激光雷达行业报告-电子工程世界

LiDAR技术是一种主动式遥感系统，这意味着该系统本身产生的能量将以快速发射激光的形式出现，以测量范围和地球表面物体的确切距离。一个LiDAR传感器有3个主要组成部分：激光，发出并传输脉冲扫描器，接收并记录光脉冲发射和接收之间的时间延迟，以计算出海拔值。专门的GPS接收器：给出系统与LiDAR传感器的位置类似于 "飞行时间 "机制，它的工作原理是首先用激光照射目标，然后用传感器测量反射光，利用光速推算出物体的距离，从而准确计算出所走的距离。

此外，激光返回时间和波长的差异随后被用来对目标进行精确的数字三维表示和表面特征，并直观地绘制出其个别特征。通过激光返回时间，考虑到光的传播速度，LiDAR能够在短时间内测量出准确的距离。以下是分析师用来得出物体精确距离的公式。(光速x飞行时间) / 2下面是LiDAR能够做到的一个例子。

正如所看到的，LiDAR技术能够生成有关道路结构的精确信息，并识别障碍物以避免碰撞。LiDAR技术类似于雷达和声纳技术，后者使用无线电和声波。然而，LiDAR技术与它们相比更加精确，因为它们只能从远处绘制物体的位置，而LiDAR能够生成精确的数字三维表示。这使得它们适合在各种应用中进行近距离和个人的动态分析，如自动驾驶汽车。

LiDAR的应用

凭借LiDAR的准确性、精确性和灵活性，它们可以被应用于许多行业。当涉及到自动驾驶车辆时，肯定会需要LiDAR传感器。LiDAR作为车辆的眼睛，用于检测和避免障碍物，以便安全导航。通过旋转的激光束，他们有一个精确和准确的360度视图，以避免障碍和碰撞。谷歌在Waymo的自动驾驶汽车上实现的激光雷达系统，该系统首次使用了Velodyne的64通道激光雷达传感器。当时，这种设备的每个传感器的价格高达6万美元。从那时起，不同公司和大学的工程师和研究人员一直在寻找一种负担得起的激光雷达解决方案。

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。