纯固态+补盲?车载激光雷达竞争迎来新局面
2022-11-12 08:39来源:TechWeb 阅读量:15033激光雷达行业最近有点忙不到一周的时间,国内最大的两家激光雷达公司相继发布了自己的固态补盲激光雷达产品
日前,何塞科技正式发布了适用于ADAS前置量产车的纯固态近距离盲补激光雷达FT120日前,速腾聚创也在其Tech Day上发布了基于自研芯片和新技术平台的全固态盲补激光雷达RS—LiDAR—E1,同样为前装量产早在5月,亮道智能已经率先发布了其第一代纯固态侧盲补激光雷达产品LDSatellite
国内厂商纷纷布局
激光雷达的发展路线主要是从机械到半固体再到纯固体顾名思义,机械激光雷达因其内部的旋转结构而被称为机械激光雷达其特点是探测精度高,同时一部雷达可以实现360°的视场角,可以有效减少雷达数量但也正是因为内部是可移动的机械结构,所以使用寿命较短,不适合装载在需要适应复杂路况的家用车上
半固体激光雷达主要分为MEMS,棱镜,转镜三种技术方案目前最主流的方案是MEMS,只有一个带活动部件的微镜,可以更好的兼顾功能性和耐用性目前量产车主要搭载MEMS半固态激光雷达,如速腾聚创M1,搭载在小鹏G9,威马M7,广汽阿亚恩LX Plus,智极L7等车型上
虽然半固体激光雷达大大减少了内部的机械运动部件,但在可靠性和耐用性方面仍然存在不足因此,在短期内,半固体激光雷达仍然是当前量产车的主流解决方案,但从长期来看,纯固体激光雷达是未来的趋势
固态激光雷达的特点是内部没有运动部件,光的发射和接收完全由芯片完成与传统激光雷达相比,组件总数大大减少,从而大大提高了探测性能和产品可靠性此外,由于高度集成的架构,纯固态激光雷达的体积可以相对较小,便于安装在前后挡泥板,车门或车头等处
Wo FT120拥有100 x75的超广角FOV,最大射程100米它不仅可以感知高的路牌,栏杆,立体车库夹层,还可以检测低的小孩,宠物,锥筒,斑马线等它具有每秒192,000点的点频率和160x120的全局分辨率,可以检测丰富的物体细节
速腾聚创E1水平FOV 120,垂直FOV 90,支持25Hz以上超高刷新帧率,可感知200ms内目标加速度,测距能力30米10%,最大测距120米。
探测水平方面,速腾聚创表示,在目前主流的前视激光雷达水平FOV为120°的基础上,整体感知解决方案仅用两个E1就可以实现360°水平视场的无缝拼接同时,90°垂直FOV可以在视野下尽可能靠近车身,感应区域的地面盲区可以压缩到20cm以内30米测距能力可以完全检测6车道外的切向车,有效覆盖双向12车道路口场景
可是,目前的纯固态激光雷达存在功率密度低,探测距离短等缺点所以不适合作为主探测雷达,主要用于两侧盲区补片半固体激光雷达具有远距离测量的优势,但垂直视场通常较小,可以与纯固体激光雷达在盲区监测方面形成互补和配合目前主流的解决方案是纯固态盲填激光雷达搭配长距离半固态激光雷达,形成完整的车载级激光雷达解决方案,如何塞FT 120+AT 128,速腾巨创E1+M1
国内外激光雷达行业忽冷忽热。
与国内激光雷达行业形成鲜明对比的是,国外几家老牌的激光雷达和自动驾驶公司一蹶不振。
日前,另外两家激光雷达上市公司奥斯特和威力登达成全股票合并协议,宣布两家公司即将合并至于合并的原因,是因为没钱了
据报道,合并后的公司总市值约为4亿美元奥斯特和威力登在一份声明中表示,截至今年9月30日,两家公司的总现金余额约为3.55亿美元,双方计划在合并后的九个月内实现至少7500万美元的年化成本节约合并后,双方将共同寻求更快的盈利模式
自2022年初以来,奥斯特的股价下跌了77%,而威力登的股价今年下跌了80%。
这么多国外激光雷达企业维持不下去了,最重要的原因无非是利润,这让国内企业开心多了。
据何塞科技介绍,其半固态激光雷达AT128已获得多家顶级主机厂拥有的百万型号量产定点,包括理想,长安,杜畿,高河,莲花等,并在9月和10月连续两个月交付超过10,000台最新的纯固态激光补盲雷达FT120也获得了多家主机厂超过100万套的量产定点,预计2023年下半年量产交付
速腾聚创也宣布量产交付截至今年,已获得比亚迪,广汽爱安,一汽红旗,奇瑞汽车,长城汽车,Xpeng Motors,极氪智能科技,威马汽车,莲花科技,Lucid等遍布全球的企业50余辆定点整车订单到今年年底,将有11款车型进入SOP
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与特斯拉的纯视觉传感方案不同,国产新势力不约而同地采用了视觉+激光雷达的融合传感方案,将大大增加激光雷达的机载能力。
根据Zosi Auto R&D发布的《2022年汽车激光雷达行业研究报告》,2022年上半年,国内乘用车新增激光雷达安装量达到2.47万台,2022年下半年,将有超过10款新的激光雷达汽车在中国交付,包括小鹏G9和威马M7等预计全年总安装量有望超过8万台
国内激光雷达企业一直在驶向快车道。
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