Velodyne Lidar:让汽车驾驶更智能高效

<正>众所周知,激光雷达因其强大的环境感知能力被推举为自动驾驶不可缺少的传感器。而近年来,随着全球各地自动驾驶研发过程的推进,激光雷达市场已经逐渐打开。Velodyne Lidar作为激光雷达领域的"老大哥"在2019上海车展上展出了其家族产品,包含3款主推的激光雷达,分别是可隐藏固态激光雷达Velarray、宽视角短程激光雷达Vela Dome和高分辨率远程激光雷达Alpha Puck。Velarray是Velodyne第一款固态激光雷达,首次于2018 CES     

智能驾驶的全产业链梳理报告之感知层(一)

<正>感知层主要包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达等。摄像头市场空间广阔;超声波雷达已经逐步实现国产替代;国内外毫米波雷达市场仍将保持快速增长;激光雷达的量产元年到来,多款搭载激光雷达的车型将在2022年量产,国产供应商存在弯道超越的可能。     

自动驾驶回归理性，激光雷达市场加速洗牌

<正>一颗、两颗，甚至三、四颗激光雷达，能够给市面上的量产高级辅助驾驶系统带来多大的提升？在2023年的当下，答案已经很明显了。激光雷达，车企不卷了对于L3以下的自动驾驶，激光雷达的定位有些尴尬。刚需肯定谈不上，那么多摄像头+毫米波雷达的方案照样玩得转。而4D成像雷达的涌现，也被很多人认为是激光雷达的平替。持币观望的消费者，大多已经不会为看似没发挥多大作用的激光雷达而掏钱包。     

智能网联汽车激光雷达传感器常见故障诊断

<正>激光雷达传感器是智能网联汽车重要的感知元件,激光雷达传感器主要用于探测远距离障碍物,通过扫描障碍物信息生成点云图,然后通过网线最终将障碍物信息传输至智能网联汽车自动驾驶处理器中,配合智能网联汽车其他传感器实现汽车智能驾驶功能。激光雷达传感器被认为是智能网联汽车的“眼睛”,是一种远距离传感器,由1个圆柱形接口连接至激光雷达传感器接线盒,激光雷达传感器如图1所示。     

车载激光雷达关键性能参数及决定因素

近年来,智能汽车的发展极大地推动了激光雷达产业的热度,目前国内外在激光雷达领域布局的公司越来越多。激光雷达系统复杂,应用场景多样,多种技术路线并存,因此,对激光雷达性能的评价不是一个简单的问题,尤其是一些参数容易混淆,如探测精度、探测准确度、探测分辨率、帧频和点频等。论文选择车载激光雷达的关键性能参数,对这些参数的定义、计算方法、相互关系、决定因素等进行了梳理和归纳,可以帮助用户更好地使用激光雷达,对激光雷达的设计也有指导意义。     

大陆固态3D闪光激光雷达推向商用车市场

<正>日前,大陆集团开发了新型的汽车级固态3D闪光激光雷达(Flash LIDAR)HFL110,并正将其样品推向商用车市场。此款激光雷达增强了大陆现有的自动驾驶ADAS传感器套件和2D彩色传感器的功能。据悉,与其它雷达系统相比,3D闪光激光雷达能提供更精细的光学角度分辨率和更高的精度,尤其是在包括车辆、建筑物、行人和其它不同尺寸物体密集的城     

“智能化”驱动下，激光雷达有望迎来放量期

<正>激光雷达从21世纪初引入汽车领域，随着ADAS渗透率的提升而迎来快速发展。激光雷达最先用于地图测绘领域，高精度要求使得激光雷达成本居高不下。随着之后的发展，激光雷达领域企业不断增多，激光雷达的产品性能稳步提升，成本大幅下降，行业也迎来了长足的发展。激光雷达产品成熟度持续提升激光雷达是一种通过脉冲激光照射目标，并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离的测量工具。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，进行适当处理后，可获得有关信息，从而对周围环境进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。其核心优势在于利用激光的高频特性进行大量、高速的位置及速度信息测量，形成准确清晰的物体3D建模。     

