陣鎌真一

Macnica公司正在涉足自動駕駛系統(tǒng)相關(guān)的技術(shù)。其中1個特色技術(shù)是激光雷達(dá)（LiDAR）。此技術(shù)是自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)。論述如激光、光束轉(zhuǎn)向等LiDAR的基礎(chǔ)技術(shù)，介紹感興趣區(qū)域（ROI）、計算機(jī)視覺等最新技術(shù)動態(tài)，以及有待解決的問題。

電子控制;毫米波雷達(dá);激光雷達(dá);整車傳感器

0 前言

Macnica公司是1家半導(dǎo)體貿(mào)易公司。近年來，Macnica公司在自有的macnica.ai品牌旗下，積極投身于人工智能（AI）技術(shù)的開發(fā)，并開展了針對專業(yè)業(yè)務(wù)的咨詢服務(wù)，涉足了新的領(lǐng)域。Macnica公司的移動解決方案事業(yè)部，不但自主開發(fā)了與自動駕駛相關(guān)的產(chǎn)品業(yè)務(wù)，目前也在自行開發(fā)自動駕駛的軟件（圖1）。

近期，Macnica公司相關(guān)研究人員參與策劃了奈良縣平城宮跡歷史公園的自動駕駛活動，并且在茨城縣境町組織開展了針對自動駕駛客車的運(yùn)行業(yè)務(wù)。這些活動不僅可以驗(yàn)證由Macnica公司研究開發(fā)的自動駕駛技術(shù)，也可通過這些商業(yè)活動為社會作出貢獻(xiàn)（圖2）。

Macnica公司研究人員一直在探索激光雷達(dá)（LiDAR）等與自動駕駛相關(guān)的傳感器的最新技術(shù)。雷達(dá)用電波來探測物體并測量距離，而LiDAR則用激光來實(shí)現(xiàn)這些功能（圖3）。

本文將重點(diǎn)介紹LiDAR的基本結(jié)構(gòu)、性能、最新功能及實(shí)現(xiàn)車載的必要條件。

1 自動駕駛車輛的核心傳感器—LiDAR

1.1 在自動駕駛車輛上應(yīng)用的傳感器群

為實(shí)現(xiàn)自動駕駛技術(shù)，研究人員為車輛選用了各種各樣的傳感器。目前，研究人員已經(jīng)在先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）上應(yīng)用了前視雷達(dá)、立體攝像頭和周圍監(jiān)控雷達(dá)，還應(yīng)用了配備有AI技術(shù)的前視攝像頭等各種傳感器。盡管傳感器的種類較多，但是LiDAR還是被譽(yù)為自動駕駛的核心傳感器。這是因?yàn)樵谧詣玉{駛重要功能的實(shí)現(xiàn)途徑上，需要對物體認(rèn)知和自身位置進(jìn)行推斷。

在周圍監(jiān)控技術(shù)上，攝像頭+AI技術(shù)的圖像認(rèn)知技術(shù)發(fā)展異常迅速，但是光靠攝像頭的影像無法準(zhǔn)確測量出物體與車輛間的距離。當(dāng)環(huán)境亮度較差時，攝像頭將失效，也妨礙了對物體的探測。LiDAR可自行發(fā)射激光，即使在光線昏暗的環(huán)境下也能清晰地顯示數(shù)據(jù)（圖4）。另外，攝像頭容易受到附著在鏡頭和玻璃上的水滴等異物影響，而LiDAR只要激光沒有被完全遮擋，影響相對較小（圖5）。

對車輛自身位置的推斷方法有好幾種，比如根據(jù)GPS信號來測量位置，或者用輪胎的轉(zhuǎn)數(shù)來計算等。但當(dāng)GPS信號較弱時，系統(tǒng)無法準(zhǔn)確測定車輛位置，輪胎打滑累積誤差等問題的存在也會影響計算。相反，根據(jù)LiDAR來斷定車輛自身位置，通過對比高清地圖和LiDAR獲取的地圖，就可以精確地推斷出自身的位置。正因如此，LiDAR被譽(yù)為自動駕駛車輛的核心傳感器。

1.2 點(diǎn)云

用LiDAR獲取的信息，被稱為“點(diǎn)云”。用放映器來看，形成攝像頭的圖片，實(shí)際上是測量多點(diǎn)來獲取坐標(biāo)的數(shù)據(jù)，進(jìn)而在放映器上顯示出來，因此研究人員可以從正面、側(cè)面等不同視角來進(jìn)行觀測。另外，研究人員還可以根據(jù)不同的距離和不同的高度，將點(diǎn)云區(qū)分顏色。研究人員甚至可以根據(jù)LiDAR含有不同反射率的信息來劃分點(diǎn)云顏色。比如，由于瀝青和道路白線的反射率不同，研究人員可探測到車道和左轉(zhuǎn)右轉(zhuǎn)車道的箭頭標(biāo)識。

