激光雷达的“芯”战事“GGAI视角”

两家激光雷达公司宣布，他们已经开发出“芯片级激光雷达”（lidar on chip），这是降低无人驾驶汽车成本的关键组件。

传统的激光雷达大多依赖于机械扫描，可靠性差，成本高；而其他类型的激光雷达则大多数基于传统的光学及通讯元器件的组合。

直观的结果就是，传统的机械式激光雷达有一堆电路板，每一块都连接到单独封装的激光器件上。相比之下，芯片级激光雷达则全部来自一个集成电路。除了降低成本和组装的复杂度，也有利于后续的自动化校准，而非现在的人工校准。

到目前为止，大多数制造固态激光雷达的公司已经尝试了以下三种方法：

在MEMS中，单个激光束由一个小镜子“操纵”。镜子足够小，可以在几分之一秒内完成一个完整的扫描过程。在Flash激光雷达中，广角激光在一次闪光中照亮整个视场，然后一组传感器检测从不同方向返回的光。第三种方法使用光相控阵，这是一种全电动波束控制技术。

所有这些技术的共同之处在于，它们将传统机械式扫描升级为可以照亮整个场景的光，要么一次性全部照亮，要么用某种扫描动作。这意味着整个升级将从内部核心的组件开始。

接下来，激光雷达的“战场”无疑将聚焦于核心的芯片集成能力，这是降低成本的重要途径之一。

出身于麻省理工学院的Draper和Aeva两家公司，近日都宣布推出没有移动部件的激光雷达传感器，并且基于自主研发的芯片。基于晶圆级的芯片，意味着未来车规级验证可能会更为有利。

不过，集成芯片的主要挑战是如何在光学波段而非无线电波段实现波束形成，因为光学波段的波长甚至不到无线电波段的千分之一。这意味着，阵列元件必须彼此之间只有几微米的距离，而制造或环境的扰动，即使是100纳米，也会影响整个阵列的性能，甚至使其失效。

Draper是一个工程研究实验室，它最初是麻省理工学院的一部分，过去最出名的是在航空航天和水下交通工具方面的研究工作，但在过去几年里，它也开始致力于自动驾驶汽车的安全。

在Draper的相关负责人看来，自动驾驶汽车的主要安全问题是感知。他将其分为两部分：传感器本身（硬件）和软件算法。你可以有世界上最好的算法，但如果汽车传感器的图像质量很差，那就没有意义了。

不过，一旦有了高质量的图像，就需要用它来做决策——识别车辆、人员和其他障碍物。“这是另一个主要的挑战，”上述负责人表示，“我认为在这方面还有很多工作要做。”

Draper表示，他们的芯片使用了“全数字MEMS光开关来控制波束”，从而提高了在严酷的道路环境下的鲁棒性。该芯片可以成像50米以内的物体，并通过相同的光开关网络矩阵发射和收集光线。

该公司表示，他们的芯片只是一个开始，他们已经在改善能够提升到数百米的检测范围。这种芯片的优势在于，如果想要在指定位置成像目标，只需启用相应的光学开关，而其他方法依赖于精确的模拟转向，这对汽车的热环境和振动环境是一个挑战。

此外，Draper展示了低损耗波导，在1dB/cm下验证了损耗，并且MEMS光开关的寿命超过了100亿个周期。并且光通过一个光开关矩阵发射出来，然后通过相同的光开关收集，这使得良好的信噪比成为可能。

Draper的整套解决方案，包括Draper APEX陀螺仪（提供厘米级定位精度的MEMS陀螺仪）和Draper全天候激光雷达技术（名为Hemera），具有穿透浓雾的探测能力，与大多数激光雷达系统兼容。

按照Draper的估计，如果大规模生产，预计成本为50美元。最终产品的检测范围为300米，角度分辨率小于0.1度，扫描速度为每秒20帧。

而Aeva公司（两名前苹果公司工程师创立）则是推出了下一代调频连续波(FMCW)激光雷达系统，该系统将激光雷达传感器的所有关键核心元器件集成到一个微型化的光子学芯片中。除了大大降低了整个设备的尺寸和功率，同时实现了300多米的低反射物体的全范围性能，以及测量每个点的瞬时速度能力。

同时，光束的方向性控制在基于第二颗芯片，该芯片使用了一系列的微电子机械反射镜（MEMS），这一点类似于Draper的方案。并且，整套感知系统搭载了激光雷达和摄像头，将数据流编译成单个图像，并将其关联到像素级。

此外，Aeva的激光雷达也不受其他传感器或阳光的干扰，其工作功率仅为实现远程性能所需的光学功率的一小部分，这增加了自动驾驶的安全性和可扩展性。独特之处，是可以为每一束光提供每秒数百万个点，从而产生超高保真度的数据。

Aeva公司表示，他们的芯片已经做到低于500美元的价格。目前，保时捷公司已经参与了该公司的新一轮投资。此前，Aeva公司已经与奥迪达成一项协议，计划在其e-tron自动驾驶车队上使用该公司的激光雷达传感器，另外还有大众旗下的I.D. Buzz（将于2022-2023年推出）。

大众看中的正是这家公司的独特方案，调制模式不同于大多数其他激光雷达，后者发射短脉冲，测量反射回来的时间来推断到一个物体的距离。他们必须连续测量至少两次才能计算出物体的速度。

这是关键，因为当光照射到一个移动的物体时，它的频率变化只有一点点——如果这个物体靠近传感器，它的频率就会增加，如果物体远离传感器，它的频率就会减少。

Aeva依靠的是调频广播的原理：调节光束的频率。采用连续光束的系统可以推断出一个物体的位置和它的瞬时速度，这是由于物体运动引起的波长变化，也就是传统毫米波雷达采用的多普勒频移。

但多普勒并不完美，尤其是对于横向移动的物体，这就是为什么特斯拉的毫米波雷达没有看到前方的运输卡车在穿越道路，导致车祸发生。

不过，现在来看，这次芯片级激光雷达还处于早期阶段，真正的大问题是能否最终提供承诺的价格合理、可靠的激光雷达，这才是关键。

还记得几年前通用汽车收购的激光雷达初创公司Strobe吗？

这也是一家试图开发重新设计的激光雷达芯片的初创公司之一，创始人花了数年时间研究如何将激光雷达传感器的关键元件封装到芯片上。然而两年时间过去了，并没有太多公开的进展。

和通用汽车一样，大众集团与Aeva这家初创公司的深入合作，目的也很简单，现有的激光雷达系统可能要花费数千甚至数万美元，而对于量产来说，成本必须降至几百美元。

“成本是非常、非常重要的。”大众集团自动驾驶技术负责人表示。