激光雷达论文1000字

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牛奶泡泡韵

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[汽车之家技术]? 在上篇《先驱者》系列文章中，我们拉开了自动驾驶领域传感器的大幕（先驱者（2）机器视觉领域的中国挑战者），那么本篇文章我们将继续之前的内容，继续跟大家聊自动驾驶中关于传感器的话题。相比上一章摄像头的内容，这次我们将带大家了解一个更神秘和小众的领域——激光雷达。文章看点：激光雷达“鼻祖”竟是家音频生产商？10万美元的激光雷达竟被1000多美元的国货吊打？中国激光雷达在世界上处于什么水平？○走进激光雷达的世界激光雷达在我们的认知中，确实是一个比较神秘的传感器，无论在报道或者书籍中介绍它的资讯也不多，在汽车传感器领域我们普遍谈的都是摄像头、毫米波雷达等等（坦白地讲这方面大众也不是很了解产业现状）。这样的情况既有好处也有问题。好处就是长时间的技术沉淀让传统传感器的价格得以下降，同时不同传感器都可以按照可预见的技术路线稳步进步；问题则是凸显在传感器本身的效果上面，比如超声波雷达会受到距离的限制，毫米波雷达目标识别有难度，而摄像头则是鲁棒性不足。摄像头其实对外界的色彩、形状都很敏感，所以我们经常把摄像头比作人类的眼睛，但是摄像头对距离信息有一定缺陷，在距离判断上会产生问题。这些问题在L2驾驶辅助上面可能并不明显，毕竟L2的主要驾驶者还是人，但到了以车辆为主的L4级自动驾驶，传感器的问题就变得十分突出了，因此需要引入额外的传感器进行互补，激光雷达作为可以全天候情况下（极端的雨雪情况也会产生影响，但不受夜间影响），可以获取外界距离、方位、高度、速度、形状甚至姿态的传感器就进入了我们的视线。○激光雷达爆发前夜激光雷达本身并不是一项新技术，早在1917年爱因斯坦就提出了激光的理论基础，之后在1960年美国加州休斯实验室完成了世界上第一台激光器的制造，从此之后激光就开始进入到各个领域。美国海军在1992年的作战演习中也展示了激光雷达对目标识别的能力，后来美国海军陆战队还试验过手持激光雷达，士兵可以携带一枚激光雷达，在黑暗环境下采集周围的影像。总的来说，激光雷达在军事上拥有十分广泛地应用场景，美国军方也在致力于推进激光武器的发展。无独有偶，一场由美国国防部高级研究计划局（DARPA）发起的挑战赛在另一个领域促进了激光雷达在民用领域的发展。但前几届的情况是：没有一个挑战者能完成这个比赛。这里面既有硬件的问题也有软件的问题。 Velodyne最早在1983年成立，成立之初是一家音频设备生产商，Hall先生是这家公司的CEO。作为一名CEO，他同时也是工程师，平时最大的爱好就是创新。参加DARPA挑战赛的初衷就是一个工程师对科技的兴趣使然，不过可惜的是之前的比赛都以失败而告终，而单线激光雷达的成功让他发现了激光雷达的潜力，同时他还将单线激光雷达拼装在一起，并在2006年打造出64线的激光雷达。Velodyne也就是从这个时候开始，开始慢慢转变为专业的激光雷达生产商。『Velodyne64线激光雷达』可以这么说，从2004年DARPA挑战赛之后，激光雷达在自动驾驶方面的应用才慢慢进入人们的视线，但因为成本、技术、生产等因素的制约，一直到2015年之前，激光雷达更多是作为科研产品的存在。