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特斯拉们的无人驾驶梦,需要先搞定的其实是它
2016-11-29 作者:福玛特商城 

  总体来说,国产低精度的激光雷达在无人驾驶这类高端市场动静不大,反而在扫地机器人这类中低端市场取得了突破。选择了国外的一些代表性新兴激光雷达企业,作为盘点与大家分享。
  Uber 无人车最近挺火。
  2016 年 9 月 14 日,Uber 无人车正式向公众开放。来自匹兹堡的 1000 名 Uber “忠实用户” 体验了 Uber 的无人车服务。

  然而,美国密歇根大学同日公布的一项研究结果则表明,约 23% 的美国人明确表示自己不会乘坐无人驾驶汽车。

  就在不久之前,Instagram 用户 “evelab” 在旧金山拍到了一辆正在路上跑着的 Uber 无人驾驶车。旧金山成为 Uber 无人车与 Google 无人车的第一个正面赛场。


  网友“everlab”在旧金山街头拍到正在进行测试的 Uber 无人车

  加州是对无人车路测比较严格的州,然而似乎 Uber 在加州也拿到了测试拍照。

  “我们不清楚这辆车正处于无人驾驶测试,还是有驾驶员开着。Uber 并没有宣布在旧金山有了路测牌照,” 美国《财富》网站在 2016 年 9 月 4 日这样报道,“但是看起来车顶的激光雷达正处于激活状态,它在不停地进行 360 度扫描。” 《财富》暗示人们,Uber 或许又开始做“非法”的事情了。

  《财富》网站所说的激光雷达,就是照片中 Uber 无人车顶上那个类似全家桶的罐子,是分辨一辆车是普通车还是无人驾驶汽车的标志。激光雷达是无人车的“眼睛”,无人车要看得见,必须得靠它。

  事实上,早在十年前,激光雷达就已在无人车上大显身手。

  这事儿要从世界上第一场无人驾驶汽车挑战赛说起。2004 年 3 月 13 日,这场比赛在美国西南部莫哈韦沙漠举行,美国国防部高级研究计划局(DAPPA)在沙漠中铺设了 240 公里长的赛道,从加州的巴斯托一直延伸到内华达州的普里姆。

  然而,参赛的无人车军团全军覆没,没有一支车队开完全程,参赛车辆不是抛锚就是被撞坏。DAPPA 宣布一百万美金的奖金轮空,来年再战。

  第二年,来自斯坦福大学的团队,率先在无人车 “Stanely” 上使用激光雷达作为传感器,一路顺利披荆斩棘走到终点,并夺得冠军。两年的奖金加在一起,斯坦福的无人车团队拿了两百万美金。


  由大众越野车改装而来的 Stanley 车顶上装有激光雷达

  不是所有人都知道这辆 Stanley 的历史性意义。斯坦福大学孕育了后来我们耳熟能详的无人车领域大牛,比如,被称为“无人车教父”的塞巴斯蒂安•特龙(Sebastian Thrun)。

  更重要的是,这辆 Stanely 拿到冠军,正是使用了激光雷达作为传感器——这是激光雷达在无人车上的首次使用。

  无人车没有驾驶员,想要看得见,必须采用传感器。目前,无人驾驶传感器的主流解决方案就是激光雷达。比如前文提到的 Uber 无人车,以及 Google 无人车,采用的传感器都是激光雷达。

  激光雷达依靠激光遇到障碍后的折返时间,计算出相对距离,生成物体的 3D 轮廓,画出汽车周围环境的高精度地图,精度可达到厘米级。一枚激光雷达可以做到 360° 发射激光,从而达到 360° 扫描周围环境的效果。比如像下图这样:

  随着无人车越来越火热,传统车企们也开始进入激光雷达的赌局。2016 年 8 月,福特宣布投资激光雷达界的顶梁柱 Velodyne。福特的首席技术官拉什•奈尔(Raj Nair)说:“我们将激光雷达视为关键。激光雷达具备强大的传感能力,可以作为雷达和摄像头的有益补充。”  福特的全自动无人车正在研发,预计 2021 年推出。

