通过这款芯片,Velodyne可将固态Lidar大规模量产成本降低到50美金

by admin on 2020年3月2日

年初CES,福特汽车CEO马克·菲尔茨把Solid-State Hybrid Ultra Puck™
Auto带上台时,很多人都有一个疑问:Ultra
Puck和VLP-16却看上去一毛一样,线数加倍,内部结构有什么不同?恰逢Velodyne车企项目销售经理John
Eggert打飞的路过北京,车云菌有幸获得了一张Ultra
Puck1.5内部构造谍照,据说这是全球首曝。

花盆、易拉罐可乐、冰球,正好和Velodyne三款机械激光雷达(64线HDL-64E、32线HDL-32E、16线VLP-16)的尺寸相仿。不过最近这家公司宣布,取得设计上的突破性进展,正是在此基础上,Velodyne具备了做出一款固态激光雷达的能力。这款固态激光雷达将做得更小,而且在大规模量产后能把成本降到50美金左右。

图片 1△右侧为车云菌获得的全球首张内部谍照

图片 2

Velodyne首款针对汽车的激光雷达产品

根据外媒报道,之所以能做出这款固态激光雷达,得益于Velodyne和EPC(Efficient
Power Conversion
Corporation)共同研发的核心芯片(用于数据传输),上面几乎浓缩了整个激光雷达的一半技术。芯片使用了第三代半导体材料氮化镓(GaN),传输速度是硅元素芯片的
100
甚至1000倍,因此在图像处理上更加高效。芯片大小约4平方毫米,大小恰好能遮住硬币上华盛顿头像的眼睛。

在车云网关于激光雷达的报告中(点击查看:《自动驾驶与激光雷达,最佳CP初养成》),提到Velodyne目前已经量产销售的激光雷达有三款,分别是HDL-64E(64线)、HDL-32E(32线)、VLP-16(16线)。除了谷歌、百度、Uber等无人驾驶汽车使用64线产品,一些车企在车上使用32线和16线产品测试。例如2016年1月CES上,福特就展示了安装velodyne
HDL-32的混动版蒙迪欧自动驾驶研究车。荷兰NAVYA的两部全自动驾驶ARMA公交穿梭车测试了VLP-16和HDL-32,最后选用了32线。

图片 3芯片大小正好遮住了硬币上华盛顿头像的眼睛

虽然这三款激光雷达可以满足外部环境感知需要,但严格来说并不是专为汽车而生。Velodyne
64线最早是用于地图及相关行业,32线把激光器接收器减半,主要用于固定翼无人机。随着小型多旋翼无人机的出现,Velodyne配套生产了更小更轻的16线产品。

有了这款芯片之后,Velodyne设计研发了一个激光雷达引擎(lidar
engine)。根据Velodyne研发设计副总监Anand
Gopalan介绍,他们会把激光雷达的发射器和接收器结合放到一起,形成一个子系统。换句话说,通过这个引擎几乎就可以实现一款激光雷达所需的大部分功能:发射和接受激光,计算出折返激光的强度和时间。

32线产品的体积过大,小体积16线产品线数不足,采集的信息颗粒粗糙,对软件运算端负担太大。因此1月借由福特公布的Solid-State
Hybrid Ultra Puck™ Auto,线数增加到32线,但是体积和原16线一致。

另外,一款激光雷达很难既看清远处又看清近处。Velodyne采用了一种独创方案解决了这个问题,并且他们认为这是唯一的方法。

图片 4△从左至右分别为Velodyne
16线、32线、64线,最新的32线车企专供产品,体积却只有图中16线大小

关于这个激光雷达引擎被使用的细节,Anand
Gopalan在接受IEEE采访时表示,它既可以用于未来的固态激光雷达,也可以整合到现有产品中去。

Ultra
Puck专为汽车而生,因此这款产品在汽车适配上花了些时间。马克·菲尔兹展示的1.5版已经供全球车企采购。目前除北美、欧洲的主要车企外,日本两大车企已在测试中,国内两大互联网车企也已在等待交货。

他指出实现高度自动驾驶,激光雷达要满足水平视角360度覆盖,同时具备远距离探测和高分辨率的激光雷达。因为你必须借助激光雷达创建周边环境的三维高精度地图。这和在驾驶辅助阶段,为驾驶员提供窄视角探测的激光雷达是不同的。

