激光雷达的发展的新趋势是怎样的会碰到什么挑战

  新创企业AEye完成了B轮募资4,000万美元，约新台币12亿元。在全球早期投资仍相当热络之际，若只是一般的交易事件，恐还不足以吸引大众目光。但当发现这笔B轮募资的领投者是台杉基金时，确实给这一笔交易带来不少的新闻性。除了这是台杉第一笔对外揭露的交易外，这家新创公司所做的

  AEye成立于2013年，2016年获得种子投资310万美元；2017年IntelCapital与Airbus Venture参与了1,600万美元的A轮募资；去年11月则是由台杉领投B轮。AEye是一家光学雷达(激光雷达，Light Detection And Ranging, LiDAR)生产与设计企业，而光学雷达是发展自驾车，甚至是无人机的关键技术，同样是需要高度软硬整合的产品。

  AEye的CEO Luis Dussan表示，台杉是策略投资伙伴，透过台杉能更密切地与亚洲制造业者、物流和科技资源有更广泛的接触。台杉总经理翁嘉盛也表示，各国纷纷布局自驾车领域，其中光学雷达要做到普及化，一定要想办法减少相关成本，台湾在此领域扮演着关键角色。另外也能切入自驾车的供应链，带动产业数字转型。

  相对于利用无线电波侦测物体的雷达，“激光雷达”顾名思义，乃是利用光量测目标物距离的技术。早在1932年，爱尔兰物理学家Edward Hutchinson Synge就提出了应用扫描成像的概念；1960年美国工程与物理学家Theodore Harold Maiman所开发雷射技术则让激光雷达得以实现；1970年代之后LiDAR陆续被应用于大气研究、月球表面探测、考古等。

  直到2007年，美国科技公司Velodyne推出“大水桶”造型的64线激光雷达，该技术始成为自驾车的重要解决方案。激光雷达可说为自驾车之眼，其重要性不言可喻。虽然有其他相对便宜的解决方案，如摄影机或毫米波雷达，但考量其可侦测距离、速度与精确性，激光雷达目前仍是自驾车开发者的首选。

  观察全球激光雷达发展，最初设计的机械式激光雷达需透过不断旋转的发射结构，将雷射从“线”变成“面”，并以垂直排列方式达到动态3D扫描的效果。虽然成效不俗，却也存在结构笨重、讯号间隔、成本高昂等缺点。以Velodyne 64线激光雷达为例，要价高达7.5万美元。成本过高是未来自驾车市场化与规模化的一大阻力，因此近年相关业者不断推出许多激光雷达技术上的变革。

  最先被广为采用的是微机电系统（Microelectromechanical Systems,MEMS）模式。其与机械式同需透过让光线“转动”达到大范围扫描的目的，但MEMS激光雷达将整个结构的机械式旋转，改良为以内部镜面“微动”改变光线射出的角度达成扫描效果，又称为混合固态（Mixed Solid-state）激光雷达。MEMS激光雷达具备体积小、成本低、低耗损等优点，但其稳定性仍有待验证。

  其次是全固态激光雷达模式，没有一点外观或内部上的转动结构，耗损率与体积都比MEMS模式更小，因此成为众家业者开发的终极方向，其中，又以光学相控阵列（Optical Phased Array, OPA）模式最受注目，由多个独立发射接收单元组成阵列，具备扫描速度快与可控性佳的优点。其中最为知名的OPA激光雷达制造商为成立于2012年的美国新创企业Quanergy，背后重要的支持者为汽车大厂Daimler。惟目前探测距离仅150公尺，仍在产品改善阶段。

  全固态激光雷达的另一个发展路径为Flash (快闪) LiDAR，如同闪光灯一般，同时照射自驾车周围，产生物体距离资讯。然而，因探测距离要求与能耗问题，Flash LiDAR的制作难度甚高。目前该领域较知名的厂商为成立于2007年的加拿大激光雷达开发商LeddarTech，关键投资者则有Audi与Delphi。

  回到台杉所青睐的AEye，其指出传统激光雷达的一大痛点。传统激光雷达的感测仰赖独立的发射与接收装置，并在短时间内搜集大量的数据资讯，在过度采样下，大幅度的增加解析时间与电脑运算成本。基于此，AEye提出智慧激光雷达解决方案，即iDAR (Intelligent Detection and Ranging)。结合MEMS激光雷达与低光源高解析摄像头，采用边缘处理技术，融合激光雷达与彩色成像资讯。并且赋予激光雷达大脑，在终端直接解决数据处理的问题，大幅度减少决策所需的资讯量，提升自驾车的反应速度。换言之，智慧化的软硬整合为AEye所提出的激光雷达解决方案。