本质上讲，还是因为自动驾驶的火爆，才最终推进了激光雷达的发展，所以说在2015年之前，激光雷达并没有真正的商业化（哪怕是Velodyne），少得可怜的出货数量、技术壁垒过高的生产技术以及复杂组装工艺带来的长时间生产周期严重制约了它的发展。○走向竞争的中美企业真正的转折点在2015-2016年。当时平静的自动驾驶市场再起涟漪，谷歌阿尔法围棋机器人在围棋人机大战中击败世界冠军——韩国棋手李世石，人工智能这个话题再次被炒热，而引申出来的自动驾驶也再次进入我们的视线。人们开始意识到，随着人工智能的进步一发展，自动驾驶或许不再是百年后的未来。另一方面，资本市场也开始在背后推波助澜，车企巨兽们开始悄无声息地的布局市场。自动驾驶的火热犹如一块大蛋糕砸在了Velodyne的头顶，准确地说是在砸在了激光雷达行业的头顶，一机难求是当时很常见的场景，甚至出现过自动驾驶公司恳求Velodyne货源的故事。可以这么说，传感器领域一直秉承着：从无到有，从有到优，从优到精的发展过程。在激光雷达市场的前期，美国企业确实起到了绝对的领导作用，不过从2016年起，初生牛犊不怕虎的中国激光雷达企业开始对Velodyne进行围猎。这其中涌现出一批十分出色的企业，比如速腾聚创、禾赛科技等等。其中速腾聚创是国内最知名的激光雷达企业之一，相比Velodyne，速腾聚创的成立时间显然并不长，虽然在国内属于最早进行激光雷达开发的头部公司，但从整体的时间线上看并不占优。这家公司能迅速得到车企和自动驾驶公司的青睐必然有其独到之处，在我看来主要有三个方面：成本、技术和服务。美国激光雷达企业的产品生产同样如此，Velodyne即使有大量的订单，也很少去加班生产，工厂人会按部就班的上班、下班，甚至会有延期交货的情况出现。人工成本低的第二个表现在于充裕的技术工人储备。在广东地区拥有非常完善的光电研发生产体系，因此拥有很多技术工人，他们的素质相对较高，通常有从事半导体、光电产品的生产加工经验，比如东莞、宝安等地区，这样中国的科技公司在招收技术工人方面并不是难题，那么在没有技术瓶颈的前提下，通过增加工人来实现销量的突破是非常轻松的。这就是生产上的优势，同时也是中国完整工业体系带来的利好，在美国政府鼓吹“让制造业重回美国”的今天，中国拥有完整的工业体系是前人为我们留下的宝贵财富，正是有了这些基础，我们才能在更高的舞台上有一席之地。除了生产方面的优势，第二个竞争点在于激光雷达本身的技术。在激光雷达领域有这样一个说法：七分靠设计、两分靠工艺、一分靠供应链。一颗激光雷达最初的设计决定了它是否可以成功。这类激光雷达对于机械旋转机构精度、可靠性要求高，硬件内部的每一条线都有一对激光发射器和接收器组成，为保证精确测距，需要保证激光在完成这100-200米的路程后，刚好能让发射出去的激光要被成对的接收器收到，产品难度较高；目前订单量较小，激光雷达都是采用手工制作，需要将发射和接收模块进行精密光学对准装配，工作繁复，工作量大，大批量生产难度大。以前Velodyne的64线激光雷达就是这种类型，64个发射器集成在一个板上，工人需要对每个激光发射器进行调试，这需要大量的时间，完成调试后还需要重新检测，如果出现问题还需要重新调试；另一方，激光发射器采用点胶的安装工艺，也就是胶水连接，这进一步增加了出现问题的几率。因此要从设计之初进行改进，比如由点胶变为螺丝固定，不使用那么多发光源而改为采用微振镜的方式进行扫描等等，都可以降低生产难度。而这也发展出一系列其他类型的激光雷达，比如我们目前经常听到的固态激光雷达，这种雷达就是采用MEMS微振镜技术的激光雷达。因此单从产品上看，速腾聚创可以和Velodyne进行完全正面的交锋，从实际情况上也确实如此，速腾聚创从成立之初便一直和Velodyne进行价格战。