1.5版仅有6-8个月的产品投放期,目前仅供车企装车测试,Velodyne会根据车企反馈,在2017年推出2.0版再度供测试批量装车测试,预计2018年第四季度面市的Ultra
PUCK
3.0才是最终工业供货版。因此在这个时间点,搁在车云菌面前的是一个1.5版样机。

无论是ADAS市场还是高度自动驾驶,Velodyne都会提供相应的产品。对于全自动驾驶市场,Velodyne会用上面提到的激光雷达核心模块做成旋转式产品来满足视角需要,对于ADAS市场,则采用不旋转的固态方案。

2微秒激光发射时差

图片 5福特汽车CEO马克·菲尔茨在2016年CES上手持Velodyne新款固态混合超级冰球,2017年Velodyne又会有什么新消息呢?

在灯光下,John打开了Ultra PUCK1.5的外壳。

Anand
Gopalan表示,这个激光雷达引擎将被整合到用于自动驾驶的Puck产品里。根据当时的计划,供给车企的Puck1.5已经返回意见,重新调整设计2.0版本。Velodyne在后续版本主要会关注价格和功耗。明年初推出的Puck2.0会进行第二轮测试,在18年初或年中推出Puck3.0作为正式商用版本。

车云菌视线最先对上的,是酷似双眼的两枚圆形镜片。两只“眼睛”背后,分别是32个激光发射器和
32个接收器,每个发射器和接收器一一对应。工作时,发射器以2微秒的间隔挨个发射激光并以10次每秒的速度绕中轴旋转,对应的接收器会择机开启,保证在恰当的时间捕捉返回信号。产品顶部与底部的圆形电路板上都有FPGA编程芯片,用来运算处理旋转一圈获得的环境数据。

廉价的激光雷达对于自动驾驶意义十分重大,不过要达到廉价,条件也很苛刻。目前,新的激光雷达芯片与引擎在整合进Puck产品中将会遇到哪些问题、大规模量产是否受到工艺水平与材料所限等均是需要面对的。

为什么要设置2微秒时差?John解释道,因为每个发射器用同一个功率放出激光,遇到高发射率物体容易让激光雷达致盲。而且距离、密度、大小不同的产品对激光的反射的要求也不同。假如第一束激光返回,得知此处障碍物距离很近,那下一束激光就可以减小功率对该点探测。“有了2微秒的时差,每个激光发射器会根据前一个激光的返回数据,确定下一次的发射能量。”这和一次性发射所有激光,然后全部收集的Flash
lidar并不相同。

100美金、50美金或者更低的量产成本对于现在的自动驾驶方案来说都略有些遥远,按照Velodyne或者Quanergy的预期,至少都在2018年之后了。

而且这个时延设计也能防止黑客攻击。之前已经发生了黑客模拟车辆、行人的信号,反馈给激光雷达造成周围存在障碍假象的攻击手法。当我们问到Ultra
Puck的防黑能力,John觉得不必担心。他认为黑客如果想“戏弄”Ultra
Puck要解决两个问题:

目前关于使用这项新设计后,新款固态激光雷达的参数表现,Velodyne方面没有公开。他们表示这项突破性设计还在测试和整合阶段,更多详细数据将在2017年揭晓。

第一,他需要选择什么时候发射干扰信号才能让Ultra Puck恰好接收。

第二,间隔2微秒的每束激光发射功率不同,选择不断变化的功率对黑客而言也是个挑战。

图片 6

谈到把Ultra
Puck做到和16线一样大小,却把线数增加的方法,John从口袋里掏出了一个黑色小盒子。

盒子里并排放着两枚激光发射器,大尺寸发射器约为小尺寸发射器的一倍。前者正是16线激光产品选用的规格,小尺寸的部件则是Ultra
Puck现在定制使用的激光发射器。这些扁平的发射器被设计好排列角度,通过白色的环亚塑脂(EPROXY)固定在镜头后方。“16线的时候激光发射器只能排一列,现在可以排两列。”

因此UltraPuck和16线相比,每秒发射的数据量增加到了70万个点。不过Velodyne利用技术手段把返回数据量控制在了数百量级。当车云菌把“是否对FPGA性能提出了更多要求”的问题抛给John时,他表示并未对FPGA进行升级。

图片 6

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