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激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来

2016/3/3 9:19:01来源:中商情报网 【字体:

导 读:LiDAR——Light Detection And Ranging,即激光雷达,是利用激光、全球定位系统GPS和惯性测量装置(Inertial Measurement Unit,IMU)三者合一,获得数据并生成精确的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。
关 键 词:激光雷达 市场分析 低成本 加速 无人驾驶

  LiDAR——Light Detection And Ranging,即激光雷达,是利用激光、全球定位系统GPS和惯性测量装置(Inertial Measurement Unit,IMU)三者合一,获得数据并生成精确的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)。简而言之,就是激光束探测目标的位置、速度等特征量的高精度雷达系统。原用于军事领域,目前已延伸至汽车无人驾驶领域。激光雷达(Lidar)和毫米波雷达(RADAR)的主要区别是激光雷达发射的是可见和近红外光波而毫米波雷达使用的是无线电波。
 
  一、激光雷达起源军工,用途广泛
 
  激光雷达的研究起源于上世纪60年代末,但较为笨重和昂贵,功能也很有限。随着GPS定位精度达到了厘米量级,用于记录激光来回时间的计时器和惯导测量仪(IMU)的相继问世,1995年激光雷达实现了真正商业化。因为激光雷达的应用尤其是移动测量像车载或者机载必须要有高精度的雷达。商业化激光雷达真正面向市场是在95年,从此进入一个高速发展期。
 
  源于军用,民用最大应用为地理测绘
 
  激光雷达的应用一开始主要为军事领域,受到了各国军事部门的极大关注。相比普通雷达,激光雷达可提供高分辨率的辐射强度几何图像、距离图像、速度图像。按用途和功能划分,有跟踪激光雷达、制导激光雷达、火控激光雷达、气象激光雷达、水下激光雷达等,可适应不同战场环境。
 
  战场侦查雷达(左下图)/伯克级驱逐舰(红圈是火控雷达,绿圈是相控阵搜索雷达)(右下图)
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  民用领域中,激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光扫描仪、三维激光雷达等。激光雷达的主要应用仍然在测绘之中,其中二维激光雷达和三维激光雷达可以实现空间建模,可以使用在机器人及无人驾驶之中。
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  激光雷达地形测绘(下图)
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  激光扫描仪制造主要有三类公司:2D激光雷达生产商、IMU生产商和纯粹的系统集成商。
 
  1)自产2D激光雷达扫描仪,外购GPS/IMU及其他硬件和软件,集成车载激光雷达,代表公司:Riegl、Optech
 
  2)自己生产IMU、导航及软件,购买其他厂家的激光扫描仪和其他部件,集成激光雷达,代表公司:IGI、3DLaserMapping、天宝;
 
  3)集成商,外购IMU、导航、激光扫描仪进行车载激光雷达集成,代表公司Topcon。
 
  国内已有多个自主激光扫描仪产品,主要应用于测绘
 
  国产激光雷达主要也是用于测绘,产品的性能与国外相比仍然有一定差距。测量系统厂商主要有广州中海达、北京北科天绘科技等。华达科捷已经研发出32线束的三维激光雷达,将于母公司的巨星科技的AGV配合支持使用。中海达生产的I-Scan是国内的首个三维激光扫描仪。
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  小型化、高精度、相对廉价,Velodyne是无人驾驶使用首选
 
  用于无人驾驶的车载激光雷达的主要供应商为Velodyne、Ibeo。Google采用的价值7.5万美元的VelodyneHDL-64E可以说是激光雷达中的劳斯莱斯,通过64束的激光束进行垂直范围26.8度,水平360度的扫描,每秒能产生130万的数据点。相比同类产品如SickLaserRangefinde(价值6000美金)每秒产生6000个数据点,在量级上是不可同日耳语的。但Velodyne产品相对测绘类的车载3D激光雷达动辄几十万美金的价格,仍然是较为廉价的选择。
 
  lbeo和Velodyne产品介绍(下图)
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  观察Velodyne HDL-64E的内部结构,主要由上下两部分组成。每部分都发射32束的激光束,由两块16束的激光发射器组成。背部是包括信号处理器和稳定装置。
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  二、激光雷达是目前最有效方案,成本下降将加速无人驾驶
 
