激光雷达被马斯克吐槽，全自动驾驶却非它不可

　　4月中旬，压力山大的特斯拉法务副总裁兼代理法律总顾问Alan Prescott跳槽埃隆·马斯克不认可的激光雷达（LiDAR）龙头Luminar，这是近三年四任法律总顾问的离职。
　　3月，美国开始重新调查特斯拉可能与＂自动驾驶＂相关的最近23起事故。马斯克自家法务公开打脸，在备忘录里说：FSD（全自动驾驶）实际只是L2，并向加州机动车辆管理局（DMV）承认：到今年年底，马斯克承诺的L5级FSD也无法实现。
　　ADAS和AD都离不开LiDAR
　　伴随汽车行业持续推进具有ADAS（高级驾驶员辅助系统）和AD（自动驾驶）功能的新型汽车安全的进程，各种最先进解决方案不断涌现。除了嘴硬的特斯拉，大多数主机厂和系统（Tier 1）供应商都认为，激光雷达、雷达和摄像头的组合对于打造强大的车辆安全平台至关重要。事实上，近年来以激光雷达为代表的光探测与测距技术在ADAS和AD等应用领域已取得了长足发展。
　　L3是个很大的坎儿
　　图源 | leddartech.com
　　国际汽车工程师学会（SAE）将汽车自动驾驶能力定义为L0至L5。L1包括自动紧急制动（AEB）和车道偏离警告系统（LDWS）功能；L2启用了车道保持辅助（LKA）和自适应巡航控制（ACC）等安全选项。在L2车辆中，驾驶员可以长时间将手从方向盘上移开，将脚从踏板上移开，从而实现部分自动化。L2功能需要驾驶员在某些驾驶场景进行干预，仍应保持对驾驶环境的关注。因此，随着车辆从部分自动化过渡到有条件自动驾驶，启用L3仍然面临很大的挑战。
　　虽然，现在主机厂已在汽车中集成了一套传感器，如无线电探测和测距（雷达）、摄像头、惯性测量单元（IMU），以及防抱死制动系统（ABS），但只有持续的改进才能进一步实现驾驶的自动化。
　　L3车辆将启用交通堵塞辅助（TJA）和驾驶员监控系统（DMS）等功能，以实现驾驶员到机器的过渡。与L2不同，L3须将监控周围环境的重任放在车辆的传感器套件上。
　　然而，从L2到L3的转变是细粒度的，因为行业定义了一个称为L2+的中间级。L2+由高清地图提供，在最佳和次最佳驾驶条件下都有很好的视野。从本质上讲，L2+提高了车辆对其路径的理解，尤其是在没有车道和不熟悉驾驶目的地的情况下。除L3外，L4和L5将包括高速公路和其他任何地方的自动驾驶，达到高度自动化能力。
　　传感器功能差异化分析
　　从行业趋势看，今天制造的大多数车辆都是L0，但是，预计L1及以上的车辆将会增加。例如，2019年，每六辆汽车中就有一辆配备了L2及以上的能力。预计到本世纪末，几乎每两辆车中就有一辆达到L2及以上级别。大多数主机厂的典型方法是使用多个雷达和摄像头设计L2车辆。
　　ADAS级别和AD车辆销量预测
　　到目前为止，虽然雷达加摄像头还是可以接受的，但仅仅依靠这两样东西可能不足以实现L3和更高级别。由于在相似测量条件下各种传感器的作用有很大差别，激光雷达与雷达和摄像头的互补性受到了广泛关注。
　　雷达、摄像头和激光雷达的比较
　　实际上，由于需要对采集到的图像进行处理，因此摄像头需要更大的计算能力。另一方面，激光雷达依靠模拟检测或统计方法生成点云图像，需要的计算周期较少。激光雷达比摄像头有更好的距离、分辨率和精度，但摄像头能够识别道路交通标志和不同颜色（可能难以识别浅色，如特斯拉的一些事故），激光雷达无法取而代之。
　　激光雷达感测和处理
　　另外，激光雷达和摄像头感测都受益于雷达作为ADAS系统的先行互补技术。例如，摄像头的工作可能会受到降雪的影响；而天气条件可能会改变传播介质的折射率，并缩小激光雷达的探测范围。
　　激光雷达技术细分
　　激光雷达大致分为四个部分：测量技术、发射源、探测器和光束控制。
　　从测量技术角度看，目前主要采用两种方法：
　　飞行时间
　　（ToF）
　　通过确定脉冲的传输时间和到达时间之差来测量的。这种系统使用的脉冲往往功率很高，但脉冲宽度很窄。可探测范围与脉冲的峰值功率成正比。
　　在这种测量技术中，物体的范围是可测量的，但速度是不可测量的。使用ToF，信噪比（SNR）问题比较严重，特别是在明亮的环境中。目前ToF系统可实现的接收灵敏度、射程通常限制在100-200m。
　　调频
　　连续波
　　FMCW
　　相对不受SNR问题的影响，因为这种技术依赖于发射光子的数量，而不是峰值激光功率。此外，由于相干检测的性质，只有相关波长被放大用于信号处理。FMCW能够以相对较低的功率检测目标的距离和速度。
　　图源 | The Driver
