高明

江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院 江蘇省無錫市 214000

1 無人駕駛汽車的發(fā)展與現(xiàn)狀

1.1 自動駕駛分類與發(fā)展規(guī)劃

工信部科技司公示《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標(biāo)準(zhǔn)報批稿，該標(biāo)準(zhǔn)基于自動化汽車能夠按照設(shè)定目標(biāo)值來連續(xù)執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的程度來進(jìn)行區(qū)分。根據(jù)在無人駕駛汽車在執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)中的角色分配以及有無外界設(shè)計運(yùn)行條件限制，將無人駕駛自動化分成6 個等級目前全球公認(rèn)的汽車自動駕駛技術(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)主要有兩個，分別是由美國高速公路安全管理局（NHTSA）和國際自動機(jī)工程師學(xué)會（SAE）提出。中國于2020 年參考SAE 的0-5 級的分級框架 發(fā)布了中國版《汽車駕駛自動化分級》，并結(jié)合中國當(dāng)前實際情況進(jìn)行了部分調(diào)整，大體上也將自動駕駛分為0-5 級，如表1 所示。

表1 汽車駕駛自動化分級

在推薦性《汽車駕駛自動化分級》國家標(biāo)準(zhǔn)中，包含駕駛自動化的定義、分級原則、等級劃分要素、各等級技術(shù)要求等方面?！镀囻{駛自動化分級》作為自動駕駛基礎(chǔ)類標(biāo)準(zhǔn)，將為中國汽車自動駕駛出臺相關(guān)法律、法規(guī)和強(qiáng)制類標(biāo)準(zhǔn)出臺提供支撐，該標(biāo)準(zhǔn)將于2021 年1 月1 日正式實施，現(xiàn)階段已陸續(xù)進(jìn)入了技術(shù)測試階段，技術(shù)趨于成熟過程。

2020 年11 月，《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路選圖2.0》發(fā)布，提出智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展呈現(xiàn)市場的持有量逐年遞加的趨勢。根據(jù)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃，截止2025 年2、3 級的裝機(jī)率超50%以上，4 級逐步的開始進(jìn)入市場；截止到2030 年2、3 級的功能設(shè)備的裝機(jī)率達(dá)70%、HA（L4）級占比達(dá)20%。乘用車典型應(yīng)用場景包括城鄉(xiāng)互聯(lián)道路、快速公路以及貫穿城市、互聯(lián)城市之間的城際公路；計劃定于2035 年，自動駕駛乘用最高級水平FA（L5）無人駕駛汽車開始應(yīng)用，至此，無人駕駛汽車開始大眾化、普遍化。無人駕駛車能夠有效的降低由于人為元素造成的交通事故，能夠有效的提高道路的利用效率，是實現(xiàn)碳中和、碳達(dá)峰的一個有力支持。

2021 年8 月，《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見》發(fā)布，提出加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車運(yùn)輸數(shù)據(jù)可靠性安全、運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)可靠性安全、控制技術(shù)軟件升級與加密、功能安全和預(yù)期功能安全管理，保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)技術(shù)一致性，推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量快速的發(fā)展。從L2 到L3，智能駕駛躍升，需要感知層傳感器提供關(guān)鍵支撐車輛自動駕駛級。

2 激光雷達(dá)在無人駕駛汽車中的應(yīng)用

激光雷達(dá)在自動駕駛中的核心特征可以概括為三維環(huán)境感知、高分辨率、抗干擾能力。

三維環(huán)境感知方面，3D 激光雷達(dá)能夠在短時間內(nèi)向周圍環(huán)境發(fā)射大量的激光束，探測距離是介于200-300m 遠(yuǎn)距離和最大90°*30°的大視野探測能力；角分辨率最高可達(dá)0.05°*0.05°，保證了它在遠(yuǎn)距離仍然能準(zhǔn)確探測、追蹤多個目標(biāo)，距離分辨率可以達(dá)到0.1mard，速度分辨率達(dá)到10m/s以內(nèi)。

