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Velodyne正式推出128线激光雷达VLS-128

http://www.ec.hc360.com2017年11月30日11:23 来源:网易科技T|T

    知名的激光雷达制造商Velodyne在美国时间11月29日又推出了新产品VLS-128。

Velodyne正式推出128线激光雷达VLS-128,探测距离300米,分辨率是上一代10倍

Velodyne正式推出128线激光雷达VLS-128,探测距离300米,分辨率是上一代10倍

    VLS-128顾名思义,是Velodyne的128线激光雷达,它被称为是公司开发过的最强大的激光雷达,其探测距离是上一代产品HDL-64的3倍,达到300米,分辨率则是10倍。Velodyne称,该产品是为Level5级别自动驾驶而开发,其性能在任何情况下都可以与人类相媲美,甚至超过人类。

    为了说明VLS-128的能力,Velodyne的CTOAnandGopalan在产品发布中还给了这样一个具有挑战性的例子。“前方探测到一个黑色的小物体,它是一张纸,一只蝴蝶,还是轮胎碎片?自动驾驶车辆需要能够看到这个目标,并决定是改道还是刹车,然后采取行动。当以每小时70英里的速度行驶时,做决定的时间很少。”

    Gopalan认为,VLS-128可以处理这种特殊情况,其探测距离达到300米,可以得到环境非常细致的情况。这是一方面,另一方面则是它可以在看见与做出决定之间,减少自动驾驶系统所需采取的步骤。

    上下分别为VLS-128与HDL-64生成的点云数据

    “用分辨率较低的激光雷达,需要先将其数据与摄像头数据融合,经过一些处理让计算机理解环境中的情况。但用更高分辨率的激光雷达图像,就可以用这些数据直接运行图像分类算法,这减少了复杂性和时间。”

    这意味着,更更分辨率的激光雷达可以预先处理数据,加快定位、物体检测与分类的过程。Gopalan也因此将自己的产品称为智能激光雷达,他认为这可以满足很多OEM和Tier1厂商的需求,因为目前他们只能先融合原始数据再做检测与分类。

    不过对于自动驾驶系统中,是使用中心化的方式处理数据,还是以分布式的方式让各传感器处理数据,业界还存在争议,目前没有统一的定论。另外,这种智能激光雷达也并非Velodyne独有,法雷奥的Scala也具有类似的功能。

    Velodyne称,VLS-128对自动驾驶有三方面的提升:

    VLS-128的高分辨率数据可以直接用于物体检测,无需额外的传感器融合,这可以提高车辆计算的安全性和冗余度,降低了总体计算复杂度。

    由于检测距离远,分辨率高,VLS-128可以适应高速及低速场景,可以应对全自动驾驶会面临的所有的CornerCase。

    基于可大规模量产的半导体技术,VLS-128能在Velodyne的Megafactory中使用专有的激光对准和制造系统来自动组装,解决产能不足的问题。

    这三方面除了涉及到新产品的性能、应用场景,还涉及到产能与成本。

    价格一直是激光雷达应用的一大障碍。Velodyne没有透露新型VLS-128激光雷达的价格,但其最低价格的VLS-16售价是8000美元,64线则是7.5万美元。可以想像,128线产品也肯定是天价,暂时应该不适用于量产的车型。

    不过Gopalan称,公司已经设计了自己的ASIC芯片,可减少激光雷达生产所需要的组件,以往32线激光雷达可能要数千组件,但128产品已经只需要数百个。据称,新产品将在公司位于硅谷圣何塞的工厂进行大规模生产,而这一工厂的整体年产能会在2018年达到上百万台。

    Velodyne已经向一些客户展示了VLS-128产品,并将在2017年底前发货。

    此前雷锋网曾报道,今年9月中旬在德国法兰克福车展上,Velodyne已经秘密向部分重点客户(包括来自欧洲和日本的汽车厂商)展示了VLS-128的样品。

    目前激光雷达的竞争正在加剧,国内外都涌现出了一批新兴技术公司,国内有北科、速腾、光珀等,国外有Luminar,LeddarTech,Quanergy等。

    业界也在开发新的技术,比如采用1400纳米波长的新激光发射器。这种新的激光器可以带来更高的分辨率和更长的检测距离。PrincetonLightwave,ASC和Luminar等都在研发新的激光发射器技术。

    甚至大型车厂也在参与激光雷达的竞争。雷锋网曾报道,上个月福特收购了激光雷达公司PrincetonLightwave,通用汽车也收购了Strobe。更早前的去年,大陆还从AdvancedScientificConcepts(ASC)收购了激光雷达业务。

    Velodyne无疑是想用VLS-128再次确立自己在激光雷达领域的领导地位。

责任编辑:陈彩霞

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