测距离和分辨率。
车辆进入自动驾驶状态时,激光雷达会不断对前方车辆进行实时感知,当遇到危险后(车辆)会选择自动变道或自动减速,乃至自动紧急制动。
图达通 CEO 鲍君威曾介绍,「车辆想要安全制动,需要留有 100-150 米的提前预警距离。而激光雷达收集数据时,1 秒可以收集 10 帧到 15 帧,为了降低误报率和漏报率,必须收集到多帧的数据,这就需要积累 0.5 秒到 1 秒的数据」。
这一过程中:
- 感知规划决策,需要 0.5 秒到 1 秒;
- 执行指令制动需要 2.5 秒到 4 秒;
- 这些时间过去后,当车辆以 120 公里/小时行驶时,制动刹停的距离需要 50 到 60 米。
所以,整个距离需要 100 - 150 米左右。而要保证留有 100 米提前预警距离,就需要 250 米的标准探测距离。
然后我们看下面这张对比图。
也就是说,目前能够满足 250 米探测距离的激光雷达量产车,仅有蔚来 ET7 和飞凡 R7 两款。剩下的激光雷达中,除了理想 L9 达到了 200 米,其它激光雷达的探测距离主要为 150 米。
从满足安全性上来讲,硬件上能够提供的探测距离是一个可量化的基础,理论上肯定是探测距离越长,留给车辆决策的时间越冗余。
另一指标是角分辨率。
角分辨率主要由扫描模式决定,如上图所示,目前市面上的激光雷达角分辨率主要为 0.2°x0.2°。
举个例子,一个 20 厘米 x 20 厘米大小的盒子,在 100 米以外的张角大概是 0.1°,如果分辨率只有 0.2°,这个距离上大概率会漏检盒子。因为,如果分辨率为 0.2°,需要在 40 米处才能看到盒子,再积累多帧数据,可能刚刚进入决策环节,车就已经来到盒子前,从而会导致事故发生。
不同于市面上的激光雷达,蔚来 ET7 的激光雷达角分辨率最高为 0.06°。在遇到同样的盒子时,激光雷达可以保证在盒子上探测到至少 4 个点,积累 5 到 10 帧数据后,大概用时 1 秒,距离盒子还剩 70 米,开始进行决策制动,并且留有充足的时间进行制动。
至于激光雷达的波长,其实各有优劣。
汽车上的激光雷达波长通常为 905 纳米和 1550 纳米两种。
根据《九章智驾》的调研显示:
目前,TOF 激光雷达的激光器以 905 纳米为主,Luminar、图达通及一径科技等用的是 1550 纳米,而 FMCW 激光雷达的激光器,则全部都是清一色的 1550 纳米。
原因是:
根据洛微 CTO Andy Sun 说:我们做任何一个产品,首先要看供应链的成熟度吧,因为你不可能所有零部件都自己造。 具体到 FMCW 激光雷达,从原理上来说,激光器不是非得用 1550 nm,905 nm 也可以,并且,用 1550 nm 做还是 905 nm 做,技术上没有本质区别;只不过,在光通信领域,跟 FMCW 搭配的都是基于 1550 nm 波段的器件,这些器件的供应链相对成熟,成本也可控,相比之下,基于 905 nm 做 FMCW 的成本就太高了。
此外,考察连续光的人眼安全要求,1550 nm 的光功率上限要比 905 nm 大 40 倍,在 FMCW 的相干放大原理下,理论上 1550 nm 可以比 905 nm 测试 40 倍远的距离。
据业内资深人士周彦武撰文指出,「高功率激光源需要考虑人眼安全,因此只能选择 1550 纳米激光。1550 纳米激光雷达比传统的 905 纳米激光雷达安全 10 万倍」。
并且,哪怕在 TOF 中,1550 nm 克服阳光噪声的能力也比 905 nm 强。不过,1550 nm 波长激光雷达的缺点是价格贵。
在整套感知系统中,激光雷达对于太阳光的直射影响是会比视觉摄像头受到的影响更低,所以在一些特殊场景下激光雷达对于补充视觉缺点有天然的优势。
最后一个问题,激光雷达的数量,到底是 1 颗好,还是 2 颗好,甚至搭载 3 颗、4 颗会更好?这是影响激光雷达实际效果的最后因素。
蔚来 ET7 搭载了 1 颗激光雷达,我们看到,小鹏 G9 搭载 2 颗,阿维塔 11 搭载了 3 颗,沙龙机甲龙甚至搭载了 4 颗激光雷达。
理论上,搭载更多的激光雷达一定会带来更精准的感知能力,多颗激光雷达可以互为冗余,但也会带来客观上的成本上涨。如果不计成本的话,激光雷达的数量放得越多,肯定对于提升感知有帮助。但量产车毕竟是民用市场,要考虑维保、标定等因素。
根据某海外自动驾驶公司负责人所说:「数量的多少还是要根据定义整车的时候,主机厂需要激光雷达解决哪些问题,只要这款激激光雷达能够满足这辆车的生命周期,并且持续支持软件 OTA 能力,一颗二颗都是视情况而定,就我个人来看 ET7 和飞凡 R7 的雷达潜力很大。」
综合以上分析,以性能参数来看,蔚来 ET7、飞凡 R7 的激光雷达最强,理想 L9 以及搭载两款激光雷达的小鹏 G9 次之,剩下的车型在单颗激光雷达表现上会相对较差。至于搭载多颗激光雷达后会带来怎样的性能提升,需要等量产车真正上路后才能进一步对比。
03
上路,最强激光雷达表现如何?