激光雷达技术研究现状及其应用

激光雷达是一种各领域广泛应用的环境感知传感器,随着自动驾驶技术发展,更是成为自动驾驶车辆核心的建图定位设备。本文主要概述了国内外激光雷达的研究现状,分析并对比了三角测距和TOF两种激光雷达实现原理,讨论了目前主流厂商的测试标准,介绍了激光雷达技术的在气象观测、城市建设、交通运输的主要应用,为激光雷达的技术研究和产业化发展提供参考依据。     

在激光雷达行业越战越勇的镭神智能，力量源于自主创新

<正>深圳市镭神智能系统有限公司（简称“镭神智能”）成立于2015年2月,作为激光雷达及整体解决方案提供商,致力于以高端、稳定、可靠的激光雷达环境感知技术赋能产业升级。镭神智能的产品服务于自动驾驶、智慧交通、轨道交通、机器人、智慧物流、测绘、高端安防、港口和工业自动化等领域。近期,本刊记者采访了镭神智能集团董事长&CEO胡小波,与他共话激光雷达技术发展现状及产业演化趋势。     

激光制导

<正>激光不仅仅能够精准攻击目标,还能够辅助我们提高行车安全。从精准的目标锁定,到雷达系统同时跟踪多个目标,激光雷达将为交通安全带来天翻地覆的变化在伊拉克战争时,一个词汇一下子进入到了人们的视野——激光制导,因为采用激光制导的导弹对目标实现了精确的打击。激光制导系统的全名是导弹制导激光雷达,原来它是利用激光雷达捕捉到的影像,经过软件处理实现自主目标捕获。由此,可以为导弹     

Velodyne激光雷达宣布将GaN技术用于小型化低成本固态激光雷达传感器的新设计

正Velodyne激光雷达公司宣布了一款固态激光雷达传感器的新设计,当以大批量规模制造时,其子系统成本将低于50美元。该技术将影响在多个行业应用中激光雷达传感器的增值,包括自动驾驶汽车、共享自行车、3D地图以及无人机。由于它们较小的尺寸,激光雷达传感器利用这种新设计将变得更便宜更容易集成,并且作为一个较少运动部件     

整合上下游优势资源，RoboSense将以充足的产能应对市场之需

<正>作为智能激光雷达系统科技企业,Robo Sense（速腾聚创）通过激光雷达硬件、感知软件与芯片三大核心技术闭环,为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统,颠覆传统激光雷达硬件纯信息收集的定义,赋予机器人和车辆超越人类眼睛的感知能力,守护智能驾驶的安全。近期,Robo Sense（速腾聚创）合伙人兼品牌生态战略副总裁王嗣翔就激光雷达技术的发展分享了他的一些观点。     

法雷奥新一代激光雷达技术让自动驾驶成为现实

<正>作为高级驾驶辅助系统(ADAS)的全球领导者,法雷奥近日展示了其第三代扫描激光雷达(LiDAR),该产品将于2024年投放市场。这项技术能够显著提升驾驶辅助系统的性能,使得自动驾驶成为现实,同时极大地提高了道路安全水平。法雷奥第三代激光雷达在探测距离、分辨率、帧率等方面的性能都超乎寻常。     

Q&A问答

正1781激光雷达Q:请问现在有量产车采用了激光雷达的吗?休闲自在A:目前在国内道路上除了正在进行路试的自动驾驶车辆搭载了激光雷达,其余还没有量产车采用激光雷达。主要原因除了成本因素之外,法规要求暂时也不允许车企将更高级别的自动驾驶功能开放给国内消费者。然而,这并不代表没有量产车使用了激光雷达,奥迪A8就是个典型的例子。     

