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華為全球首發(fā)車規(guī)級前裝量產(chǎn)激光雷達(dá) 開啟智能駕駛新時(shí)代

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2020-12-23 09:33 ? 次閱讀

近日,中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)主辦的T10 ICV CTO峰會(huì)在上海召開,華為首次面向行業(yè)正式發(fā)布車規(guī)級高性能激光雷達(dá)產(chǎn)品和解決方案。華為融合感知產(chǎn)品部總經(jīng)理段忠毅圍繞高性能、車規(guī)級、規(guī)模量產(chǎn),對激光雷達(dá)產(chǎn)品和解決方案進(jìn)行了全面的闡述。

相比毫米波雷達(dá)和攝像頭,激光雷達(dá)在目標(biāo)輪廓測量、角度測量、光照穩(wěn)定性、通用障礙物檢出等方面都具有極佳的能力。而在難點(diǎn)場景下,例如城區(qū)非規(guī)范行人、非規(guī)范道路,甚至是非規(guī)范駕駛的行為,急需激光雷達(dá)來解決。可以說激光雷達(dá)是解決連續(xù)自動(dòng)駕駛體驗(yàn)的關(guān)鍵傳感器,其帶來的智能駕駛體驗(yàn)將遠(yuǎn)超任何一個(gè)已商用的智能駕駛系統(tǒng)。

華為激光雷達(dá)產(chǎn)品的研發(fā)始于2016年,該團(tuán)隊(duì)訪問了大量的TOP級別車企,傾聽對激光雷達(dá)產(chǎn)品的需求,同時(shí)遍尋產(chǎn)業(yè)鏈廠家,經(jīng)過半年的調(diào)研明確了方向:要做一款高性能、車規(guī)級、能夠大規(guī)模量產(chǎn)的激光雷達(dá),基于此定位,激光雷達(dá)團(tuán)隊(duì)啟動(dòng)“爬北坡戰(zhàn)略”。

眾所周知,從珠穆朗瑪峰北坡登頂要比南坡困難許多。華為一開始就選擇了面向乘用車的前裝量產(chǎn)的產(chǎn)品化開發(fā),而沒有選擇從傳統(tǒng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械式激光雷達(dá)切入,前者難度要高很多。

激光雷達(dá)首先要解決實(shí)際行駛過程中的難點(diǎn)場景

遠(yuǎn)距小障礙物,毫米波雷達(dá)的角分辨率不夠,攝像頭對遠(yuǎn)端的通用障礙物識別不夠,而這種場景下激光雷達(dá)就可能及時(shí)識別。

近距離加塞,這種場景在中國道路上尤其常見,毫米波雷達(dá)的角分辨率不夠,攝像頭通常來說需累計(jì)多幀,需要幾百毫秒才可以確認(rèn)加塞,而激光雷達(dá)由于精確的角度測量能力和輪廓測量能力,可以2-3幀確認(rèn)加塞,百毫秒內(nèi)做出判斷。

同樣的原因,對于近端突出物,毫米波雷達(dá)和攝像頭相對不足,而激光雷達(dá)可以做出快速判斷。

隧道場景,攝像頭在光線亮度發(fā)生突然變換的場景有致盲情況發(fā)生,而毫米波雷達(dá)一般不識別靜止物體,如果隧道口剛好有一個(gè)靜止車輛,這時(shí)就需要激光雷達(dá)的準(zhǔn)確識別能力。

十字路口無保護(hù)左拐場景對激光雷達(dá)的大角度全視場測量能力有很大考驗(yàn),需要同時(shí)滿足大視場和遠(yuǎn)距測量能力。

地庫場景,毫米波雷達(dá)由于多徑反射性能不佳,而光線強(qiáng)弱變化又會(huì)影響攝像頭的性能,這時(shí)激光雷達(dá)獨(dú)特的優(yōu)勢就可以得到發(fā)揮。

在對激光雷達(dá)要應(yīng)對的獨(dú)特場景做了充分的分析后,華為進(jìn)一步確認(rèn)激光雷達(dá)的規(guī)格定義,總結(jié)為:

高速場景要看的遠(yuǎn),需要看到200米之外的車,這決定了激光雷達(dá)的測距規(guī)格。

復(fù)雜路口要看的寬,這決定了激光雷達(dá)的水平FOV。

近端要很好的應(yīng)對加塞并看到突出物,這就決定了激光雷達(dá)的垂直FOV。

基于場景分析,華為設(shè)計(jì)、開發(fā)了這款96線中長距激光雷達(dá)產(chǎn)品,可以實(shí)現(xiàn)城區(qū)行人車輛檢測覆蓋,并兼具高速車輛檢測能力,更符合中國復(fù)雜路況下的場景。

大視野120°×25°,應(yīng)對城區(qū)、高速等場景的人、車測距訴求

全視野中,水平、垂直線束均勻分布,不存在拼接、抖動(dòng)等情況,形成穩(wěn)定的點(diǎn)云對后端感知算法非常友好

小體積,適合前裝量產(chǎn)車型需求

激光雷達(dá)是一款光機(jī)電一體化的產(chǎn)品,需要光機(jī)電多領(lǐng)域深度整合。得益于ICT領(lǐng)域光學(xué)設(shè)計(jì)、信號處理、整機(jī)工程等長期積累,華為重構(gòu)了激光雷達(dá)的核心部件,包括發(fā)送模塊,接收模塊和掃描器,比如:

