據麥姆斯咨詢介紹,激光雷達設計面臨最大的挑戰是在達到性能和魯棒性目標的同時,以合理的價格實現量產。位于德國慕尼黑的激光雷達(LiDAR)企業Blickfeld創始人FlorianPetit在接受GeospatialWorld的獨家采訪時談到,目前設計的傳統激光雷達更像一臺機械旋轉設備,很可能無法實現上述目標,過去幾年的許多努力已經證明了這一點。
Blickfeld的遠距離激光雷達拍攝的街景頂視圖。街道顯示為藍色,樹木顯示為橙色。在白天能實現距離遠至120米的200線掃描。
GeospatialWorld:請您詳細介紹MEMS激光雷達技術及其相比機械式激光雷達的優勢!
FlorianPetit:MEMS微鏡是非常值得選用的光束操縱單元。硅基MEMS微鏡通過光刻、刻蝕等工藝完成。MEMS技術的優勢在于其精度高達納米級,且可擴展性非常優秀。一般來講,從一片標準尺寸的晶圓(例如直徑為200毫米)上可以生產出數百顆MEMS微鏡,所有晶圓都是在高度精確的管控下進行批量生產。
如今,最常見激光雷達的光束操縱方式是機械式旋轉。這類非常復雜的機械設備又大又重,生產效率低且成本高昂。機械式激光雷達的復雜性主要源于光束操縱單元,光束操縱單元的作用是使光束(激光和反射光)發生偏轉。這些旋轉部件,如齒輪和馬達,會受到摩擦和磨損。激光雷達對精度要求非常高(典型的激光雷達應用要求角度精度小于0.5度),這樣的旋轉部件對精度影響非常大。而且,旋轉部件容易磨損甚至失效,需要定期維護。這一問題激發了對固態激光雷達的需求,人們期待固態激光雷達能實現穩健和持久的工作。
MEMS微鏡已經存在多年,甚至在視頻投影機這樣的日常設備中得到了應用。當今MEMS微鏡的問題在于很難將其用于遠距離激光雷達。遠距離探測和大視場角是激光雷達的關鍵性能指標。典型的MEMS微鏡的鏡面尺寸小,偏轉角度較小,因此無法達到理想的探測距離和視場角。
為了突破這些限制,Blickfeld為激光雷達開發了特殊的MEMS微鏡。這是專門為激光雷達應用而設計的,并針對最遠探測距離和視場角等問題進行了優化。鏡面尺寸大于10毫米,因此可以將最大程度地入射光引導至光電探測器,確保150米及以上的遠距離和對低反射率物體的探測能力。此外,MEMS微鏡可以實現高達120°的偏轉角度,從而獲得廣闊的視野。它采用標準硅基工藝生產,成本合理,可實現高度自動化生產。
這款MEMS微鏡的另一巨大優勢是,根據其優化后的激光雷達設計變得非常簡單:除了一些標準光學元件外,還有一顆激光器、一顆二維MEMS微鏡和一顆探測器。這些組件組裝后的尺寸僅為80mmx60mmx50mm。激光發射到微鏡后,微鏡對光線進行反射,完成機械式激光雷達的旋轉射出。入射的反射光被微鏡操縱集成到同一光路,最后被探測器接收。這種所謂的同軸方式具有相同的輸入/輸出光路,具有很高的日光抑制優點,從而實現高信噪比。
Blickfeld創始人Florian Petit
GeospatialWorld:除了自動駕駛汽車,MEMS技術還有其它應用嗎?
FlorianPetit:MEMS技術已經廣泛用于各種應用,如噴墨打印機、顯示器、汽車的加速度計(例如安全氣囊打開)。而將MEMS技術應用于激光雷達則是一種全新的概念。MEMS的尺寸縮小,帶來的問題是與用戶對光學傳感器期待截然相反的結果,因為更大的尺寸意味著能捕捉更多的光,從而探測到更多的光。我們所做的是根據這些要求設計MEMS微鏡,在利用MEMS的優勢(尺寸小、可量測)的同時,增加MEMS微鏡的孔徑,實現遠距離探測和開闊的視野。
GeospatialWorld:您如何預測固態激光雷達的未來?短期內是否有可能會出現前沿創新技術擾亂市場?
FlorianPetit:固體激光雷達具有廣闊的發展前景。它們功能強大、成本更低、體積更小、集成度高,非常適合于自動化應用。關于如何實現激光雷達的固態化,有幾種技術路線。但我們認為,真正對市場帶來干擾將是以兼具合理成本和高性能的量產級固態激光雷達——我們相信,這將通過MEMS技術實現。
GeospatialWorld:請您預測下認為激光雷達產業的趨勢?還會沿著之前的軌跡發展嗎?
FlorianPetit:大多數專家都同意激光雷達在不久的將來成為每輛自動駕駛汽車不可或缺的傳感器。Yole在最新出版的《汽車和工業應用的激光雷達-2019版》中預計,到2021年自動駕駛汽車的總量將達到44000輛。與此同時,激光雷達市場也因此受益,預計將從2018年的13億美元增長到2024年的60億美元。其中,汽車應用占據激光雷達市場的70%份額。
2018~2024年激光雷達(LiDAR)市場預測
關于成本、尺寸、精度和魯棒性要求,固態激光雷達都被認為比傳統的機械式激光雷達更優秀。我們相信激光雷達將成為大眾產品,全面進入現代生活的不同領域,為機器提供環境建模與導航。
GeospatialWorld:您認為如何讓激光雷達成為主流傳感器且價格合理?