激光雷達(dá)通過測量激光信號的時間差來確定物體距離，通過水平旋轉(zhuǎn)掃描或者向空掃描角度，以及獲取不同俯仰角度的信號，來獲得被測物體的精確三維信息。性能冗余和極高的可靠性，滿足軌道交通、船舶航運(yùn)、機(jī)場航空、城市交通，工業(yè)檢測等領(lǐng)域的不同需求。由于激光頻率高，波長短，所以可以獲得極高的角度、距離和速度分辨率，如此高的速度和距離分辨率意味著激光雷達(dá)可以利用距離多普勒成像技術(shù)獲得非常清晰的圖像，如圖1 所示。

圖1 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)成像

激光雷達(dá)在抗干擾能力方面，與微波毫米波雷達(dá)易受自然界廣泛存在的電磁波影響的情況不同，自然界中能對激光雷達(dá)起干擾作用的信號源不多，因此激光雷達(dá)抗有源干擾的能力很強(qiáng)，可全天候工作。由于激光雷達(dá)中激光束的發(fā)射頻率一般每秒幾萬個脈沖以上，相比傳統(tǒng)微波雷達(dá)高了很多，因而存在分辨率高、精度高（厘米級）、探測距離長的優(yōu)勢，此外抗干擾能力相比電磁波更強(qiáng)，由于生成目標(biāo)的多維頭像，因而獲取的信息量更豐富，且不受目標(biāo)物體運(yùn)動狀態(tài)的影響。但大多數(shù)的激光雷達(dá)會受雨雪、霧霾天氣 影響穿透性變差、測量精度會下降，且難以分辨交通標(biāo)識和紅綠燈，高昂的成本也成為制約激光雷達(dá)大規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵因素。

當(dāng)然，由于各種測距原理的傳感器設(shè)備搭載的不同傳感器的原理和功能各不相同，在不同的場景里發(fā)揮各自的優(yōu)勢，發(fā)揮各自在數(shù)據(jù)領(lǐng)域的優(yōu)勢。目前來講，單種傳感器特性突飛猛進(jìn)，均不能形成完全進(jìn)行信息覆蓋。以后的發(fā)展必然是多傳感器融合，融合多技術(shù)、多平臺是未來發(fā)展必然趨勢。未來的智能汽車可以視為“移動的傳感器平臺”，將裝備有大量的傳感器。并且隨著智能駕駛從L2 到L3 級及以上不斷推進(jìn)，激光雷達(dá)憑借其精度高、探測距離長、可3D 環(huán)境建模的特性，重要性越發(fā)凸顯。

從雷達(dá)的功能上看，激光雷達(dá)主要由激光發(fā)射裝置、激光接收端、信息處理單元、線束信號掃描系統(tǒng)組成，如圖2 所示。

圖2 激光雷達(dá)測距原理

1）激光發(fā)射：通過將電轉(zhuǎn)化成光，激勵源驅(qū)動激光器發(fā)射激光脈沖線束，激光調(diào)制器通過光束控制器控制發(fā)射激光的方向和線數(shù)，最后通過發(fā)射光學(xué)系統(tǒng)，將激光發(fā)射至目標(biāo)物體；

2）激光接收：經(jīng)由物體的反射，激光接收單元中光電探測器接受目標(biāo)物體反射回來的激光線束，接收障礙物的反射信號；

3）激光信息處理：接收的信號經(jīng)過集成模塊的放大處理和數(shù)模轉(zhuǎn)換器后，經(jīng)過信息處理模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)計算以便來獲取目標(biāo)障礙物的形態(tài)、物理屬性等特性，控制模塊依據(jù)收集信息進(jìn)行建立物體模型和間距測量。

4）線束信號掃描：激光雷達(dá)一般來說會以穩(wěn)定的轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)，以此來發(fā)送激光束實現(xiàn)對所在平面的掃描，實時產(chǎn)生實時的平面圖信息，進(jìn)行數(shù)據(jù)計算與更新，工作過程如圖3所示。

