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关于雷射雷达的 11 个谣言,你不得不知

来源: 时间:2019-03-11
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关于雷射雷达的 11 个谣言

内容来自可思数据

▲关于雷射雷达的 11 个谣言。

 

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按:雷射雷达目前已经成为了自动驾驶的关键传感器之一,市面上也出现了多种产品选择,但关於雷射雷达,一直流传着一些说法,但非专业人士对这些说法一时难以辨别,本文梳理了11个关於雷射雷达的「谣言」,将带读者一探究竟。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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本文作者裴军,扎克伯格雷射雷达公司 Cepton 创始人兼 CEO。新智驾获经授权转载。

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1. 雷射雷达是一种非常高科技的设备

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雷射雷达是在20世纪60年代早期脉冲雷射被发明出来之后不久发明的,原理其实非常简单,就像蝙蝠根据从物体反射回来的声波来测量与物体的距离一样,雷射雷达只是将声波换成了光波。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

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雷射雷达所做的,是发射出一段脉冲并测量它从物体反射回来的时间。由於光速是恒定的,因此很容易就可以通过测量光波的飞行时间来计算距离。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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这一物理学基础在过去的半个世纪中都没有改变,因此雷射雷达的工作原理仍然是相当简单的。 可思数据

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2. 雷射雷达价格高昂 可思数据

 

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虽然在很长一段时间内,由於雷射源高昂的价格,雷射雷达的价格的确一直居高不下,但雷射二极管的发明大大降低了雷射雷达的成本。 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

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如今,花费不超过1美元就可以买到一个可见脉冲雷射二极管,雷射源的价格不再是影响雷射雷达价格的主要因素。对於能够进行多点测量的成像雷射雷达来说,增加的成本通常与其成像方法有关。

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采用Cepton 微动技术(MMT)的创新方法制造出的成像雷射雷达,其价格不会超过普相机的价格。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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3.固态雷射雷达没有运动的部件,是最好的方法 可思数据-人工智能资讯平台

 

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没有运动部件的固态雷射雷达只改进了雷射结构的一个方面。无磨损的结构增强了雷射雷达的可靠性。然而,无磨损的机构,也会使得雷射雷达性能大打折扣。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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最能够说明问题的表现就是雷射雷达的测量距离减小,视场角缩小,或者对环境光源(如阳光)更敏感。

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此外,固态雷射雷达的高成本也成为了阻碍其在消费者市场大规模部署的因素。

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4. Flash雷射雷达是最好的成像雷射雷达

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美国国家航空航天局在进行空间站对接操作时使用了Flash雷射雷达。其使用的雷射雷达有较高的分辨率和较长的检测距离。 内容来自可思数据

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然而,为实现所需的性能,雷射雷达所使用的波长(1550nm)和所需的功率(~100千瓦的峰值功率) 导致其成本远远超过一百万美元。 内容来自可思数据

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虽然Flash雷射雷达的成像性能确实是最好的,但是一般的汽车都用不上耗资一百万的传感器。 本文来自可思数据,转载请联系本站及注明出处

5. 1550雷射对人眼来说才是安全的,905不是 可思数据-www.sykv.cn,sykv.com

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人眼安全受到许多因素的影响,而不仅仅是波长。除波长外,安全等级还取决於功率,发散角,脉冲持续时间,曝光方向等因素。

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在类似的其他条件下,在安全的范围内,1550nm雷射的功率要比905nm雷射的高。然而,工程师们倾向於设计灵敏的光学检测器,这种检测器不需要高功率雷射器。相比高成本的1550nm雷射光源,基於矽工艺的905nm雷射更加合适,特别是在对成本高度敏感的汽车市场。

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6. 雷射雷达无法在不良的天气条件下工作。

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实际上,雷射雷达和相机一样,都是光学设备。如果出现大雾阻挡了一切光的传输,那么雷射雷达的确会失效。然而,为了量化这种影响,航空业已经明确地定义了「能见度」这一物理量,即在不明亮的背景下,可以看到和识别光强为1000坎德拉的光源的最大距离。

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根据目视飞行规则的着陆限制,当能见度大於1800英尺,雷射雷达的性能是不会受到影响的。 可思数据-数据挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

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7. 雷射雷达仅适用於汽车

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雷射雷达是近些年才开始用於汽车的。

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在半个世纪前雷射雷达刚被发明出来时,其最为人熟知的应用是测量地球和月球之间的距离。后来,雷射雷达被用於测量地面与云的距离和其他天气条件。 可思数据

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如今,雷射雷达可用於任何需要测量物体距离的应用中。随着雷射雷达成本的下降,雷射雷达将会用於诸如交叉路口、安防和其他基础设施中。

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8. Cepton的微动技术与MEMS相同

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Cepton发明的微动技术(MMT)利用无摩擦的电磁驱动运动来进行光学扫描。这一设计与MEMS是不相同的,MEMS主要利用振镜来进行光束扫描。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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Cepton雷射雷达的光程中没有涉及到任何振镜,简化结构的同时,还将光能损失保持在最低水平。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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9. 雷射雷达必须采用红外光

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只要是可以产生短脉冲的光波,雷射雷达就可以采用。

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实际上,勘测用雷射雷达就时常采用绿色雷射。对於汽车应用,任何可见雷射都会导致驾驶员分心,因此通常选用人肉眼看不到的红外光。适当的滤波还可以提高雷射雷达在环境光下的性能,例如在汽车前照灯的光照下。

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10. FMCW雷射雷达比TOF雷达要好

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FMCW(调频连续波)雷射雷达测量的是光波的相位差而不是飞行时间,因此它具有更高的测量精度(从毫米到微米)。如此高的精确度对於勘测应用来说是有必要的,但汽车在进行障碍物检测时,并不需要这种精确度,厘米级的精度就够了。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

 

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FMCW雷射雷达十分复杂,成本高昂,即使是对L4到L5的自动驾驶应用也没什么吸引力。

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11. 用摄影镜头、雷达或两者的组合就可以取代雷射雷达 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

 

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雷射雷达最突出的特点是在测量三维物体时也有较高空间分辨率。雷达可以检测到停在前方的汽车,但无法判断该车是停在前方还是侧方。在没有足够环境照明的情况下,摄像头也将变得毫无用处。

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实际上,雷射雷达、雷达和摄像头有望共同配备在L3及以上的自动驾驶车辆中。

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