从4线到192线,激光雷达“等效线数”能反映真实水平吗

描述

电子发烧友网报道(文/梁浩斌)激光雷达的线数,一般是指垂直方向上的激光器数量,比如单线激光雷达就是只有一组激光收发模块,相当于是一个人拿着激光测距笔,在同一高度上旋转360度,每转动一下就记录下测距的结果,那么就能够根据这些测距结果得出这个高度上的平面空间深度信息。
 
那么如何获取三维空间内的深度信息?
 
一种方式是采用逐行扫描,比如用单线的激光雷达,每转一圈就将激光模组的角度改变一度,那么经过多次扫描之后就能够得出一个范围内的三维环境图像。另一种方式就是通过多个激光收发器组成的模组,形成多线激光雷达。
 
如果将激光雷达扫描出来的数据看作是一个视频,那么这个视频的纵向分辨率,或者说纵向像素点数量,就是激光雷达的“线数”。
 
在过去几年,激光雷达“线数”都是一个非常重要的指标。
 
车载激光雷达,从4线到192线
 
对于自动驾驶而言,激光雷达能够获取环境深度数据,建立三维模型以弥补视觉对深度感知的缺陷,能够提高自动驾驶系统的感知能力上限。
 
从2017年的奥迪A8开始,激光雷达首次被搭载在量产车型上,当时奥迪A8上选装的激光雷达 Scala1 由法雷奥提供,是一个4线转镜扫描激光雷达。
 
而后来在2021年底,小鹏P5成为了首款搭载激光雷达的量产电动车型,小鹏P5上搭载了两颗Livox HAP激光雷达,等效144线。
 
不过比较有趣的是,Livox HAP在小鹏P5之后,鲜有其他的量产车型使用,同时很快小鹏P5的激光雷达供应商也从Livox换成速腾聚创,从144线的Livo HAP换成速腾聚创M1等效125线激光雷达。
 
再后来,乘用车激光雷达前装市场就几乎是被速腾聚创M1以及禾赛AT128两分天下,两款激光雷达的等效线数也差别不大。当然,图达通猎鹰也有着很高的市占率,不过目前只在蔚来的车型上搭载,而猎鹰采用的方案与前两者都有一些区别,主要是光源采用1550nm的激光,官方此前宣称最高等效300线,不过目前官网上的数据显示垂直方向激光线束变成150线@10fps,作出这样改变的原因下面再作解释。
 
另外,去年在智界、问界的车型上搭载的华为自研激光雷达线数更是达到192线,这是目前业界车规级量产最高线数激光雷达,垂直分辨率达到0.1°,扫描频率达到20Hz。
 
角分辨率——更加真实的性能指标
 
按照行业发展趋势,ADAS激光雷达的线数必然是会不断增加的。但是线数也无法真实反映出激光雷达的分辨率,经过几年的发展,可以发现激光雷达企业在参数上也开始淡化“线数”的概念。
 
在此前激光雷达公司的宣传中,经常可以看到的一个词是“等效线数”,因为一般意义上“线数”是指激光雷达在垂直方向上有多少个激光收发模块,而车载激光雷达由于扫描方案多样,很多情况下只需要单个激光光源就够实现大范围扫描。比如MEMS二维振镜就只需一束激光光源,通过二维振镜的反射,改变光束方向来实现对环境的扫描。所以“等效线数”的计算方式,其实是激光雷达的垂直视场角除以垂直角分辨率。
 
同时也有一些激光雷达支持ROI动态聚焦,能够对一个小的区域内提高扫描的分辨率,也就可以实现更高的“等效线数”。
 
所以随着行业的发展,激光雷达厂商就会更加倾向使用角分辨率和FOV作为激光雷达的核心参数指标,以更严谨地展示激光雷达的实际性能。
 
小结:
 
从营销的角度来看,激光雷达的等效线数依然会是终端车企面向消费者的重要参数,最简单的概念就是等效线数越高,激光雷达分辨率越高。尽管不准确,但对于大众来说是理解成本最低的传播方式。
 
当然也有其他比较直观的方式来展示激光雷达的分辨率,比如根据光秒科技举的例子:当一辆白色车辆在距离激光雷达两百米远时,在角分辨率为0.2°(H)×0.2°(V)的128线激光雷达上只能显示为9个“像素点”;如果是采用角分辨率为0.088°(H)×0.024°(V)的1024线激光雷达,这辆车在激光雷达中就能显示为58个点。
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             
 

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分