　　在发射源技术方面，大多数设计师更喜欢激光二极管，而不是光纤激光器或其他类型，因为它可以提供更好的成本、性能和系统级集成。常用半导体激光器设计的发射方式中有两类受到广泛关注：
　　边发射激光器（EEL）：
　　因为光线从EEL侧面发出，所以它更适合作为分立元件而不是阵列使用。不过，对于较宽的视场（FoV）和更长的射程，阵列优于在高峰值功率下工作的分立二极管和发射器，但通常会增加冷却系统的成本。
　　顶发射垂直腔面发射激光器（VCSEL）：
　　它可以作为阵列制造。虽然该技术是一个新兴领域，但随着在汽车中的应用，其成本/瓦数有望提高。据信，其射程最远可达500米。然而，鉴于光束的椭圆性质，光源是其缺点。
　　最后，发射波长是发射源中另一个需要考虑的关键因素。在最大允许曝光的情况下，目前使用的大多数发射器都是905nm左右的近红外（NIR），在高功率下对人眼不够安全。正因为如此，因其更好的眼睛安全水平，1550nm短波红外（SWIR）波长的发射器备受关注。
　　在接收端，视场对于确保有效捕获返回光，并通过模拟检测或统计检测进行处理至关重要。光电探测器的有效面积、透镜的焦距和光学带通滤波器的位置决定了视场。原则上，更宽的视场是首选，但它是以更大的光电探测器芯片为代价实现的，从而导致更高的机端电容和更高的噪声。
　　目前，激光雷达中使用的探测器有很多种，如光电二极管（PD）、雪崩光电二极管（APD）、硅光电倍增管（SiPM）和单光子雪崩二极管（SPAD）。与近红外发射器配对的探测器是硅基的，因此，成本不是问题。不过，SiPM相对昂贵，导致在1550nm波长处的系统成本较高。
　　虽然所有这些类型的探测器都可以接受灵敏度和红外探测性能，但在SiPM和SPAD中增益要大得多。为了有效地进行检测，如果不增加收集透镜的孔径或使用具有高光敏性的检测器，则不能增加接收信号强度。
　　另一个挑战是带通滤波器的设计，它白天需要在太阳的波长下工作，晚上需要在路灯和前照灯的波长下工作。因此，模拟检测仍然有很多挑战。由于工作原理是接收脉冲和直方图展开，一些设计人员选择使用SPAD进行统计检测。
　　目前，正在实施和研究的关键波束控制技术包括：机械式、微电子机械系统（MEMS）、闪存和光学相控阵（OPA）。
　　不同扫描机构的激光雷达波束控制技术
　　激光式
　　目前主要用于商业自动驾驶汽车。它是多通道设备，有多个激光器和360 旋转的探测器。机械设计笨重而昂贵，由于美学问题，限制了它在乘用车中的应用。
　　MEMS
　　采用一个集成了硅上执行器的微扫描镜，它在照明过程中控制激光束。与机械式激光雷达相比，其设计便宜很多，但在所有降雨条件下，可靠性问题依然存在。
　　闪光式
　　其激光束不是扫描整个区域，而是一次照明所有区域。这种激光雷达没有运动部件，为汽车用例提供了更好的可靠性。很显然，要形成一幅图像需要一组探测器。闪光概念的一个微小变化是连续闪光，其中整个场景的照明不是一次完成的，而是逐列完成。
　　OPA
　　通过控制激光器阵列的相位来控制照明。它类似于闪光激光雷达，没有移动部件，因此，也提供了良好的可靠性。由于具有集成度高、扫描速度快、成本低等优势，OPA是固态激光雷达的重要发展方向。
　　冗余互补和成本考量
　　Amkor Technology汽车产品营销高级经理Ajay Sattu认为，由于监管部门缺乏对激光雷达的授权，汽车主机厂只能选择冗余的方式来确保自动驾驶的安全。如上所述，摄像头、雷达和激光雷达不仅相互补充，而且在某些应用中相互竞争。
　　由于激光雷达客户的不同需求，市场上解决方案高度分散。缺乏规模经济又使激光雷达系统的成本居高不下，特别是机械式激光雷达。据IHS Markit预测，到2025年，64通道扫描的机械式激光雷达系统的成本可能会到800美元以下。如果实现了这一点，那么对于专注于移动即服务（MaaS）且高于L4的主机厂来说，激光雷达模块的价位可能是可以承受的。对于个人使用的车辆，更便宜的固态激光雷达解决方案应该是首选。
　　激光雷达成本细分和发展趋势
　　写在最后
　　在环境、经济和社会因素的推动下，对先进汽车安全解决方案的需求将持续增加。负担得起的安全是一个优先事项，而激光雷达已成为ADAS的主要组件。
　　市场需要的是为ADAS的每个部分提供一揽子解决方案的厂商，包括摄像头、雷达和激光雷达。在专注于交付激光雷达模块光电探测器产品组合的同时，还要开发创新解决方案（系统级封装的发射器和接收器），不断提升激光雷达的成本效益。此外，厂商还应利用地理上分布的优势，为汽车、工业和消费应用领域的全球客户提供战略性实施服务。