要知道一直以来Velodyne的激光雷达都是以价格昂贵著称，而通过速腾聚创等国内企业的价格战，激光雷达市场的价格确实在拦腰斩似的下降。早期Velodyne的128线激光雷达单价可以达到10万美元，而如今速腾聚创等中国玩家的进场直接拉低的整体的售价。速腾聚创在今年年初发布的125线固态激光雷达售价仅有1898美元（13383人民币），而在前段时间，华为也表示要开发100线激光雷达，并且要在未来将实现让激光雷达成本降至200美元（约1391人民币）。即使是Velodyne也开始针对自己的产品进行降价，在今年CES上，Velodyne就发布了一款名为Velabit的激光雷达，它的售价仅有100美元。价格越来越便宜的激光雷达意义重大。首先，它降低了车企和自动驾驶企业的成本，促使车企可以大批量采购，并加快自动驾驶的发展；其次，低价格的激光雷达让L2或者L3级自动驾驶使用这种传感器成为可能，而激光雷达又因为其本身的性能，进一步提高了L2和L3级自动驾驶的稳定性，可谓是一举两得。速腾聚创的最后一个优势在于服务。邱纯潮先生之前表示，速腾聚创提供的不仅仅是一个激光雷达，而是智能传感器，其中智能两字让速腾聚创的服务有了质的改变。速腾聚创一直坚持的本质是将激光雷达硬件和软件结合起来，有点类似苹果公司的味道。正是由于速腾聚创的这些特点，使得这家公司可以快速的发展，同时开始快速蚕食不同的市场。比如自动驾驶初创公司，亦或者是传统车企，这大大压缩了美国企业的生存空间，也为顶级制造商Velodyne的败走麦城埋下了伏笔。○中国激光雷达的高光时刻：Velodyne败走麦城，中国企业乘风破浪 2019年，一则来自Velodyne裁员的消息在网络上流传，作为激光雷达的鼻祖级公司，出现裁员现象并不寻常，果然随后Velodyne表示退出中国市场，同时取消中国的技术和销售团队，这意味着Velodyne基本放弃了中国市场。一汽、阿里菜鸟、AutoX等目前在自动驾驶研发过程中，都选择了速腾聚创的产品，可以说Velodyne退出中国市场确实是中国激光雷达企业的一次强力围猎。○中国企业眼中的激光雷达未来关于激光雷达的未来，速腾聚创也有一些自己的理解。首先是不起眼的低速物流场景，速腾聚创从供应商的角度看，低速无人化来得远比我们想象中更快。在2017年的时候，京东就已经在清华大学、中国人民大学等进行了无人配货车的试运营，其中传感器的供应商就来自速腾聚创。除此之外关于最近火热的Robotaxi，速腾聚创认为火爆的背后是资本的推动，从他们的角度看其实还要有很长的一段时间才可以实现。现阶段来说，取消车内安全员这一步都非常困难，邱纯潮先生就认为Robotaxi成熟还需要十年。至于激光雷达的未来，随着大疆、华为的入局，市场竞争势必会更加激烈，邱纯潮先生认为这不仅是挑战，更是一种促进，促进着中国企业不断进步，同时也能让中国企业在世界上具有更强的竞争力。编辑点评：这篇文章我们正式进入到了自动驾驶最先进的传感器领域。未了能更好的呈现专业厂商对激光雷达的理解，我们专门奔赴深圳采访到了速腾聚创的COO，因此本文的很多论点都来自邱纯潮先生。可以看出，中国在激光雷达领域确实比较争气，中国企业在这场科技制高点的争夺赛上并没有落后，当然传感器销量出色的背后是自动驾驶的蓬勃发展，只有在自动驾驶领域做出持续性突破，未来才会有更多可能。下一篇，我们将继续带大家了解激光雷达，我们将更详细的介绍激光雷达的生产、试验，近距离带大家感受科技的魅力。（图/文汽车之家冷晓阳）

