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一文读懂毫米波/激光/超声波雷达的区别(转)

2024-03-24 19:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

不知何时,自动驾驶技术从电影中跳出来,直接被拉到人们视野中。不过,去年特斯拉却因为几起自动驾驶事故,官网不得不把自动驾驶字眼改为辅助驾驶。本期《汽车总动员》讨论的不是自动驾驶,而是被称为自动驾驶汽车“眼睛”的雷达。

目前主流的“眼睛”有四类——毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达、摄像头。他们各自都有自己的特点,比如摄像头的优点就很突出:精度高,距离远,直观方便;可是缺点也同样突出:受到天气的影响太大。倘若雾霾一来,或是阴雨绵绵,估计就只能两眼一抹黑了。

然而它们原理和现状都如何呢?

毫米波雷达

首先我们要明白啥是毫米波,毫米波实质上就是电磁波。毫米波的频段比较特殊,其频率高于无线电,低于可见光和红外线,频率大致范围是10GHz—200GHz。这是一个非常适合车载领域的频段。目前,比较常见的车载领域的毫米波雷达频段有三类。

1,24—24.25GHz这,目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠内,用于监测车辆后方两侧的车道是否有车、可否进行变道。这个频段也有其缺点,首先是频率比较低,另外就是带宽(Bandwidth)比较窄,只有250MHz。

将这两个频率做一个减法,就可以得到二者频率的差频(差拍频率),通过判断差拍频率的高低就可以判断障碍物的距离。

根据国内产业机构调查,国内2014年汽车毫米波雷达销量约为120万颗,2015年约为180万颗。主要应用为盲点检测和后方车辆提醒的中短距雷达(24Ghz),每车需要两颗。

2015年中国汽车销售量为2459.8万辆,如果2015-2020年我国的乘用车复合增速为4%,到 2020年乘用车全年销量将近约为3000万辆。到2020年,如果中国汽车销售量中有15%装配汽车毫米波雷达的话,按每辆车装配2 个,预计2020年的毫米波雷达需求量近900万个,未来五年复合增速约为50%。

从本质上说激光雷达和毫米波雷达都是利用回波成像来构显被探测物体的,就相当于人类用双眼探知而蝙蝠是依靠超声波探知的区别。但激光雷达会比较容易受到自然光或是热辐射的影响,在自然光强烈或是辐射区域的时候,激光雷达将会被消弱很多而且激光雷达的造价成本高,对工艺水平要求也比较高。而毫米波雷达而言,虽然抗干扰能力较强,但是距离和精确度确实硬伤,而且在行车环境下,处于多重波段并存的环境下对毫米波的影响是极大的。毫米波对于较远处的探测能力也是极为有限的。

简单来说,激光雷达精度更高,但价格昂贵。

据国外调研机构的分析预测,2015年全球汽车激光雷达市场规模约为6千2百万美元,预计2020年全球市场规模将达到2.7亿美元左右。2016~2020年将以34%年复合成长率增长。

超声波的能量消耗较缓慢,在介质中传播的距离比较远,穿透性强,测距的方法简单,成本低。

车载摄像头

车载摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器,借由镜头采集图像后,有摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号,从而实现感知车辆周边的路况情况,实现前向碰撞预警,车道偏移报警和行人检测等ADAS功能。

车载摄像头的大致原理如下:1)图像处理,将图片转换为二维数据;2)模式识别,通过图像匹配进行识别,如车辆、行人、车道线、交通标志等;3)利用物体的运动模式,或双目定位,估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。

硬件方面,车载摄像头主要由CMOS镜头(包括lens和光感芯片等),芯片,其他物料(内存,sim卡,外壳)组成,分为单目摄像头、后视摄像头、立体摄像头和环视摄像头,目前市场上主要是单目摄像头为主。

软件方面,以mobileye为例,主要体现在芯片的升级和处理平台的升级,工作频率从122Mhz提升到332Mhz,访问方式的改变使速率提升一倍,图像由640*480 彩色像素提升为2048*2048(Input)和4096*2048(output)等。

除了极少数厂商具备垂直一体化的能力,绝大部分厂商都将业务集中于产业中的某个或者某几个环节。

从市场集中度来看,光学镜片主要是台湾的厂商在主导,大陆厂商在红外截止滤光片上有一定优势,图像传感器主要是欧美和韩国厂商为主,模组环节大陆、韩国、台湾、日本厂商份额居前,国内厂商成长迅速。光学镜头行业集中度很高,前五大厂商占据了60%市场份额,舜宇光学2015年出货量已占全球的9.4%,成为全球第二。

单目摄像头还是未来的主流,伴随着360度全景停车和环视系统的发展,未来单辆车载摄像头预期达到6个以上,其中1个前视,1个后视和4个环视。根据MRRSE报告,2014-2020全球车载摄像头的出货量将会以11.3%年复合率增长,预计到2020年,全球车载摄像头销售将达到8300万只。

未来五年内,双目摄像头的产品化,小型化的问题有可能逐渐突破,例如特拉斯的双目,三目的计划。

图形信息处理的芯片,算法的进步,算法主要基于深度学习的角度,芯片的发展主要体现在mobileye的EyeQ产品的升级,期待EyeQ5的研发与投入生产。



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