  于今年12月10日路测成功的百度无人驾驶汽车车身上,部署了毫米波雷达、视频等感应器,其车顶还安置了一个体积较大、价值70万余人民币的64位激光雷达(VelodyneHDL64-E)。该激光雷达由美国Velodyne公司生产,能对本车周边半径70米范围内的环境进行三维扫描,以3D激光云点的方式呈现,给予自动驾驶汽车的智能决策系统提供周围环境最原始的判断依据。百度和Google均致力于实现无人驾驶的最终阶段——完全自动驾驶。LiDAR传感器的高精度扫描,适用于复杂环境探测,使得无人驾驶汽车可以在人车混杂的道路上无限接近“零事故”驾驶。
 
  “环境感知+导航定位”造就激光雷达的核心地位
 
  3D激光雷达在无人驾驶运用中拥有两个核心作用。
 
  1)3D建模进行环境感知。通过激光扫描可以得到汽车周围环境的3D模型,运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。
 
  2)SLAM加强定位。3D激光雷达另一大特性是同步建图(SLAM),实时得到的全局地图通过和高精度地图中特征物的比对,可以实现导航及加强车辆的定位精度。
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  车载激光雷达设备的主要成本花在GPS/IMU和2D激光扫描仪,约占总成本的80%。
 
  1)车载激光雷达系统的优劣主要取决于2D激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多,每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵,以Velodyne的产品为例,64线束的激光雷达价格是16线束的10倍。
 
  2)对于较高要求标准的IMU,是基于光纤陀螺的技术制造的。其价格昂贵,大约在150万元左右。对于较低要求的IMU,有许多厂家的设备可以选择,价格根据型号变化,在10万元到50万元之间。
 
  3)Velodyne的车载激光雷达目前看来并没有加入IMU部件。
 
  目前行业对是否使用激光雷达仍然抱有争议,特斯拉的总裁ElonMusk就公开表示无人驾驶并不需要激光雷达,将现有的传感器发挥的极致也能实现无人驾驶,而德尔福、丰田均已开始和激光雷达企业合作。激光雷达是否运用极大程度上取决于成本和效果,目前尚难以判断激光雷达未来的市场渗透率。如果低成本的激光雷达方案如能达到同样效果,将极大的推动无人驾驶进度,渗透率也会直线上升。麦肯锡认为无人驾驶解决方案成本达到2万美金时,无人驾驶汽车将具备极大的商业价值。我们做一个大胆的假设:2025年,2000美金的激光雷达被普遍认可,全球有5%左右的汽车成为无人驾驶或高度自动驾驶汽车,那么激光雷达的市场需求将达到110亿美金。
 
  三、“降维+黑科技”,激光雷达方案成本或大幅下降
 
  目前行业有三种方式来降低整个激光雷达的使用成本:
 
  1)降维:使用低线束低成本激光雷达配合其他传感器提高整体系统的稳定性,降低激光雷达依赖和成本。
 
  2)黑科技:新的激光技术“固态”激光雷达的价格大幅下降,有望成为颠覆行业的黑科技。
 
  3)规模效益:目前激光雷达的应用仍然较小,当无人驾驶汽车的产量大幅上升将带来极大的规模效益。
 
  激光雷达精度不同带来巨大的成本差异
 
  Google无人车、百度无人车均使用高端配置,采用VelodyneLiDAR是64束激光、360度扫描,单个定制的成本在8万元左右。目前,Velodyne公司已经开发出了相对便宜的LiDAR传感器版本,售价分别为8千美元和3万美元。其中,8千美元的版本体积小巧,只有10厘米高,约1.2斤。该版本是由16束激光取代64束激光,支持360度无盲区扫描,牺牲一定的数据规模云点,16束激光每秒钟只提供30万个数据点。
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来
 
  “固态”激光雷达横空出世,或大幅降低激光雷达成本
 
  在CES2016上展出的两款重量级产品分别是来自Quanergy的“固态”Solid State激光雷达 S3(下图一)和由福特汽车发布用于无人驾驶计划的Velodyne Hybrid Solid State“混合固态”激光雷达VLP-16 PUCK。
 
  “固态”概念可以称为基于电子部件,无机械旋转部件的解决方案。基于置于车顶的360度机械旋转激光雷达实现。它的性能非常好,但是相应的也具有成本过高,体积大、外部可见等劣势。“固态”激光雷达产品则由于采用电子方案去除了机械旋转部件,因此具有低成本(几百美元级别)和体积小、可集成至传统车辆外观中的特点。行业对固态硬盘的出现仍处观望态度。
 
  1)对成本是否能有如此大幅下降抱有疑问;
 
  2)激光特性在大雾等天气仍然并不适用。
 
  Quanergy固态激光雷达(左下图)/Velodyne固态激光雷达(右下图)
 
激光雷达市场分析:低成本方案将加速无人驾驶到来

 



 
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