  近年激光雷达技术如雨后春笋般萌芽，虽然标准规格尚未出现，但就趋势发展来看，多重感测器的融合技术将是重要的发展趋势，而前提是需要算法作为支持。对台湾发展自身激光雷达技术而言，切入供应链的一级供应商(Tier 1)将是一大考验。目前国际激光雷达制造商大都与各家车厂或正推动自驾车项目的科技巨头合作，持续进行道路测试，优化产品并寻求大规模量产、订定标准的机会。对此，台杉透过跨境投资的方式，建立策略合作伙伴关系，切入激光雷达生产的上下游产业链，不啻是台湾因应自驾车崛起的可行之道。

  司空见惯，其旋转线扫的测量方式导致造成寿命问题和价格居高不下。 因此，北醒研发了CE30，它是一款具有大视场角的固态

  到了对各项技术的积极研究当中。而其中的某些技术，慢慢的变成了科技公司和汽车企业都表示“必须拿下”的关键，比如

  束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较

  市场规模预计将达到 46.1 亿美元，2019年至2025年复合增长率达 83.7%。无人驾驶被认为是未来十年的

  还是比较缓慢的。但现在来看，包括上游供应商与下游客户的紧迫需求，我们极力希望推动实现

  。 由于测量原理的关系，虽然一般在10米以内都能轻松实现很高的测距分辨率，但其分辨率亦会随着探测物体距离增加而剧烈下降。 因此，为实现更远

  玩玩。。。。可以在设计的具体方案的时候发现角度信息很难解决。多以想看看大家有没有做过这方面的。帮忙想下。。。。如果哪位土豪家里有扫地机器人能拆下，，，，，给大家介绍下，，，哈哈哈。。。。哪位大神如果做过，，，能不能帮帮偶。。。`

  是一个精密的光学仪器，需要专家级的工程师耗费大量时间调试校正，并且调试校正的时间随着

  线束的增加，呈几何级数增长。所以产量非常低。价格自然就这么高了。“工业用品

  上对地面成像，其分辨率足以能清楚看到地面上的车辆。虽然这些系统的市场需求更小，且成本更高，但其

  持续对周围环境进行扫描。当发现动态的物体或未知障碍时，局部规划器依据这一些扫描到的局部信息，确定短期内的运动。当避障行为的优先级高于沿原路径前进时，局部规划器就可以通过竞争获得执行系统的控制权