基于三维激光雷达的智能车辆SLAM技术研究

智能车辆实现自主导航的必要条件之一是定位技术,目前基于三维激光雷达的同步定位与建图（SLAM）技术是定位技术的主流方案。文章从三维激光SLAM的算法框架和关键模块进行总结,具体讨论了扫描匹配、后端优化、闭环检测、地图构建等关键模块的常用算法及改进;综述了几种开源的三维激光SLAM,并对比了其优缺点;对在应用中激光雷达局部点云稀疏、Z轴的漂移以及动态对象引发的噪声影响等关键性问题进行了分析阐述;指出了基于三维激光雷达的SLAM与深度学习相结合、多传感器融合是未来三维激光SLAM的发展和研究方向。     

量产如期而至，Luminar 1550 nm激光雷达驶入快车道

<正>9月27日,上汽飞凡R7正式上市,自研的全融合高阶自动驾驶系统吸睛十足。这款自主车企全新品牌的高端车型,配齐了业内天花板级别的感知硬件,不仅用上了采埃孚的4D成像雷达,更让人眼前一亮的是搭载了全球首发量产的1550 nm高规格激光雷达,而这款激光雷达的供应商就是长期稳坐全球市值最高激光雷达企业的Luminar。     

激光雷达企业在资本市场有多吃香？

<正>作为自动驾驶的核心传感器,激光雷达具备强大的空间三维分辨能力,在探测距离、精准性等方面颇具优势,被称为无人车的“眼睛”,也是L3+高级别自动驾驶的必备传感器之一。风口之上,诸多激光雷达企业获得大量投资。在此,笔者梳理各大企业的融资情况,观察具有何种特质的企业更具发展潜力和资本青睐。     

基于运动约束的激光雷达与车体坐标系旋转参数标定

激光雷达是智能网联汽车环境感知的重要传感器,多坐标系空间标定是激光雷达精准环境感知的前提条件。针对激光雷达与车体坐标系空间同步面临传感器观测单一的问题,提出基于激光雷达与车辆的平面运动和直线运动约束2步标定方法。为构建运动约束,基于激光里程计获取激光雷达运动位姿信息,通过激光雷达运动轨迹信息和时域上多帧地面平面拟合信息进行平面行驶识别,在满足平面路况下构建平面运动约束标定,进而标定横滚角与俯仰角;基于俯仰角和横滚角对车辆轨迹进行修正,通过激光运动轨迹建立直线行驶判别模型判别车辆运动状态,在满足车辆直线行驶路况下构建直线运动约束,从而标定偏航角。最后,在智能驾驶试验车上开展了激光雷达与车辆坐标系标定的实车试验,通过实车采集的数据验证了提出的空间同步方法的可行性。试验结果表明：提出的激光雷达与车体坐标系标定方法优于基于标定物的方法,在原始数据上可以保证标定后的旋转误差降低至0.61,误差率降低约47.4%。在手动调整的扩充数据上标定后的旋转误差降至1.64,误差率降低约40.6%。相对于基于标定物的方法,其旋转误差均有降低且不需要借助特定的标定物与标定场,降低了对环境的依赖程度。同时通过消...     

理解市场需求与持续技术创新，Velodyne踏上激光雷达进阶之路

<正>Velodyne Lidar在2005年发明了实时环绕式激光雷达系统,开创了自动驾驶的新纪元。这项技术为参加DARPA超级挑战赛的自动驾驶汽车提供了精确的视觉系统。多年来,Velodyne Lidar的激光雷达传感器帮助工业、机器人、智能基础设施、汽车和其它应用提升了感知与自动化能力。近期,Velodyne Lidar北美销售副总裁Laura Wrisley与本刊记者共话激光雷达的市场表现与未来技术走向。     

MICROVISION推出动态视图激光雷达MAVINTM DR可实现ADAS安全功能

<正>据外媒报道,MEMS固态激光雷达和高级驾驶辅助系统(ADAS)解决方案领导者MicroVision,近日发布了新款动态范围激光雷达系统MicroVision MAVIN^TM DR。该系统有助于实现全新的ADAS安全功能,以满足自动驾驶车辆看得更远、更清晰、更快响应新场景的需求,为汽车OEM厂商提供更友好设计的同时,实现高速行车安全。