激光雷达行业报告
LiDAR的应用
价格可承受性并不是激光雷达的唯一问题。在过去的几年中,干扰等潜在的安全性问题被提出,这些可能会降低传感器系统的性能和可靠性。
自从将激光雷达应用于自动驾驶汽车以来,整个行业都开始采用激光雷达技术,并对现有技术进行改进。
博世在2020年宣布,计划为首个适用于自动驾驶的激光雷达系统生产远程激光雷达传感器。
他们最新的激光雷达传感器将与摄像机和雷毫米波达传感器一起使用,以用于高速公路和城市中的长距离和短距离探测。
为了帮助降低传统昂贵激光雷达传感器的成本,博世将利用规模经济使它们在大众市场上负担得起和可获得。
此外,博世还能够提高其系统的人工智能,可以分类各种物体,触发警告或紧急自动制动等操作。
在2020年消费电子展上,Baraja宣布更新他们的激光雷达线-频谱扫描。光谱扫描平台提供了超过200米远的黑暗高速公路上物体的详细信息。他们的传感器还提供可变分辨率和完整的API控制触发器瞬间,惯性变化的分辨率和扫描模式。最新一代的频谱扫描通过编码光宣称“具有固有的抗干扰能力”。这是在他们通过棱镜将光分裂以获得更多数据点(例如,光的角度,波长等)进行比较的方法之上的另一个安全层。所有这些元素必须匹配后,传感器的测量数据才能用于车辆决策。
Velodyne最新的激光雷达产品Velabit于今年1月发布。
这款微型汽车级传感器比一副扑克牌还小,尺寸为2.4“x 2.4”x 1.38“,范围为100米,水平视野60度,垂直视野10度。
它被设计成集成在车辆的车身或挡风玻璃上,可以在白天或晚上产生强劲的方向图像,同时具有竞争性的范围和分辨率,可以更快地识别目标,并在高速公路上实现更长的制动距离。
虽然许多公司已经在激光雷达的开发上投入了时间和金钱,但工程师和研究人员也提出了一些批评。
特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克曾多次批评激光雷达设备,称它们是“昂贵而不必要的传感器”。
2019年,在一场名为特斯拉Autonomy Day的活动上,他还相当著名地断言:“任何依赖激光雷达的人都难逃一死。”
对他们来说,特斯拉汽车依赖于几种替代激光雷达的技术,包括GPS、地图、摄像头和其他种类的传感器。
但是最近一两年就被自己啪啪打脸,不过特斯拉Model Y已经在其原型车上验证测试Luminar的激光雷达,相信对于L3及以上的自动驾驶,特斯拉在考虑使用激光雷达。
康奈尔大学的研究似乎支持马斯克的观点,即激光雷达有很多替代方案。
研究人员发现,立体相机捕捉到的数据几乎和激光雷达一样精确,唯一的差距是在数据分析方面。
使用立体相机——或者如作者所说,伪激光雷达——可以提供一种廉价的替代激光雷达的方法,具有类似的效果。
随着相机技术的进步、量子飞跃和立体相机的有希望的结果,作者认为基于图像的3D物体识别可能会复兴,可以缩小图像/激光雷达的差距。
尽管对激光雷达的批评可能会质疑其在行业中的用途,但毫无疑问,激光雷达作为综合自动驾驶汽车解决方案的一部分是有用的,利用其能力,并有可能减少其局限性。
很明显,激光雷达的生产商和制造商都有动力提供可靠的解决方案,可以在远距离和黑暗环境中提供性能。
远程性能使得自动驾驶汽车可以在高速公路上行驶,这是许多公司竞相实现的一个里程碑。
随着传感器的改进,专注于提高分类和目标识别的人工智能似乎将激光雷达带到了一个新的高度
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