  但也有人不相信无人车必须要用激光雷达,比如特斯拉的 CEO 伊隆•马斯克(Elon Musk)。

“总之我不是激光雷达的粉丝。” 2015 年 10 月,在某次媒体公开见面上,CEO 伊隆•马斯克(Elon Musk)说道:“我不认为大家需要激光雷达……你可以用摄像头加上一个前置雷达来实现一样的效果。我认为这样的组合(摄像头加前置雷达)完全可以替代激光雷达。”

马斯克说的前置雷达其实就是毫米波雷达。毫米波雷达和激光雷达的区别在于载波波长不同,毫米波雷达比激光雷达精度低、可视范围的角度也偏小,但毫米波雷达和摄像头这一对的组合,成本上远低于激光雷达。

  事实上,大部分传统车企(如宝马、福特等)在自动驾驶这件事上,是用摄像头加毫米波雷达的组合的。和无人驾驶不同,自动驾驶必须有驾驶员在场,属于更低级别的智能驾驶。特斯拉的自动驾驶也是采用的摄像头加毫米波雷达。马斯克对激光雷达做出这样的判断,或许有自己的出发点。
  激光雷达目前的瓶颈就是一个字:贵。举个例子,Google 无人车目前使用的激光雷达,售价高达 8 万美元。
  要想把激光雷达成本压下去,无非通过三条路:
  第一,用没那么好的激光雷达。比如用低线数激光雷达,配合其他传感器,组成低成本的感知系统。激光雷达的线上都是探测点,线越少代表着探测点越少、越不精准,同时成本更低。然而,低成本的感知系统意味着对无人车本身的计算能力有更高的要求。

  第二,把产量提上去实现规模效应。 2015 年年初,激光雷达的主要厂商 Velodyne 宣布接到了福特激光雷达的大订单。 总裁麦克•耶伦说,“如果一次性大量购买 VLP 32(注:Velodyne 的一款新激光雷达),比如说,100 万台,那么这款激光雷达的单品售价会降至 350~500 美元之间。” 然而,事实上,整个 2015 年,Velodyne 出货量不到 5000 台。在无人车普及之前,看上去这条路也行不通。

  第三,用一种叫做固态激光雷达的东西。激光雷达中,最昂贵的成本是机械旋转部件,如果把这个部件替换为电子设备,就是固态激光雷达——这似乎是一条可行的路。

  机械式的激光雷达,带有旋转部件,水平视角能够达到 360°。而固态式的激光雷达,没有旋转部件,水平视角小于 180°——一个雷达不够,多加几个就行了,可视范围也能一样。

  固态激光雷达的出现,能一次性解决两个问题:体积和成本。机械式激光雷达的旋转机械部件又贵又占地方。而固态激光雷达抛弃机械部件,转用电子扫描代替,因而体积更小,更易在车内集成, 并且成本更低。举个例子,美国新兴激光雷达公司 Quanergy 开发的固态激光雷达,计划 2017 年底量产,媒体公开材料上说,单个售价仅 250 美元。

  在激光雷达的版图上,原本只有一些老牌公司如瑞士 Leica 致力于为飞机制作激光雷达。感谢无人车市场的蓬勃兴起,一些针对无人车的激光雷达企业应运而生,比如:美国的 Velodyne、Quanergy、 TriLumina,德国的 Ibeo、以色列的 Innoviz、加拿大的 LeddarTech。

而中国本土的激光雷达企业,与国外相比在技术上仍有较大差距,拥有核心技术的不多。限于技术难点和硬件成本高,多数企业主要代理生产,或者“贴牌” 生产。总体来说,国产低精度的激光雷达在无人驾驶这类高端市场动静不大,反而在扫地机器人这类中低端市场取得了突破。


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