搭载了激光雷达的蔚来 ET7,用户能够感受到怎样的变化呢?
这个月底,蔚来ET7将正式交付给用户,车上的激光雷达会同步启用,相信大家很快就能在试驾中感受到。
正式交付给用户之前,我们仍然先从理论角度上进行剖析。
先与传统的视觉感知方案作对比。
相对传统以视觉摄像头、毫米波雷达为主要感知方案的车型来说,搭载激光雷达本身会有一些特别之处。
当前,视觉摄像头面临「大光比」的行业难题。
那就是,当车辆在白天进入隧道,或者在夜间道路上,在没有夜灯时突然进入隧道,隧道内的光会让光线突然变亮,摄像头会出现几帧到十几帧曝光,这时摄像头感知到的数据就是无效数据,从而对行车安全产生一定影响。
由于激光雷达的自身特性,蔚来 ET7 的激光雷达基本上不受光线影响。这一点是激光雷达量产车都能做到的。
在应对异型车时,激光雷达的感知会更为精准。据蔚来方面介绍,「在面对一些常规形态的异型车时,比如平板拖车,会让摄像头在对距离的判断时出现误差,搭载激光雷达的蔚来 ET7,对于这些异型车的距离检测会非常精准」。
进入城市自动辅助驾驶时,通常还会遇到大型车(公交车、大货车)近距离 cut in,对于视觉摄像头来说,由于很难完整地识别,或者在采集数据时会形成畸变,所以对于目标物的位置、姿态的误差会比较大,导致车辆系统的响应会比较慢。由于蔚来 ET7 不需要通过摄像头对距离进行估算,而是直接通过激光雷达对近距离检测,测量结果会非常精准。
此外,由于图达通的激光雷达原始点云的成像质量非常高,不太容易出现跳变,对于目标物的切入路线轨迹的预测会更好。
可以合理猜测,未来,城市十字路口上的行人在等红灯时,行人的运动姿态变化,蔚来 ET7 可能会通过激光雷达进行感知和预测,来对要过十字路口的人进行预测,这些功能最终会通过 OTA 推送给用户。
在极端场景下,激光雷达也会有更好的表现。
比如,城市街道内,没有路灯的情况下,如果刚好遇到对面车辆开了远光灯,此时有行人突然横穿出现,也就是俗称「鬼探头」,摄像头是很难捕捉到这一目标的。而激光雷达对于光照几乎没有影响,所以可以及时捕捉到目标物,并对用户做出警告,如果用户没有给出反应后,车辆就会触发AEB自动紧急制动功能。
当然,蔚来 ET7 的激光雷达也面临一大行业难题,那就是「拖影」。这是指,在对高反射率物体进行扫描时,一些激光雷达不仅会对真实位置进行成像,还有可能在其他位置产生形状类似的虚假成像。拖影又被称为 「鬼影」。
据行业人士透露,蔚来 ET7 的激光雷达,从硬件层面其实并没有把握百分百保证解决「拖影」问题,而如果激光雷达无法进行很好的处理,对于后面的自动驾驶算法会有一定的挑战。不过,在他们的测试中,极小量的鬼影不会对目标物检测造成太大影响。
与其它激光雷达车相比,蔚来 ET7 在理论上也会有更好的表现。
由于蔚来 ET7 的探测距离和角分辨率表现更好,我们猜测,这款车在实际的自动驾驶状态下,对于目标物的漏报率会更低。而且,由于这款车的激光雷达硬件足够好,会带来更高的分辨率,也会有助于降低误报率。
鲍君威曾经举过一个例子,如果从车上抛一个 20 厘米 x 40 厘米的枕头,在 100 米以外,图达通的激光雷达探测后可以返回 5 到 7 个点。也就是说,图达通的激光雷达可以探测到 100 米之外 20 厘米 x 40 厘米大小的抛洒物,且点云清晰。同等条件下,标准探测距离为 150 米的激光雷达,点云较难探测到同样距离处的抛洒物。
这意味着,在面对同一个抛洒物时,探测能力更强的蔚来 ET7 对目标物的感知会更加精准,从而为自动驾驶准确地给出自动减速或者自动变道的指令提供依据,最终让自动驾驶的运行更加接近人类老司机。
写在最后
除了特斯拉坚持依赖视觉感知方案外,更多的车企正在加入激光雷达大军。
蔚来 ET7 的激光雷达会在车辆行驶过程中一直处于启动状态,对周围环境进行实时扫描感知,与视觉摄像头互为冗余,从而补足单一感知硬件的补足。当规模量产后,我们相信激光雷达的成本是可以被摊薄的。
朝未来看,激光雷达硬件正在飞速发展。
据行业人士透露,如果激光硬件能力不足,需要探测的信息抓取不到的。好在,蔚来 ET7 的这一代激光雷达硬件在未来三到五年,甚至十年都不过时。接下来需要等待的,就是蔚来 ET7 的自动驾驶软件的持续迭代。至于其它激光雷达车型,可能要考虑到硬件换代的因素。
作为一款对标宝马 7 系的车,蔚来 ET7 的定位决定了,这款车的激光雷达基本代表了现有量产车的能力天花板。有这款车跑在前面,人们会更早看到自动驾驶时代的大规模普及。