華為選擇微轉(zhuǎn)鏡掃描器架構(gòu),不是簡單的做微轉(zhuǎn)鏡,而是解構(gòu)了電機(jī)、軸承等關(guān)鍵部件,通過精準(zhǔn)的掃描控制,提升點(diǎn)云精度的穩(wěn)定性與一致性。

收發(fā)端通過精準(zhǔn)的光路控制,精巧的電路設(shè)計(jì)來提升收發(fā)模塊的光電轉(zhuǎn)換效率,而這也是華為重點(diǎn)投入的方向。

滿足性能僅是車規(guī)級激光雷達(dá)的第一步,真正做到車規(guī)級,還面臨諸多可靠性問題。華為車載激光雷達(dá)的可靠性不僅來源于車規(guī)級器件選型、還依賴整體架構(gòu)設(shè)計(jì)以及海量可靠性測試驗(yàn)證。

電機(jī)作為核心部件,車規(guī)能力一直是行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn),華為憑借了20年深厚的機(jī)電能力積累和25億次電機(jī)可靠性測試經(jīng)驗(yàn),設(shè)計(jì)了滿足車規(guī)要求的激光雷達(dá)掃描電機(jī)。

電機(jī)軸承加速壽命測試

上述視頻中顯示的是通過增加負(fù)載進(jìn)行的加速老化測試,華為激光雷達(dá)電機(jī)可靠性,滿足最嚴(yán)苛車企對激光雷達(dá)工作壽命的要求。

針對車規(guī)要求的高低溫濕熱,水壓、振動(dòng)、鹽霧、人眼安全、EMC電磁兼容)、碎石沖擊等場景,華為都嚴(yán)格按照ISO國際標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行,甚至基于TOP級別車企的特殊要求,做了更加嚴(yán)苛的測試。華為有信心成為全球第一個(gè)真正車規(guī)的高線束激光雷達(dá)的供應(yīng)商。

另外,華為激光雷達(dá)產(chǎn)品的定位是前裝量產(chǎn),必然要考慮激光雷達(dá)實(shí)際安裝適配問題,如安裝數(shù)量、安裝位置,以及在運(yùn)行中碰到的環(huán)境適應(yīng)性問題。

目前,華為已有多個(gè)車型的配套經(jīng)驗(yàn),對于造型匹配、安裝位置以及環(huán)境工程領(lǐng)域都積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。

基于不同的場景要求

激光雷達(dá)配置方案也有差別

僅面向高速巡航的場景,配置一個(gè)前向激光雷達(dá)可以很好的應(yīng)對龍門架、隧道場景、ETC抬桿等問題,目前有安裝在前保險(xiǎn)杠和車頂兩種位置的趨勢。

如果要實(shí)現(xiàn)從家到公司全場景連續(xù)性智能駕駛體驗(yàn),則必須解決城區(qū)巡航、園區(qū)泊車等諸多挑戰(zhàn)。例如大路口復(fù)雜交通情況,快遞小哥騎摩托車、行人亂穿馬路這種場景,需要配置3個(gè)激光雷達(dá),實(shí)現(xiàn)300°基本無死角的覆蓋。

除造型、布置外,清洗、加熱是激光雷達(dá)解決方案必須要考慮的另外兩個(gè)功能。

在激光雷達(dá)被臟污覆蓋的場景下,可使用智能清洗系統(tǒng),華為做了大量測試來驗(yàn)證不同的噴嘴、不同的位置、不同水壓的清洗效果。由于行駛過程中也需要清洗,為了很好地測試這個(gè)場景,華為自主設(shè)計(jì)了智能清洗風(fēng)洞系統(tǒng),模擬在130km/h下清洗能力,然后再測試不同的噴嘴和壓力對清洗效果的影響,得到寶貴的一手?jǐn)?shù)據(jù)。

風(fēng)洞清洗測試,模擬在130km/h下清洗能力

除了智能清洗系統(tǒng)外,華為也開發(fā)了智能加熱系統(tǒng)。在被霜、霧、凝露、薄冰覆蓋的場景,激光雷達(dá)內(nèi)置的智能加熱系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)啟動(dòng)。

融冰測試,2分鐘除冰效果

依托在光通訊領(lǐng)域積累的精密制造能力以及先進(jìn)工藝裝備實(shí)驗(yàn)室,華為快速建立了第一條車規(guī)級激光雷達(dá)的第一條Pilot產(chǎn)線。面向百萬級量產(chǎn)需求,華為已按照年產(chǎn)10萬套/線在推進(jìn),以適應(yīng)未來大規(guī)模量產(chǎn)需求。

過去兩年時(shí)間,華為激光雷達(dá)完成了產(chǎn)品的場景需求定義、開發(fā)設(shè)計(jì),在測試驗(yàn)證、生產(chǎn)制造也有了充分的積累。華為希望把激光雷達(dá)帶入每一輛車,開啟智能駕駛新時(shí)代。

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:華為全球首發(fā)車規(guī)級前裝量產(chǎn)激光雷達(dá)!

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