356 评论 2小时前发布

嘉嘉麻麻8866

激光雷达是向目标发射激光束信号，接收器根据接收到的反射信号与发射信号进行比较进行一定的运算处理后得到目标物体的相关信息，比如目标距离，目标方向、目标高度、目标速度等。激光本身具有非常精确的测距能力，测距距离精度可达到几厘米，激光雷达工作原理与船用雷达原理非常接近，它是以激光束作为信号源，发射到船体上，引起散射，一部分光波会反射回激光雷达接收器，激光雷达不断发送脉冲激光进行扫描目标船体，就可以得到船舶上船体的点云数据，由此数据就可以得到精确的三维立体图像，基于激光雷达的原理和其特性，现激光雷达技术已经广泛用在军事、农业、气象、医疗、水土检测、自动驾驶等领域，作为应用场景较为单一的河道内检测船舶的可行性非常高的。激光雷达检测船舶超高偏航该传感器的点云密度可轻松超过128线激光雷达。面对反射率低至 10% 的物体，探测距离仍可达 320 米，可探测量程极限1000米，角度精度达 03°，光束发散角低至 12°（垂直）x 02°（水平），在工作时可射出多线激光同时进行高速非重复扫描，每秒可将多达 240,000 点的点云数据分布在约 15 度 FOV 里，仅需 100 ms 视场覆盖率即可达到 8%，点云密度超过市面上主流 128 线机械式激光雷达，传统的机械激光雷达需要旋转电子元件让其扫描范围实现360度覆盖。激光雷达的独特设计不使用此类移动部件，只使用旋转棱镜，与传统的机械激光雷达相比，此种设计使其激光雷达能够工作得更久、更可靠。下图为激光雷达扫描图以及覆盖率曲线图。激光雷达多线扫描激光雷达覆盖率曲线图激光雷达结构图在桥梁防船撞智能预警系统中，激光雷达技术可精准检测船舶的高度，长度、宽度。喜讯科技做了不少的案例工程。桥梁防碰撞预警系统具有强大的数据处理能力、可对船舶的形态分析、三维重构、吨位计算、多源数据的融合输出船舶流量、航行状态的最终结果，报送给相关管理部门。激光雷达在于提供一种新的船舶超高与偏航检测手段，即可实现超高检测，同时有能实现偏航预警，实时性高，误判率低，检测精度高。激光雷达检测船舶航行状态

190 评论 6小时前发布

玉帝偶吧

你好，不好意思，这个我不会哦

344 评论 10小时前发布

Oo棉花糖小鱼o0

这个在一般的硕士毕业大论文里都会论述激光雷达探测大气的基本原理即是上述几种激光与大气相互作用的机制。激光器产生的激光束经光束准直（有的情况下需要扩束）后发射到大气中，激光在大气中传输遇到空气分子、气溶胶等成分便会发生散射、吸收等作用。散射中的小部分能量——后向散射光落入接收望远镜视场被接收。被接收到的后向散射光传输到光电探测器（通常为PMT）被转换成电信号（一般为电流信号），实现光-电转换，再经一系列的运算放大，最终被显示、记录。对于不同高度的信号，利用激光信号传输时间间隔来记录，光速c已知，便可换算成距离：。如果接收到的是回波点数，乘以系统距离分辨率即得高度。这样就获得了激光雷达P-z数据，利用激光雷达方程结合相关算法便可反演出相关大气特性，如大气垂直消光廓线、气体浓度、成分以及温度廓线等。

268 评论 11小时前发布

阳光的玖零

激光雷达工作原理如下：向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成，激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去，光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲，送到显示器。激光雷达应用分类可以分为：1、避障雷达2、化学试剂探测激光雷达3、机载海洋激光雷达4、无人驾驶激光雷

153 评论 12小时前发布

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