新葡亰平台游戏网址北京车展:速腾聚创MEMS固态激光雷达完成国内首秀

车东西1月11日消息,激光雷达创企速腾聚创在CES上亮出一套组合拳:发布MEMS激光雷达、宣布与高德地图在高精地图上达成合作、推出激光雷达与摄像头数据融合算法。

文章来源:芯智讯

速腾聚创MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre现场演示

探测距离的长短取决于我们采用的光源是 905nm 激光器还是 1550nm
激光器,而且探测器的灵敏度也会产生影响,这里相关的要求还是挺多的。

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1550nm与905nm的激光器光源之争,更多在于成本与性能的博弈。对于低成本的905nm光源激光雷达来说,要做到足够的探测距离是需要攻克的技术关卡。RS-LiDAR-M1在905nm激光器基础上实现了探测距离极限的突破,距离达到200米。

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摄像头需要在数据库里有这个东西存在,才能识别它;而激光雷达首先是对障碍物进行识别,然后再去分类。

此外,速腾聚创还宣布与高德地图达成合作,推出“基于高精地图的激光雷达整体感知系统”,实现激光雷达与高精度地图的应用融合。下游的自动驾驶开发者使用“速腾聚创激光雷达+高德高精地图”的打包方案,将有助于降低开发难度,加速开发进程。

△RS-LiDAR-M1 视场角提升至120°,分辨率之高可清晰分布栏杆栅栏等细小物体

国内专注于自动驾驶激光雷达传感器厂商——“速腾聚创”,自今年1月份在美国拉斯维加斯CES(国际消费电子产品展)公开演示最新MEMS技术之后,他们也选择了本次车展作为在国内首秀的主战场。

自动驾驶发展最具有代表性的事件是 2004 年举办的美国 DARPA 挑战赛,有 25
支队伍依照兴趣参与,当年没有一支队伍完成任务,比赛总里程也就 11.78
公里。

此外,M1-Pre体积也得到缩小,可以嵌入到车体内,其在设计生产上均面向车规级标准,正在申报认证。速腾聚创预计,M1-Pre最快将于今年一季度向车厂交付样机。

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行业内越来越多人相信,打造一台人人用得起的激光雷达,需要对传统的机械扫描式激光雷达进行全固态设计,减少其上大量可移动的部件。因为这样有助于激光雷达满足车规级和量产的需求。

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RoboSense(速腾聚创)是全球领先的激光雷达(LiDAR)环境感知解决方案提供商。RoboSense作为CES
2019创新奖获奖者。RS-IPLS针对更安全的自动驾驶量产车而推出的首个基于硬件和软件算法的解决方案,它包括第一代RoboSense
MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre和AI算法。
RoboSense将在2019年CES上展出全新升级的MEMS 固态激光雷达RS-LiDAR
M1,在北馆9310号展位。
CES于2019年1月8日至11日在内华达州拉斯维加斯的拉斯维加斯会议中心举行。

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现在的 32 线或者 16
线激光雷达,分辨率再往下做很大程度上受到物理体积的限制。但是 MEMS
激光雷达可以做到水平分辨率 0.09 度、垂直分辨率 0.2
度,往后能达到水平分辨率 0.1 度、垂直分辨率也是 0.1 度,再往后还能识别出
200 米外的 10*10 厘米大小的物体。

M1-Pre的测量角度为63°X20°,其角分辨率则达到了0.09°X0.2°,垂直角分辨率较此前产品更高,从数据上看等效100线机械式激光雷达。速腾聚创表示,50米外的1.7米高的人,M1-Pre将会有10条扫描线束探测到。这使得M1-Pre对环境探测的精度更高。

全新光机系统的设计,令RS-LiDAR-M1水平视场角相比前代产品M1Pre提升近100%,达到惊人的120°。通过采取不同的安装方式,可满足L3-L5级别的自动驾驶需求。使用5个RS-LiDAR-M1
合理分布,即可实现汽车无盲区360°感知覆盖,并在汽车前方获得双LiDAR感知冗余,满足L5级别自动驾驶需求。以目标量产成本200美元计算,5颗RS-LiDAR-M1硬件成本只要市场上最高线束的机械式LiDAR的1/100,更加符合自动驾驶量产车对LiDAR的成本要求。