1.3 旋轉(zhuǎn)型和固體電路型

LiDAR有很多種分類方式，最容易區(qū)分的是旋轉(zhuǎn)型和非旋轉(zhuǎn)型。旋轉(zhuǎn)型也稱為機(jī)械式，是搭載了多個激光模塊并使其旋轉(zhuǎn)的方式。非旋轉(zhuǎn)型也稱固體電路型，是通過光束轉(zhuǎn)向來實(shí)現(xiàn)激光掃描的方式。旋轉(zhuǎn)型的優(yōu)勢是可以安裝在車輛頂蓋的高位上，1臺設(shè)備就可以環(huán)視車輛周圍360 °的景象，但這不符合乘用車的造型設(shè)計。也有研究指出旋轉(zhuǎn)部分會造成車輛振動和沖擊的耐久性變差，并不適合在量產(chǎn)車上應(yīng)用?；谠撛颍腆w電路型的LiDAR成為了各家公司競相開發(fā)的對象。

2 基本的組成要素和常規(guī)的性能指標(biāo)

2.1 激光發(fā)射單元和接收單元

激光是使用波長905 nm或1 550 nm的紅外線。一般前者使用硅半導(dǎo)體，后者使用化合物半導(dǎo)體。硅半導(dǎo)體在價格和電量消耗方面是有利的，但是1 550 nm的波段對人眼影響小，因此輸出功率更容易提高。而且太陽光中包含的成分比其他的波長段更低，所以不容易受太陽光的影響。

激光接收單元雖然使用了光電二極管、單光子雪崩二極管（SPAD）等元件，但是905 nm的波段可以用硅半導(dǎo)體來制作，因此價格低廉且電量消耗少。

2.2 光束轉(zhuǎn)向方式

各個公司所采用的光束轉(zhuǎn)向，也就是激光的掃描方式各不相同。比如二維（2D）微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）的方式是在鏡子上搭載2軸可動元件，通過激光向該處反射來實(shí)現(xiàn)光柵掃描（圖6）。還有些公司采用的方式是讓小型鏡子旋轉(zhuǎn)來改變激光的波長，并投射到棱鏡上，通過折射來實(shí)現(xiàn)掃描。

2.3 測距方式

常規(guī)的測距方式是采用脈沖時差法（TOF）的方式。有幾家公司正在打算采用調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）的方式，目前該技術(shù)還在開發(fā)中。脈沖TOF方式，是在一定間隔下發(fā)射激光，測量該反射波抵達(dá)所需要的時間，進(jìn)而計算出距離的方式。而FMCW方式則是雷達(dá)上普遍使用的方式，一邊調(diào)制頻率一邊連續(xù)照射，測量該反射波抵達(dá)所需要的時間。FMCW方式相對TOF方式最大的差異是通過測量多普勒效應(yīng)下反射波的波長變化，計算出與對象物體的相對速度。

2.4 探測距離

最大探測距離是物體探測中非常重要的性能。增加激光的輸出功率可以延長最大探測距離，但是為了抑制對人眼的影響，系統(tǒng)要求探測達(dá)到IEC 60825-1 Class1的級別，而且裝置的發(fā)熱問題也限制了激光的輸出功率。提高激光接收部的靈敏度也可以延長探測距離，但是容易混入背景噪聲。因此，噪聲過濾技術(shù)的差異即導(dǎo)致激光雷達(dá)性能的差異。

最小探測距離也很重要，但是很難平衡最大探測距離和最小探測距離。研究人員需要在信號強(qiáng)度強(qiáng)的地方和弱的地方，在模擬/數(shù)字（A/D）轉(zhuǎn)換的動態(tài)范圍切換等方面下功夫。

2.5 視野角度（FOV）

FOV指的是能夠環(huán)視的最大范圍。旋轉(zhuǎn)型頭部可發(fā)射多束激光，能夠獲得寬闊的視野角度。相比而言，固體電路型的光束轉(zhuǎn)向有限，一般視野角度狹小。目前，該設(shè)備可搭載多個MEMS，實(shí)現(xiàn)了120 °的廣闊視角。

在垂直方向的視角方面，旋轉(zhuǎn)型LiDAR取決于激光的束數(shù)，固體電路型LiDAR取決于光束能夠?qū)崿F(xiàn)的轉(zhuǎn)向角度，但是視角一般都在20～40 °左右。對車載用途而言，這樣的范圍是足夠的，但從安全等周邊監(jiān)控用途來看的話，用戶還是趨向于更廣闊的視角。