  ？如何突破测试Multicom产品的难题呢？有没有一种解决方案可以既缩短测试时间又节约测试成本呢？

  新一代技术方案，本产品解决了如市场三角测试法等产品组装问题难，价格成本高等问题，目前提供面阵及单光子技术，基于COM产品。集成了SPAD,TDC,DSP,RAM

  STM32 Cube MX学习笔记——TOF 高速单线. TOF 高速单线 Cube MX配置代码配置1. TOF 高速单线

  。 由于测量原理的关系，虽然一般在10米以内都能轻松实现很高的测距分辨率，但其分辨率亦会随着探测物体距离增加而剧烈下降。 因此，为实现更远

  信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。 信噪比的计量单位是dB。对于

  度较慢，而且测量精度对啁啾时调制时的线性度程度非常敏感。虽然设计一种功能完善的

  都不是不可克服的。随着研究的继续，我们越来越接近于大多数汽车生产结束后就能够完全自动化的时代。

  ，目前全国各地多个城市都有相关智能车辆测试甚至落地运营的新闻。目前智能(无人)驾驶车辆多采用了一个或者多个

  （CES）已经完满收官，短短的几天时间里，我们见识了Intel无人飞机灯光秀、百度无人车、移动行李箱等众多“黑科技”。而北醒不仅展示了性能卓越的固态

  （CES）已经完满收官，短短的几天时间里，我们见识了Intel无人飞机灯光秀、百度无人车、移动行李箱等众多“黑科技”。而北醒不仅展示了性能卓越的固态

  （CES）已经完满收官，短短的几天时间里，我们见识了Intel无人飞机灯光秀、百度无人车、移动行李箱等众多“黑科技”。而北醒不仅展示了性能卓越的固态

  司空见惯，其旋转线扫的测量方式导致造成寿命问题和价格居高不下。 因此，北醒研发了CE30，它是一款具有大视场角的固态

  （CES）已经完满收官，短短的几天时间里，我们见识了Intel无人飞机灯光秀、百度无人车、移动行李箱等众多“黑科技”。而北醒不仅展示了性能卓越的固态

  光谱探测技术与太赫兹时域光谱技术相结合,并采用现代模式识别、信号处理技术是生物化学战剂爆炸物实时光谱检测技术的

  我们都知道驾驶汽车时看清路面至关重要。而在实施无人驾驶等技术时，对这点要求得更为严格。无人驾驶汽车的“眼睛”被称为光检测和测距（

  。关于数据的转化的理论，我们大家可以查阅相关文献。在此，只讲基本的构造和程序

  ，实现自主避障和导航。在这款盲人拐杖里，斯坦福的学生团队加入了以下传感器，用来协助盲人拐杖的运行：

  ：帮助盲人探测周围物体的形状和环境GPS：在室外的时候能知道具体的位置IMU：知道盲人走路

  到商业化，到如今广泛被市场认可，花了不到10年时间，而真正国内新能源汽车销量的爆发又集中在最近3年。成熟的无人驾驶方案离不开

  除镜头外都有标准的量产元件能选择，门槛很低，成本也不高，未来可以取代传统的低像素摄像头。但与摄像头比，

  64行分辨率的OS-1-64，今年我们就推出了全新的128通道传感器。这种

  能轻松实现室外70KLux强光下稳定工作。政策问题全球范围内各个国家对机器人产业的

  和普及，科技大片中的无人驾驶离我们慢慢的接近。全球很多中高档汽车慢慢的开始配备汽车

  自动导航车（Automatic Guided Vehicle，即AGV）领域的固态

  iphone12这个亮点不在5G上面，毕竟国内的一些厂商早就已配备，也不在颜色，重点在于配备了一颗

  接收机各种噪声大小与概率分布、计算空间背景光大小和光谱特性的前提下，基于信号检测理论中的虚警概率和发现概率提出了一种能

  ），精度要求不高，测量速率低。一般都是几千个点每秒。厂商一般采取的是三角测距的方案，这种技术的门槛不高，硬件成本也低，这就是为什么它的价格

  `这辆汽车对于科技爱好者绝不陌生，这就是谷歌研发的无人驾驶汽车。在行驶过程中，无人车需要感知周围环境，但无法像人一

  历程。第一代无人驾驶技术其实就是Mobileye开始的，主要是利用摄像头和毫米波

  的另一个限制是不能提供物体颜色、文本的详情信息，所以不能理解道路标线、路沿、路标和交通灯等目标物颜色的细微差别，而这些工作都需要后续处理，这样的一个过程中标定工作的

  发射系统发送～个信号，经目标反射后被接收系统收集，经过测量反射光的运行时间而确定目标的距离。至于目标的径向速度，可以由反射光的多普勒频移来确定，

  主要用于轮廓测量、定位和区域监控，主要厂家有日本Hokuyo、德国SICK、德国IBEO等;三维

  ，越容易“藏”在车里，“装”入机器人身体中，“挂”在无人机机腹，这是未来

  ，也被称为无人驾驶汽车、移动机器人的眼睛，其最大的优点是测量精度高，响应速度快。根据报告，预计全球

  阶段，市场规模至2025年预计将达到135．4亿美元，较2019年实现64．5％的年均

  价格更低，落地应用更快。去年新冠疫情的爆发催生了服务机器人市场需求的爆发，

  、全球定位系统（GPS）、和IMU（惯性测量装置）三种技术于一身的系统，相比普通

  技术是3D点云的代名词，为了充分的利用3D点云数据，我们有必要考虑Lidar技术的最新

  市场进行创业？ 转载声明 本文转载自至《中国电子报》原创作者李佳师 不久前，位于底特律全球排名前五的某汽车制造商

  SLAM 算法性能的评估标准， 并据此选取目前较为成熟的有代表性的6种开源 3D

  现状-低成本和高稳定不可兼得？ 相较于十分依赖算法、需要海量数据来进行训练、受外因影响颇大的摄像头视觉和识别精

  ，显而易见的是保持在近红外波长的眼睛安全限制以下。IEC 60825-1 中概述了这些安全准则。这并不是要降低人眼安全的重要性——这里讨论的方面都会影响人眼安全。有许多不同的

  。 在详细对比之前我们可先粗略看下两者的对比图，如下所示 性能 毫米波

  在无人驾驶应用中主要用来探测道路上的障碍物信息，把数据和信号传递给自动驾驶的大脑，再做出相应的驾驶动作，但室外常见的干扰因素如雨、雾、雪、粉尘、高低温等对

  落地主要是在PC与LCV和Robotaxi（无人驾驶出租车）两大领域，其各自有不同的

  态势。自2019年以来，Robotaxi在这一市场中所占的份额一直高于乘用车市场。当然

  的发射方式、数据采集、成像分辨率和应用场景等方面存在着很大的区别。 首先，单线