据了解,RS-LiDAR-M1
Pre从设计之初就针对自动驾驶量产车需求打造的。它的核心技术在于,使用了先进
MEMS micro mirror
结构颠覆了传统的整体机械旋转结构,并且大大减少激光器的数量,让RS-LiDAR-M1Pre兼具高分辨率、低成本、易量产、容易通过车规等优势,这些优势也正是满足自动驾驶量产车需求的条件。

固态激光雷达是未来的方向,现在激光雷达做下来,我们觉得 MEMS
是最容易实现的。它的优点是在于它的高分辨率、长距离、车规级、易量产以及低成本。

2、在这个领域,软硬件结合也正在成为提升竞争力的重要手段。

速腾聚创是一家研发机器人感知产品–激光雷达的公司,让机器人拥有环境感知能力。速腾聚创利用公司自主研发的机器人感知产品,将三维数据处理算法和深度学习技术相结合,通过持续的技术创新,让机器人拥有环境感知能力。以市场需求为导向,为客户提供硬件设备、软件、服务和解决方案。公司研发中心位于深圳,核心研发团队博士研究生占比超过70%。RoboSense自主研发的激光雷达产品可广泛应用于无人驾驶、无人机、服务机器人、三维测量及数字建模等领域,并针对不同的需求配套定制化的专业软件。

相比往届的北京车展,本届车展可以说是有史以来展出自动驾驶技术规模最大的一次。除了整车厂商参展外,众多汽车零配件厂商也参与其中,成为本届车展最大的特色。

这个时间已经很接近了,对我们这样的供应商来说,也是非常紧张的。因为现在距离
2020
年也就只有两年了,而激光雷达的成本压缩和保证产品可靠度,还有很多路要走。激光雷达的发展一定是朝着量产、低价以及稳定性方向去发展。

M1-Pre

“RoboSense 的RS-LiDAR-M1
激光雷达感知技术是一次巨大飞跃,”RoboSense联合创始人Mark Qiu表示。
“我们坚持开发低成本高性能的车规级激光雷达,推动LiDAR市场结构发生改变——LiDAR不仅仅应用在全无人驾驶车辆,它也可以在辅助驾驶上发挥它的优势,让车辆低成本探测到外界的环境信息,保障驾驶的安全。”

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激光雷达相较于摄像头的好处是它能得到准确的三维信息,而且它自己就是一个主动光源,能够不受光照的影响,白天和晚上都能正常工作。

发布M1-Pre过后,速腾聚创还展示了激光雷达与摄像头数据的底层融合技术——LCDF(
Lidar-Camera-Deep-Fusion) 。这项技术把MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1
Pre与摄像头进行硬件上的底层融合,让自动驾驶车辆能够获得周围环境同步的三维信息+RGB信息,从而使自动驾驶系统可以更精准地对物体进行识别。

水平视场角达提升一倍,达到120°

作为中国激光雷达整体感知方案提供商,速腾聚创(robosense)能够在一众国外激光雷达厂商的围攻之下守护住中国自动驾驶激光雷达市场的阵地,并且率先推出固态激光雷达方案公开演示。可以看出,中国创新科技企业已经逐渐强大起来,并自主掌握激光雷达核心技术,在世界范围内处于领先地位,在自动驾驶全面落地的将来,不存在LiDAR技术封锁问题,可以畅通无阻地快速发展。

以下是邱纯鑫演讲全文:

速腾聚创的MEMS激光雷达M1-Pre发布于CES首日,具有探测距离长、分辨率高、成本低、容易量产、面向车规五大特点。

△RS-LiDAR-M1 以低成本的905nm光源达到200米探测距离

北京车展作为汽车行业里备受瞩目的车展之一,于4月25日盛大开幕。各大车企都趁此机会发布新车或者上市新车,一时之间百花齐放。自动驾驶,作为汽车界最为关注的话题之一,自然也成为本次车展的科技亮点。

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此前,激光雷达+摄像头数据的融合通常都是下游的自动驾驶方案商自行开发,需要解决不用传感器数据的时间同步和空间校准问题。而速腾聚创推出LCDF,直接针对数据融合给出了一套硬件+软件的解决方法,可以降低下游公司的开发压力,减少重复造轮子的工作。