2.6 解析度/分辨率

LiDAR的解析度越高越精細(xì)，但是1 s內(nèi)能夠處理的能力是有限的，因此FOV和幀率很難兼顧，需要折中選擇。分辨率也是經(jīng)常用來表示性能的指標(biāo)。這是因?yàn)樽鳛辄c(diǎn)云的密度容易進(jìn)行對比，而且便于計算某個距離的物體能否被探測到。

2.7 幀率/周期

幀率和攝像頭圖片一樣用每秒傳輸幀數(shù)（fps）來表示，展示的是1 s能夠更新的幀數(shù)。幀率也可用周期（單位Hz）來表示。不管哪種表示，原理都相同。目前，LiDAR上普遍采用了10～30 fps的配置，但是考慮到公路上車輛的高速移動，則必須達(dá)到30 fps左右。

3 與自動駕駛相關(guān)的最新技術(shù)

3.1 變更垂直視野

MEMS方式和棱鏡方式的LiDAR可以動態(tài)變更垂直視野（圖7）。這里有2類使用方法可供考慮。第1類方法是將視角調(diào)小，相應(yīng)地提高激光輸出功率，這樣可以延長探測距離。第2類方法是解析度不變，將視角調(diào)小，提高分辨率，這樣能夠探測到更遠(yuǎn)的小物體。不管哪種方法，都是為了滿足在一般道路上視野開闊，以及在高速公路上視野雖狹窄但更容易看到遠(yuǎn)方的需求。調(diào)成狹小的視野可以上下移動，所以研究人員也可以在坡道的頂部將視野調(diào)成朝下，在谷底部將視野調(diào)成朝上。

3.2 感興趣區(qū)域（ROI）

ROI通過提高視野內(nèi)指定范圍的激光輸出功率來延長探測距離，或者通過細(xì)化分辨率來提高物體的探測能力。比如在INNOVIZ公司的INNOVIZOne上，研究人員將整體視角的激光輸出功率按75%來定義，ROI部分（視野中央的水平方向20 °和垂直方向8 °的區(qū)域）的激光輸出功率按170%來定義，在整體視野上能夠獲取一般解析度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在ROI部分能夠?qū)崿F(xiàn)更遠(yuǎn)的探測距離（圖8）。

3.3 像素加法

將多個像素編成組，并當(dāng)作1個像素來對待，這種方法更容易捕捉到微弱的信號。在遠(yuǎn)方的物體或者反射率小的物體，反射波的強(qiáng)度小，信號會被淹沒在背景噪聲中。但是在多個像素的反射信號相加后，可以提高信號/噪聲（S/N）比。這樣，在遠(yuǎn)方的物體或反射率小的物體也可以被探測到（圖9）。研究人員追加了指定像素組的計算，正常的視角及解析度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)仍維持原樣，這樣能夠補(bǔ)充輸出像素相加的結(jié)果。但是，像素相加得到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，解析度和距離精度會下降，相應(yīng)的數(shù)據(jù)波段和處理器的負(fù)荷會上升，所以研究人員在設(shè)計時需要考慮到這個因素。

3.4 計算機(jī)視覺

LiDAR輸出的點(diǎn)云信息，原始狀態(tài)是由多個點(diǎn)組成的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，而用于自動駕駛則需要作為點(diǎn)的集合來處理，去感知該物體是什么。為了更具體地闡明該問題，本文對INNOVIZ公司提供的INNOVIZ Sense的后期信息處理軟件進(jìn)行了分析。

（1） 物體認(rèn)知。物體認(rèn)知功能實(shí)際上是進(jìn)行物體的認(rèn)知、識別、跟蹤和預(yù)測處理的一整套完整過程（圖10）。首先是在單幀上識別物體種類的單體探測，在多幀上計算運(yùn)動的方向、速度等移動信息。然后進(jìn)一步將這2個探測器的信息進(jìn)行組合，進(jìn)行跟蹤和預(yù)測。隨后，對乘用車、重型車、摩托車、自行車、行人及其他信息進(jìn)行識別，并將這些信息與物體意義唯一的身份標(biāo)識號（ID）進(jìn)行綁定，發(fā)送給上游的電子控制單元（ECU）。

（2） 可行駛區(qū)域。自動駕駛L4及以上要求系統(tǒng)承擔(dān)行駛的操作。系統(tǒng)需要識別可行駛的區(qū)域和可泊車的區(qū)域。在INNOVIZ Sense中，研究人員在每幀上將點(diǎn)云上的多個點(diǎn)劃分成可能會發(fā)生碰撞，以及與碰撞無關(guān)2個級別。在歸類為可能發(fā)生碰撞的點(diǎn)云中，繼續(xù)劃分為物體和障礙物。歸類為與碰撞無關(guān)的點(diǎn)云，包含了平坦的地面、高度可越過的物體、可從下方通過的物體和點(diǎn)云背景噪聲。和物體認(rèn)知一樣，這些信息也被發(fā)送至上游ECU（圖11）。