圖3 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理過程

目前，主流的車載激光雷達(dá)的技術(shù)路線，按照掃描方式為機(jī)械式→半固態(tài)→純固態(tài)；按照激光發(fā)射方式，為EEL →VCSEL；按照激光接收方式，為PD/APD →SPAD/SiPM；按照信息處理方式，為FPGA →SoC。

智能傳感器是智能駕駛車輛的“眼睛”，目前應(yīng)用于環(huán)境感知的主流傳感器產(chǎn)品主要包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)和激光雷達(dá)四類?？傮w來看，攝像頭在逆光或光影復(fù)雜的情況下視覺效果較差，毫米波雷達(dá)對靜態(tài)物體識別效果差，超聲波雷達(dá)測量距離有限且易受惡劣天氣的影響，因此單獨(dú)依靠攝像頭或毫米波雷達(dá)的方案去實現(xiàn)智能駕駛是存在缺陷的，而激光雷達(dá)可探測多數(shù)物體（含靜態(tài)物體）、探測距離相對更長（0-300米）、精度高（5cm），且可構(gòu)建環(huán)境3D 模型、實時性好，因而成為推進(jìn)智能駕駛到L3 級及以上的核心傳感器，高昂的成本也成為制約其大規(guī)模應(yīng)用的原因之一。

特斯拉“以攝像頭為主的視覺感知”解決方案主要包含信息采集、特征提取、訓(xùn)練學(xué)習(xí)、評估、反饋改進(jìn)五大步驟，通過數(shù)據(jù)+算法+反饋不斷垂直整合，完善自動駕駛能力。特斯拉之所以堅持純視覺方案,主要原因在于技術(shù)與成本。其一是當(dāng)時的激光雷達(dá)技術(shù)不完善，能生產(chǎn)車規(guī)級固體激光雷達(dá)的企業(yè)暫不具備量產(chǎn)能力；其二是激光雷達(dá)的價格還沒有降低到合理的位置。此外，我們認(rèn)為，特斯拉作為自動駕駛汽車的領(lǐng)導(dǎo)者，已經(jīng)有一套被市場認(rèn)知的視覺攝像頭方案量產(chǎn),也積累了大量的數(shù)據(jù)，輸出純視覺方案的量產(chǎn)的成本可控的重磅電動智能車.

3 攝像頭與機(jī)械式激光雷達(dá)的區(qū)分

數(shù)據(jù)進(jìn)行矯正的攝像頭是目前車企應(yīng)用比較多，也是比較廣泛的設(shè)備，在ADAS 系統(tǒng)的主要視覺傳感器，最為成熟的車載傳感器之一攝像頭工作原理是目標(biāo)物體通過是鏡頭把光線聚攏，然后通過IR 濾光片把不需要的紅外光濾掉，此時模擬信號進(jìn)入到傳感器COMS 芯片，通過AD 數(shù)字輸出，有的攝像頭會放置ISP 圖像處理芯片，把處理后的信號傳輸給到主機(jī)。其主要硬件組件包含鏡頭組（LENS）、圖像COMS 傳感芯片、線路板基板，如圖4 所示。

圖4 攝像頭信息處理過程

按照安裝部位的不同，攝像頭主要分為前視、后視、側(cè)視以及內(nèi)置攝像頭，以此來實現(xiàn)LDW、FCW、LKA、PA、AVM 等功能。實現(xiàn)自動駕駛時全套ADAS 功能將安裝6 個以上攝像頭，前視攝像頭因需要復(fù)雜的算法和芯片，單價在1500 元左右，后視、側(cè)視以及內(nèi)置攝像頭單價在200 元左右，ADAS 的普及應(yīng)用為車載攝像頭傳感器帶來巨大的發(fā)展空間。