早在CES
2018上,RoboSense就率先展出了第一代MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1Pre。2018年5月,该产品首次搭载到菜鸟的无人物流车上,亮相阿里菜鸟全球智慧物流峰会,成为全球首款搭载到无人驾驶车辆的固态激光雷达。目前这款固态激光雷达产品已经开始向全球顶级Tier1
OEMs进行送样。

以此同时,速腾聚创(robosense)还联合了阿里菜鸟、京东、roadstar.ai、驭势、真机智能、青飞智能等,30+
自动驾驶合作伙伴,集体亮相北京车展,展出的自动驾驶方案。覆盖了乘用车、商用车、物流车、作业车、园区车,囊括自动驾驶5大落地场景。可见中国无人驾驶企业之多,方案落地速度之快。

Waymo 是全球自动驾驶的领头羊,大家看它在 2016、2017 年和 2018
年对车的下单量从 100 辆到 600 辆增长到 2
万辆,这个增长还是很快的。萌芽期的时候自动驾驶发展都是以 10 年甚至 20
年为一个阶段;到了发展期,基本是按月算,到现在则是按天来算。

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RoboSense 在 CES2019上展出

据获悉,速腾聚创的自动驾驶合作伙伴有数百家之多,本次北京车展仅从其中选出较有代表性的30+家作为展出代表,用于体现中国自动驾驶军团之庞大。这也向全世界展示了正在全方位快速落地的中国自动驾驶方案,以及来自中国激光雷达力量。

作为激光雷达领域第一梯队的玩家,速腾聚创在今年 1 月的
CES上对外展示了旗下的第三代 MEMS 固态激光雷达产品,吸引了很多关注。

1、产品固态化与低成本化是这个行业发展的必由之路。

RS-LiDAR-M1
匠心独具的LiDAR系统,带来巨大量变,在最终输出的点云效果上更是表现显著。

由于速腾聚创(robosense)的固态激光雷达在国内是第一次对外公开展出和演示,现场吸引到了不少媒体与行业人士的关注。本次所展出的MEMS固态激光雷达RS-LiDAR
M1
Pre,硬件外观虽与年初美国拉斯维加斯CES2018上如出一辙。可经过了CES展归来的短短三个多月时间,速腾聚创已经将摄像头底层融合技术再次升级。从现场实测点云的效果来看,点云效果有了明显的提升。

*速腾聚创 CEO 邱纯鑫

M1-Pre的最大探测距离超过200米,刷新频率每秒20帧,能够帮助自动驾驶车更早发现远方障碍物,更好地满足高速自动驾驶的环境感知需求;

1月4日,作为CES2019创新奖得主的自动驾驶激光雷达感知系统提供商RoboSense(速腾聚创),今年宣布将在CES2019上,公开演示全面升级后的MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1。它是由RoboSense专门为自动驾驶量产车而设计的车规级固态激光雷达,能为自动驾驶车辆提供突破性智能感知能力。

后面可能还会做一些智能化的扫描,跟人眼的影射功能是一样的,MEMS
可以定向扫描,结合识别算法做一些影射功能。

车东西文 | Origin

光机系统与信号处理技术方面的大幅升级,让M1在探测能力大幅提升。即使栏杆栅栏等细小物体,RS-LiDAR-M1也能清晰分辨。

摄像头识别的颗粒度比较高,它能得到一个丰富的纹理色彩,所以它能做精细化的识别,在这一点上激光雷达不如摄像头。比如目前的激光雷达没办法把车辆的品牌识别出来。

由于采用MEMS微振镜方案,M1-Pre中的激光发射器、接收器得以减少,复杂的光路结构也得以简化,节省了调校的人力与时间成本,因此M1-Pre更加容易实现量产,其量产成本也得以大幅度降低,据称将达到千元人民币级别。

距离达200米,点云效果实现飞跃

摄像头最大的缺点还是它受环境光的影响比较大,而且它对数据的要求比较高,无论是深度学习还是其它的机器学习的方式,摄像头对数据的质量要求都比较高:数据质量好,它可能就识别得好。

从速腾聚创推动激光雷达应用落地的三大动作中可以看到:

经过一年潜心研发,此次CES将公开演示的RS-LiDAR-M1,通过全新光机系统设计进一步激发出MEMS技术的巨大潜能,让M1在探测距离、分辨率、视场角、可靠性等全方位取得突破性「进化」,进一步印证了RoboSense在LiDAR感知技术的能力。

激光雷达的高分辨率和低成本是未来的趋势,我们希望在 2020 年做到量产价格
200
美金一台,过程中会给大家提供一些样品,这些样品的价格还没定,但基本是朝着目标去做。

2018
全球人工智能与机器人峰会在深圳召开,峰会由中国计算机学会主办,雷锋网、香港中文大学承办,得到了宝安区政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会,旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。

这是我们总结的一个表,可以看到所有的车厂或者 Tier 1
的自动驾驶发展时间表,基本上都集中在 2020 年到 2022 年实现 L3 或者
L4。L5 会大有不同,有些企业实现 L5 的时间会定在 2025 年,而有些是 2022
年,有些则选择 2030 年。

当时大家评论说,这次比赛之所以没有完成任务最主要的原因是车辆对环境感知得不充分,几吨甚至上十吨的车,碰到前面的小草堆就过不去。这也侧面反映出纯视觉传感器的缺陷,它们要对强光对射、黑暗、斑驳光影的道路环境进行感知,将大大增加算法的难度。

我们会有一些标注,把车分类出是卡车、小汽车还是行人、自行车。但是也就只能分出这几个类别,不能有更精细化的分类。

Velodyne 在 2004
年的时候也参与了这项比赛,在深入思考之后,这家公司了解到激光雷达的重要性,所以就研发了
64 线激光雷达,这款产品至今已经有十几年的历史。

在车规级方面,目前的 MEMS
激光雷达已经在做车规级的认证,然后就是量产准备,它基本产品化之后,它的成本也会随之降低。

上个月月底,菜鸟发布了物流小车,他们说要在三年内投入 10 万台车;京东在6
月 11
日也发布了相应的设备并且决定落户长沙,而且下一个落地项目的选址也接近敲定。

这是速腾的激光雷达产品的点云图,它可以对周围障碍物进行识别,包括对路边沿进行检测,还能进行定位,定位精度大概在
10 厘米左右。

文章来源:腾讯网

作为深圳的本土企业,速腾聚创这一次深度参与了雷锋网承办的 CCF-GAIR
人工智能与机器人峰会,这家公司既在展台上展示了其全线激光雷达产品,还有测试样车实际呈现他们的
P3 激光雷达感知系统方案。此外,速腾聚创 CEO
邱纯鑫还在大会的智能驾驶专场进行了主题演讲,主要从传感器的角度看自动驾驶的进阶。

从 2016 年开始,自动驾驶进入了一个量产落地期,现在大家对落地越来越急迫。

回顾自动驾驶历史,最早应该追溯到差不多近百年前,美国的陆军电子工程师
Francis 做的用无线电波去控制车辆的刹车、离合以及转向;然后就是 1956
年美国通用用一些预埋电缆配合车上安装的接收器去进行车辆的控制;再有就是
1977 年的日本筑波工程研究院开始使用摄像头传感器。到了 1998
年,意大利的帕尔马大学使用双目摄像头对物体进行识别、导航,当时跑了 2000
公里,94% 的里程都是在自动驾驶模式下完成的,剩下 6%
左右在人工干预下完成。

新的突破出现在 2005
年,斯坦福大学车队当时在车顶上装了多个单线激光雷达,这类单线激光雷达原来并不用在机器人或自动驾驶车辆上,而是用在工业方面,探测距离并不远。但是,给车辆装上这类单线激光雷达后,车辆就能够完成任务了,这算是一个比较大的突破。

后来,多线激光雷达成为自动驾驶方案的常见配置,以至于 2017
年的时候,全新的奥迪 A8
上就采用了激光雷达传感器,成为全球首款安装激光雷达的量产车型。

这张图是激光雷达和摄像头的性能对比。

大家看 MEMS 的工作原理,它就是采取少数的激光发射器,原来 16 线采取
16个发射器,32 线要采取 32 个发射器,64 线又则继续翻倍。MEMS
激光雷达不是采取发射器和接收器物理的叠加,而是采取 MEMS
两个维度的振动,来提升扫描的线数。

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