（3） 地面標(biāo)記的檢測和跟蹤。如上文所述，自動駕駛的車輛在地圖上哪個位置行駛，需要正確察覺并推斷出自己的位置。與地圖的匹配，是指結(jié)合地圖上特征性的地標(biāo)和行駛過程中獲得的LiDAR信息的地標(biāo)，來推斷本車的位置（圖12）。這項(xiàng)功能是探測和跟蹤特征性的地標(biāo)，如電線桿等垂直物體，護(hù)欄、橋梁等水平物體，以及標(biāo)識等較大的平面物體，并將上述信息發(fā)送給上游的ECU。

如此，LiDAR將行駛區(qū)域內(nèi)存在的物體，以及可行駛的區(qū)域、地標(biāo)等信息提供給上游ECU，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動駕駛過程所需要的障礙物規(guī)避和路徑生成的功能。

（4） 標(biāo)定。考慮到量產(chǎn)車的應(yīng)用，相關(guān)標(biāo)定功能同樣也必不可少。這個功能是探測出放在指定位置的目標(biāo)，將傳感器的安裝位置自動進(jìn)行原點(diǎn)修正。

而且，在行駛中也會面臨加載狀態(tài)、懸掛、輪胎胎壓、車身高度和傾斜度等參數(shù)出現(xiàn)動態(tài)變化的情況。此功能可修正這些參數(shù)。

4 總結(jié)

4.1 尺寸、質(zhì)量及成本

LiDAR雖然有無與倫比的性能，但是與雷達(dá)和攝像頭相比，在尺寸、質(zhì)量及成本上還是有很大的劣勢。LiDAR有很多子零件，隨著銷量的增加，成本會有一定程度的下降。今后，LiDAR技術(shù)將在激光器陣列的優(yōu)化、激光的信號接收-信號處理一體化等方面作進(jìn)一步提升，而零件的改進(jìn)也會推動LiDAR實(shí)現(xiàn)小型化、輕量化及低成本化。

4.2 可靠性及品質(zhì)

各汽車廠商都是以國際標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)進(jìn)行可靠性試驗(yàn)，并作出對應(yīng)改進(jìn)。日本汽車廠商的可靠性試驗(yàn)規(guī)范在試驗(yàn)條件和判定標(biāo)準(zhǔn)方面普遍比國際標(biāo)準(zhǔn)更嚴(yán)格。

考慮到駕駛室外的安裝，試驗(yàn)的工作溫度范圍是-40～85 ℃，殼體的防護(hù)等級和防水性要求達(dá)到了IP69K的級別。因?yàn)槊總€汽車廠商都有自己的LiDAR高壓清洗試驗(yàn)規(guī)范，所以相關(guān)研究需要注意不同清洗試驗(yàn)規(guī)范的區(qū)別。在振動試驗(yàn)方面，相比一定頻率的振動試驗(yàn)，汽車廠商指定波形的隨機(jī)施加振動試驗(yàn)更容易出現(xiàn)問題。需要注意的是，沖擊試驗(yàn)有100 G級別的試驗(yàn)加速度。

在溫度和濕度方面，雖然熱沖擊試驗(yàn)要求很嚴(yán)苛，但是試驗(yàn)條件和判定標(biāo)準(zhǔn)各不相同，因此難以融入到設(shè)計階段的考慮過程中。

在電磁干擾/電磁兼容（EMI/EMC）方面，相比上述物理性試驗(yàn)，參照國際標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行的較多，更易于進(jìn)行考量。

其他如功能安全和環(huán)境負(fù)荷物質(zhì)要求等方面，在量產(chǎn)車上應(yīng)用仍存在一定的困難，并非所有廠家都能在短期內(nèi)攻克該難關(guān)。

5 展望

近年來，隨著LiDAR性能和可靠性的進(jìn)一步提升，逐漸達(dá)到了可以在整車上應(yīng)用的水平。工程機(jī)械、農(nóng)業(yè)機(jī)械、鐵路、船舶、航空等領(lǐng)域，以及其他的機(jī)械領(lǐng)域?qū)iDAR均有著較高需求。目前，在日本國內(nèi)部分城市的十字路口、道口、站臺門等領(lǐng)域中，也開始使用LiDAR了。預(yù)計到2025年，日本國內(nèi)的LiDAR市場規(guī)模將達(dá)到數(shù)千億日元，其用途會越來越廣泛。LiDAR一旦開始應(yīng)用，將會像手機(jī)的攝像頭那樣實(shí)現(xiàn)小型化、高性能化和低成本化，其應(yīng)用也會日益廣泛。

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宋顯亮 譯自 自動車技術(shù)，2020，74（10）

吳 玲 編輯

（收稿時間：2021-01-02）