摘要
应用需求：
• 以低速封闭场景下的功能探索为基础，主机厂在逐步推动辅助驾驶应用场景的多元化，预计2025年乘用车辅助驾驶渗透率或超60%，感知功能的升级推动
传感器硬件性能的提升。
• 激光
雷达与其他传感器的结合可降低感知误差，提供的点云信息可帮助感知模型在物体检测&语义分割、目标行为预测、车辆定位上提供更高的准确度。
技术发展：
• 半固态扫描方案：半固态扫描激光雷达已可满足
ADAS功能需求，相关技术已较为成熟，未来将通过商用反馈积累经验进行产品的升级改进。
• 固态扫描/非扫描方案：固态扫描
OPA技术在
天线阵列设计及波长调整技术的成熟度上距离商用仍有一定距离，固态非扫描Flash方案受VCSEL及SPAD器件的发展或将率先实现乘用车商用。
• 光学探测方案：短期ToF探测方式+905 nm光源方案可为激光雷达乘用车大规模商用提供较高性价比，未来随着FMCW探测技术的成熟将带领1550 nm光源实现高性能激光雷达量产方案。
• 集成技术：光子集成技术是实现激光器与其他器件单片集成的关键技术，相对于微电子集成技术落后约30年，需要长期投入实现突破。
商业发展：
• 市场规模：受益于乘用车辅助驾驶功能发展及Robotaxi持续开城运营，车载激光雷达市场规模有望自2021年4.6亿元增长至2025年54.6亿元，实现85.7%的年复合增长率。
• 商业模式：汽车供应链中主机厂的参与度逐渐加深为激光雷达企业带来了直接与主机厂合作的机会，不同厂商依据自身实力选择不同的服务策略， 逐步向Tier 1供应商靠拢，为主机厂提供整套感知
解决方案。
激光雷达主要应用场景
1、车载激光雷达应用发展背景
激光雷达应用发展背景 – 市场需求
辅助驾驶功能发展推动更高感知需求
随着辅助驾驶功能逐步量产，乘用车辅助驾驶系统已成为行业标配，单项功能逐渐下沉至低端车型，同时高端车型上不断推出新功能，虽然受限于技术及法规等限制，L3及以上等级的自动驾驶短期内落地仍有一定难度，但在部分封闭低速场景下辅助驾驶功能的开发在不断升级，由此为开放高速场景下的辅助甚至自动驾驶功能设计积累基础经验，辅助/自动驾驶功能的探索升级离不开车辆对周围环境感知能力的提升，而感知能力提升的基础则是对各类传感器软硬件的不断开发组合。
激光雷达应用发展背景 – 感知标准
多传感器结合降低感知误差
感知模型是基于概率的弱推理产出最小化误差的强决策模型，因此误差的产生无法避免，而
ISO 21448 SOTIF则是为了将误差的出现概率降至可接受风险范围内而设立的标准，目的是减小自动驾驶系统由于传感器的局限性和驾驶员的误用而产生的风险。SOTIF要求感知模型除输出识别判断外，还需要输出判断的自信程度。在此标准下，当某一传感器感知模型自信程度较低时，最直接的做法便是采用其他自信程度更高的模型输出。激光雷达在精确感知物体距离及形状上具有一定优势，具备厘米级
分辨率，能够检测到路缘石等物体的形状及位置，同时可及时探测到车载摄像头深度神经网络中尚未遍历训练到的干扰物（如蓝天白云下的白色大卡车），与其他传感器互补结合使用可帮助感知系统减小探测误差，将已知非安全（区域2）及未知非安全（区域3）场景数量降至可接受的风险范围内。
激光雷达应用发展背景 – 感知赋能
点云信息提高不同感知任务准确性
车载感知系统主要有三类探测任务，除最基础的物体检测&语义分割功能外，目标行为预测及自身位置定位同样是影响后续自动驾驶决策的重要输入。激光雷达作为目前车载传感器中可提供最丰富点云信息的传感器，通过自身数据的独特性为感知模型提供了更高一层的安全冗余。
激光雷达应用发展背景 – 厂商规划
各主机厂逐步推进激光雷达部署方案
激光雷达在过去一直受限于成本及体积等问题难以大规模落地。而随着技术和生产效率的进步，激光雷达成本在近年开始快速下降，各主机厂已逐步将其纳入ADAS传感器方案中，其中国产新势力在激光雷达的部署上更为激进，将激光雷达作为新的科技卖点更为积极的探索其应用功能；同时国外品牌也开始逐渐将激光雷达部署到自家高端车型上；不同于早期奥迪搭载的近距离低分辨率激光雷达，目前车辆搭载的激光雷达根据厂商需求的不同已涵盖近程、远程等多种高分辨率激光雷达，未来随着激光雷达集成化的发展将进一步扩展激光雷达的车载应用前景。
2、车载激光雷达技术发展现状
激光雷达基础概念介绍 – 性能指标
激光雷达不同数据指标对探测性能的影响
激光雷达的成像受“角分辨率、帧率、视场角”三者的影响，而此三者又互相制约，提高某一指标数据则会导致另一指标数据的下降，因此如何调节激光雷达成像质量的问题即为在时间和空间上分布有限资源的问题。其中角分辨率是指激光雷达能分辨出两个相邻物体的最小间距。刷新帧率指的是激光雷达对目标物的扫描频率，一般用频率（Hz）来表示，代表1秒扫描的次数。目前较为通用的要求标准如左下表格，其中200米探测范围的要求是基于110km/h速度下在湿滑铺装路面下假设需要100米刹车距离，叠加算法反应所需时间及部分冗余计算得出，0.1°的角分辨率则是200米距离下探测到人体所需的角分辨率要求；目前整个行业仍处于早期，对于车载激光雷达的性能要求尚未有统一标准，而更高的性能指标可尽早一步识别潜在危险，从而带来更可靠的自动驾驶水平。
激光雷达基础概念介绍 – 硬件
模块
激光雷达硬件模块及对应器件选择
一个完整的激光雷达硬件可分为扫描模块、发射模块、接收模块及控制模块，其中扫描模块主要作用为通过扫描器的机械运动控制光的传播方向，实现对特定区域的扫描，扫描形式的选择主要影响探测范围广度及激光雷达整体的耐用及稳定性；发射模块负责激光源的发射，不同光源及发射形式的选择影响射出光的能量大小，继而影响光源可达到的探测范围深度；接收模块则负责接收返回光，不同探测器的选择影响对返回光子的探测灵敏度，继而影响激光雷达整体可探测的距离及范围；控制模块主要通过算法处理生成最终的点云模型，以供后续自动驾驶决策算法参考生成后续行进策略。
扫描技术发展概览
半固态扫描激光雷达逐步进入乘用车商用起步阶段
激光雷达在早期0到1的车载探索阶段主要依靠机械式激光雷达在Robotaxi测试车队上的应用，Robotaxi测试车队由于会定期对车辆进行专业维护，同时对车辆改装外观无要求，因此机械式激光雷达较大的体积及较短的使用寿命对于此类B端客户并非不可接受的缺点，也因此承担了激光雷达车载应用探索的角色。而随着半固态激光雷达在成本、体积、耐用性等方面的改进，激光雷达逐步进入乘用车市场的商用起步阶段，除性能指标外，集成度、可量产、成本等都是此阶段需要重点考虑的问题。而未来随着相关固态技术逐渐成熟，激光雷达将成为成熟的车载商用传感器。
更多详细内容请下载附件查看
已绑定手机
发表于 2022-4-28 11:41:08