機(jī)械旋轉(zhuǎn)式的掃描模塊和收發(fā)模塊均被電機(jī)帶動進(jìn)行360 度旋轉(zhuǎn)；半固態(tài)的收發(fā)模塊不動、掃描模塊運(yùn)動，按照掃描方式可進(jìn)一步分為 MEMS、轉(zhuǎn)鏡式和棱鏡式；固態(tài)則收發(fā)和掃描模塊均不運(yùn)動，主要有OPA 和Flash 兩種方案?？傮w來看，從機(jī)械旋轉(zhuǎn)到半固體、再到固態(tài)，產(chǎn)品的集成化程度越來越高，成本越來越低。機(jī)械式激光雷達(dá)由于價格高、體積大、車規(guī)級量產(chǎn)應(yīng)用難度大，主要應(yīng)用于Robotaxi 的測試車隊等領(lǐng)域，幫助 自動駕駛從0 到1。中短期半固態(tài)、長期純固態(tài)為激光雷達(dá)的落地技術(shù)路線，在自動駕駛從1到N 的發(fā)展階段中，半固態(tài)扮演著重要角色。

原理上，機(jī)械激光雷達(dá)，是指其發(fā)射系統(tǒng)和接收系統(tǒng)存在360°轉(zhuǎn)動，也就是通過不斷旋轉(zhuǎn)發(fā)射頭，將速度更快、發(fā)射更準(zhǔn)的激光從“線”變成“面”，并在豎直方向上排布多束激光，形成多個面，達(dá)到動態(tài)掃描并動態(tài)接收信息的目的。其特點在于通過電機(jī)帶動收發(fā)和掃描模塊進(jìn)行整體旋轉(zhuǎn)，實現(xiàn)對空間水平360°視場范圍的掃描。通過增加收發(fā)模塊來實現(xiàn)高線束，在實現(xiàn)探測距離精度更高的同時，也導(dǎo)致了整套系統(tǒng)元器件成本非常高。優(yōu)點上分析看，機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)的優(yōu)勢在于由于旋轉(zhuǎn)是由電機(jī)控制的，所以可以長時間內(nèi)保持轉(zhuǎn)速穩(wěn)定，每次掃描的速度都是線性的，從而可以對周圍環(huán)境 進(jìn)行精度夠高并且清晰穩(wěn)定的360 度環(huán)境重構(gòu)，技術(shù)成熟，是目前的主流方案。缺點在于價格高、可量產(chǎn)性差（工藝復(fù)雜、組裝困難）、體積大、難以過車規(guī)（平均失效時間1000h～3000h，而汽車廠商的要求是至少13000h）、可靠性差（內(nèi)含大量可動部件，在行車環(huán)境下磨損嚴(yán)重）等缺點。

機(jī)械式激光雷達(dá)的代表性廠商海外為Velodyne、Waymo、Valeo、Ouster，國 內(nèi)為速騰聚創(chuàng)、禾賽科技、鐳神智能、北科天繪等。Velodyne 的代表性產(chǎn)品包括HDL-64、HDL-32、VLP-16 等，價格范圍在0.4萬-8 萬美金之間。谷歌無人小車的64 線激光雷達(dá)就來自Velodyne，當(dāng)時價格高達(dá)7 萬美元。機(jī)械式激光雷達(dá)之所以成本居高不下的原因在于其內(nèi)部的激光收發(fā)模組成本高（線束越多越準(zhǔn)確、整體成本越高），并且需要復(fù)雜的人工調(diào)教、制造周期長，高昂的成本也決定了其目前主要應(yīng)用于自動駕駛技術(shù)的開發(fā)領(lǐng)域，比如百度Robotaxi、谷歌無人駕駛測試車隊，車規(guī)級前裝量產(chǎn)市場暫無應(yīng)用。

總體來看，激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)鏈可以分為上游（光學(xué)和電子元器件）——中游（集成激光雷達(dá)）——下游（不同應(yīng)用場景）。其中上游主要包含大量的光學(xué)元器件和電子元器件，組成激光發(fā)射、激光接收、掃描系統(tǒng)和信息處理四大部分。以上四大部分組裝起來，集成為中游的激光雷達(dá)產(chǎn)品。下游應(yīng)用除了已成熟的軍事、測繪領(lǐng)域外，無人駕駛汽車、高精度地圖、服務(wù)機(jī)器人、無人機(jī)等新興領(lǐng)域應(yīng)用近年來也開始快速發(fā)展。