FlorianPetit:在我們看來,解決方案不是簡單地購買昂貴的組件,并用它們制造昂貴的激光雷達,寄希望于批量生產時會變得更便宜。同時,采用需要數十年研究才能完成的技術也不會得到具有時效性的解決方案。
我們認為,目前已有許多性能優秀的元器件和技術供選擇以建立一套合適的激光雷達系統。市場上部署的數百萬臺設備正在對元器件進行大量使用和測試。例如,車規級激光器(905nm激光二極管),分辨率很高的探測器如可以探測單光子的硅光電倍增管(SiPMs),或硅基微鏡(MEMS微鏡)。然而,這些器件還沒有針對激光雷達應用進行優化——或者說還沒有找到適合這些元器件的激光雷達設計。
因此,我們認為關鍵是讓每一種元器件與整個激光雷達系統之間進行適應、調整和優化。因此,要對激光器/探測器的光電特性進行調整,滿足發射/接收光學系統和光束操縱單元的要求。對激光雷達進行整體設計(同軸設計),盡可能抑制干擾光(陽光)。而且,可能最重要的是在兼顧距離、視場和環境條件方面的因素對光束探測單元進行優化。這項任務非常復雜,因為其中的元器件本身很復雜,激光雷達的設計也很復雜,而且還有更多的邊界條件,比如對高度自動化生產的需求。
這對開發團隊來說是一個巨大的挑戰,需要來自光學、MEMS、信號處理、電子、軟件和生產技術等各個學科的專家攜手合作。
Blickfeld確定了機械式光束操縱單元的復雜性是激光雷達的主要問題。這個問題影響性能和生產的可擴展性。因此,我們發明了一種專門為激光雷達應用設計的硅基光束操縱單元——MEMS微鏡,可以創建性能和制造均可擴展的激光雷達模組。這有助于我們克服機械式旋轉激光雷達的許多問題。
GeospatialWorld:高價格是激光雷達的主要制約因素,您認為成本會大幅下降嗎?
FlorianPetit:通過使用硅基MEMS微鏡技術和現有元器件,在批量生產時,相比機械式激光雷達,成本可以大幅降低。
GeospatialWorld:激光雷達還能為普通消費者帶來哪些“福利”?
FlorianPetit:激光雷達是一種用于3D環境感知的傳感技術。激光雷達可以提供高精度的環境距離圖像。捕獲的三維數據能直接表達場景的基本幾何特征,如形狀、大小和距離。在移動應用中,當涉及到運動,在一定時間內覆蓋一定距離時,這種三維數據對于安全感知周圍環境以及在其中進行操作和導航至關重要。因此,汽車中的大多數感知傳感器,無論是超聲波傳感器、毫米波雷達,還是具有圖像處理功能的二維攝像頭,都在致力于收集三維信息。激光雷達特別適合這項任務,因為它們可以直接提供高分辨率和精確的三維點云,其質量是其它傳感器技術無法比擬的。
激光雷達是一種可應用于各行各業的關鍵傳感技術。激光雷達在許多領域都充當推動者的角色,將推動自動駕駛、智慧城市、機器人、無人機等應用的發展。大多數普通消費者將間接體驗到激光雷達廣泛部署的好處。他們不會陷入交通堵塞,可以從A地到B地乘坐自動駕駛汽車,物流鏈優化也將包裹更快送達。
GeospatialWorld:英特爾旗下的Mobileye開發了一種新的自動駕駛系統,該系統使用高清攝像頭而不是激光雷達。這會對汽車激光雷達行業產生影響嗎?
FlorianPetit:與激光雷達相比,攝像頭在自動駕駛汽車上的功能則不同。攝像頭探測的二維彩色圖像能“看到”交通燈或道路標志。然而,當涉及到測量距離或速度時,攝像頭面臨著很大的挑戰。要從攝像頭的圖像中獲取距離或速度信息,需要復雜的算法,即使這樣,也存在局限性。激光雷達提供準確的長短距離和高分辨率的三維環境信息,可用于ADAS應用,如停車和堵車輔助、盲點檢測、車道保持、自動緊急制動和自適應巡航控制,是L4級和L5級自動駕駛車輛的必需傳感器。
GeospatialWorld:激光雷達行業面臨的主要挑戰是什么?
FlorianPetit:激光雷達技術作為存在了幾十年的技術,已有達到高性能標準的產品供選擇。然而,今天的激光雷達的魯棒性還不夠強,非常重要的是無法以合理的價格大范圍推廣使用。這對于激光雷達進入汽車市場來講是個巨大的問題。激光雷達在當今高度自動化的測試車輛中有著廣泛的應用,并且有望成為自動汽車傳感器組合的基本元器件,甚至未來在每輛車上會部署多個激光雷達。
GeospatialWorld:請您談談Blickfeld的情況及愿景?
FlorianPetit:Blickfeld于2017年在德國慕尼黑成立,開發基于硅基MEMS微鏡和現有元件的領先激光雷達技術。Blickfeld的激光雷達能以最高性能滿足大眾市場所需的成本和尺寸要求。2019年,Blickfeld將推出首款系列產品Cube,主要為自動導航、高清地圖和其它激光雷達應用而設計。
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原文標題:Blickfeld利用MEMS微鏡解決傳統激光雷達的通病
文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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