据麦姆斯咨询报道,Insight LiDAR近日在2020年消费电子展(CES 2020)上发布了面向新兴自动驾驶(AV)市场的超高分辨率、远距离数字相干激光雷达(Digital Coherent LiDAR™)传感器。Insight LiDAR从Insight Photonic Solutions公司独立分拆而来,后者是设计、制造成像和传感应用的高线性波长扫描激光光源领域的市场领导者。 Insight独特的传感器结合了多项关键技术,可提供低成本的芯片级激光雷达,不仅具有在200米以上范围探测低反射率物体的灵敏度,而且还具有业界领先的分辨率,物体扫描像素提高了10~20倍。这种超高分辨率以及直接多普勒测速性能,使自动驾驶汽车能够比以往更快地识别和分类对象,同时还提供了解决自动驾驶前沿挑战的必要关键信息。 激光雷达是实现自动驾驶最关键的传感器之一。根据麦姆斯咨询出版的《激光雷达技术及核心元器件-2019版》报告,激光雷达是一种光学感知技术,可以让机器“看清”周围的环境,帮助决策自主运行。在美国汽车工程师学会(SAE)定义的L3级及以上自动驾驶汽车之中,作为3D视觉传感器的激光雷达彰显了其重要地位,为自动驾驶的安全性提供了有力保障。不过,目前传统的激光雷达传感器无法同时满足自动驾驶汽车所需要的所有关键性能、成本以及可靠性目标。 调频连续波(FMCW)激光雷达采用基于光源频率调制的测量方法,通过比较任意时刻反射信号频率与此时刻发射信号频率的之差方法来得到目标的距离信息。FMCW激光雷达采用相干测量技术。激光器发出的光经分束器后分为两束,一束作为本振光,另一束在调制后经光学系统照射到目标物体上,反射回来的光(信号光),与本振光在光电探测器上混频。相干测量具有转换增益高、获得光信号全部信息(振幅、频率、相位)、对背景光滤波性能高、可探测微弱信号等优势,可以同时检测多个目标的距离和速度信息。 Insight的FMCW数字相干激光雷达完全自主研发,能够提供比飞行时间(ToF)激光雷达高10~100倍的灵敏度,同时提供直接多普勒速度测量。凭借在高分辨率医学和工业成像领域超过12年的开发经验,Insight的专利使能技术最终打造了一款首次同时满足所有关键性能、可靠性和成本要求的小型激光雷达传感器。 Insight数字相干激光雷达的突破包括: ■ 超高分辨率:提高10~20倍的分辨率,使其即使在200米的远距离也能识别低反射率的小型物体。 ■ 直接多普勒速度测量:像素级速度测量可以使系统延迟降低5~8倍。 ■ 真正的固态快轴扫描:快轴中没有任何运动部件,实现了高可靠性和低成本。 ■ 软件定义的分级聚焦(Foveation)。 ■ 芯片级架构:所有光子器件均在光子集成电路(PIC)上,所有电子电路都在ASIC上,实现了低成本、可扩展的半导体成本结构。 ■ 免疫性能:不受日光以及其他激光雷达或光子入侵的干扰影响。
Insight对比传统激光雷达,显著提高的物体像素对于自动驾驶探测和识别至关重要 Insight广泛的专利产品组合不仅覆盖了对于FMCW探测至关重要的光源设计与控制技术,而且还包括实现高分辨率、分级聚焦、大视场以及远距离探测性能的系统IP。 Insight首席执行官Michael Minneman说:“自动驾驶汽车的环境感知确实是一个难题。对于激光雷达,我们无法随意选择想要满足的系统规格。要为自动驾驶感知开发团队提供安全、有效的点云,需要同时满足至少20个真正关键的规格要求。而且,还必须采用可扩展的结构,以实现数百万量级的低成本生产。这正是Insight经过12年技术开发才能真正整合的优势。” Insight开发与技术负责人Chris Wood补充说,“自动驾驶感知团队要求提高物体探测分辨率。更高的像素可以帮助算法更快地识别物体并做出关键决策。我们的技术使我们能够大幅提高像素,同时提供直接的速度信息。这些数据一起解决了自动驾驶所面临的大部分挑战。” Insight近日将在美国拉斯维加斯举办的2020年消费电子展(CES 2020)上展示这款数字相干激光雷达。 Insight数字相干激光雷达的主要特点: ■ 远距离,对于10%反射率的物体,探测距离可达200米 ■ 超高分辨率,高达0.025°x 0.025° ■ 大视场,120°x 340° ■ 像素级直接多普勒测速 ■ 真正灵活的固态快轴扫描 ■ 完全不受阳光和其他激光雷达的干扰 ■ 低成本全半导体芯片方案 关于Insight LiDAR Insight LiDAR于2016年成立,是总部位于科罗拉多州博尔德(Boulder, CO)的Insight Photonic Solutions的全资子公司。Insight Photonic Solutions是基于光子芯片的高速波长扫描激光技术的全球领先企业。Insight的产品广泛应用于从生物医学成像到半导体制造,从材料加工到环境传感的各种应用。 (作者: 麦姆斯咨询殷飞)
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