Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

激光雷达技术比拼的时代已过,各家技术路线已锤定音,或MEMS、或Flash、或OPA。下一步的竞争才刚刚开始,即如何将激光雷达摆脱科研产品的帽子,实现产品落地上车。

与传统玩家不同,硅谷激光雷达供应商Cepton独特之处在于,自主研发Micro-motion微动技术,这区别于当前主流的 MEMS、Flash和 OPA 技术路径。伴随Micro-motion微动技术趋于成熟,Cepton也在近一年内相继推出多款车规级激光雷达方案。

这家新创激光雷达供应商由一群曾工作于Velodyne的行业老兵创立,行事比较“低调”。成立三年,Cepton团队规模达70余人。近日Cepton在英国开设办公室,其英国团队将在接下来的一年中扩展至十几名技术解决方案专家和工程师,并加速展开其在欧洲的激光雷达业务。

去年8月,Cepton牵手日本最大汽车照明灯公司Koito(小糸制作所),为后者提供定制的微型激光雷达解决方案,将激光雷达安装进车灯中。现阶段双方正在集中精力实现激光雷达生产自动化、量产上车。用Cepton的联合创始人兼CEO裴军的话说,“在激光雷达自动化量产上车层面,Cepton已经走在赛道前列。”

2019年,这家行事低调的初创公司相继推出多款全新的面向量产的激光雷达方案:Vista-M、Vista-X及Vista-Edge激光雷达评估套件。每一个产品背后都有一段故事。2019 AI+智能驾驶创新峰会上,雷锋网新智驾对话裴军,了解到Cepton激光雷达方案的布局思考、量产进程及Micro-motion微动技术更多细节。

首次公开Micro-motion技术细节

激光雷达技术原理已成定势,自发明以来,并未有太大改变。各家激光雷达供应商在激光雷达测量方式、激光波长方面并不能拉开差距,或TOF、或1550nm激光、或905nm激光。

  • 激光雷达测量方式:现阶段,在全球范围内的60/70家激光雷达供应商中,90%的公司选择TOF进行激光雷达测量。

  • 激光波长层面:1550nm及905nm激光是常见方案。Cepton选择905nm的激光。905nm激光的原材料主要是硅,已经广泛使用在汽车及电子产业中,相比之下更经济适用。理论上,1550nm的激光能够达到更远的探测距离,但其激光发射器所使用的原材料——砷化镓的成本非常高,且短期内很难降下来,而砷化镓材料现阶段也并未实现车规级,成为车规级材料仍需一段时间。

Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

更为关键的是激光雷达成像技术。这成为各路企业角逐重点,即如何打造一款成像激光雷达,为自动驾驶及其它应用提供三维影像。

裴军提到,Cepton创立初期,团队对于利用“镜子进行扫描”一想法非常感兴趣,但其缺陷在于镜子过大会影响扫描速度,镜子太小则影响光量接受度。面临镜子面积大小与扫描速度之间难以平衡一题,Cepton放弃该模式,自研Micro-motion微动技术。

Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

简单描述Micro-motion技术原理即将发射和接收端(sourceaA、B,DetectorA、B)信号连接,并使其保持运动,在运动过程中保持光学共轭,完成各个空间内的扫描。且在这个过程中,运动幅度较小,以免除电机磨损。

如何实现无磨损的微动?Cepton通过添加电磁铁,给予电磁铁可控电流带动柱子震动,避免电机磨损。电磁铁装置类似于车内喇叭震动,没有摩擦,且功率较低,而没有磨损也能保证其更长的寿命。

与传统激光雷达方案不同,Cepton激光雷达没有“线”这一概念,更强调分辨率。Micro-motion兼具横向和纵向分辨率。对于大部分激光雷达(尤其是旋转激光雷达)而言,垂直方向的分辨率一直是软肋,但 Cepton 激光雷达的垂直方向分辨率可以达到对手 的4 到 5 倍。

Cepton全套激光雷达设计方案

基于趋于成熟的Micro-motion技术,Cepton在一年内相继推出多款全新车规级激光雷达方案:Vista、Vista-M、Vista-X及Vista-Edge激光雷达评估套件。

Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

去年3月,Cepton发布激光雷达Vista。这款产品在工程、成本、可靠性三方面实现了平衡,即扫描等效分辨率高达120线;探测距离超过 200 米;空间分辨率在水平和垂直方向均为 0.2 度;系统功耗不到 10 瓦;成本为千元级;可适用于自动驾驶测试及各类场景中的自动驾驶应用。

但自动驾驶车辆需要的不是一款通用型激光雷达。为实现360度全场景扫描、多环境、不同角度距离的检测,根据产品上车位置不同,不同的激光雷达方案应势而生。

面向L2/L2.5辅助驾驶车辆,因其要求安装于车辆前部的激光雷达数量较少(一台车只需要一台前视激光雷达),对成本要求不高,但对探测距离、空间分辨率更加严格。所以,Cepton推出了Vista-X,可支持200m的检测范围,以10%反射率检测120°的视场。整个视场角的空间角分辨率为0.2°。这款激光雷达可集成到车辆的前部、后部及内部。

下一款Vista-M则分别装进两个车灯,实现补充作用。因该位置的激光雷达对视场角、辨识距离要求不高,所以Vista-M检测距离为150m,视场角为120 °,功率低。体积不超过一个常规的蜡笔盒,可与车辆前大灯、尾灯和侧视镜进行无缝融合,支持在车辆设中融入更多智能化和自动化元素。

如此,Vista、Vista-M、Vista-X则构成了Cepton全套激光雷达设计方案。

当硬件平台成熟,激光雷达向前发展即将智能放进激光雷达产品中。 Vista-Edge激光雷达评估套件应运而生。

业内已达成共识,主机厂所需的传感器输出数据非点云数据,而是具体的“物体”。Vista-Edge激光雷达评估套件在同一模块中结合Cepton激光雷达传感器产品Vista和英伟达嵌入式人工智能超级计算平台Jetson TX2,可实现即时的点云数据3D可视化功能,为自动驾驶系统提供具体“物体信息”,包括物件类别、物件大小、速度、位置等等。

据裴军透露,目前Cepton已同多家车厂开展项目合作。

现阶段集中精力搞量产、自动化

激光雷达量产成为现阶段业内焦点。

真正的量产不用激光雷达生产数据来证明,而是打通二级供应商、一级供应商、主机厂等完整产业链,并在产品生产过程实现自动化”。这是Cepton与一级供应商Koito合作过程中学到的道理。

在Koito车灯工厂内,一个3米×8米的机器设备让裴军印象深刻:“这么大的设备,只干一件事情,即连接镜头与车灯体,且从最初的进料、安装、黏合、检测等整个产品生产工程全部实现自动化,无人工管控。自动化发明和制作比激光雷达复杂多了。”

达到量产高度最大的难点在于实现自动化。这也是特斯拉Model 3早期时常跳票的原因。建立完整生产线,并通过自动化加速生产,实现周产量5000辆,这是汽车量产“底线”。

裴军提到,将激光管放到电路板——在短短一小步上实现自动化,Cepton和Koito花费近一个月。

现阶段,Cepton牵手Koito正在集中精力实现量产、自动化,即从元器件设计到激光雷达生产制造结束的完整过程实现自动化,其中Cepton提供设计、基本元器件,最后的生产、检测、评管由Koito负责。Cepton自有生产产线则主要负责应用于其它领域的激光雷达产品。

行业内已达成共识,激光雷达要真正实现量产,满足车规级需求,离不开一级供应商。连通Koito,在激光雷达自动化量产层面,目前Cepton已经走到对手前面。

实现自动化也仅是激光雷达上车量产的一小步。与多数激光雷达供应商上车方案不同,Cepton激光雷达安装进车灯,这对激光雷达产品在温度、震动、摔撞承受力层面提出更高的要求。

Cepton首次公布Micro-motion技术细节,激光雷达量产落地加速

汽车零件要求一般标准温度为-40度至85度。但安装进车灯的激光雷达因靠近车灯、发动机及散热器,对激光雷达产品提出高温要求,即-40度到105度。裴军提到,激光雷达产品满足高温、震动、摔撞承受力其中一项要求并非难题。更大的挑战在于,产品需同时承受高温、震动、摔撞承受能力等多个方面压力。即在105度时,激光雷达同样可以承受各个程度的震动、摔撞等等。

雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾了解到,从2018年10月至2019年2月,Cepton公司内部决定停止开发新产品,而将重点放在产品生产成品率方面。一大原因在于,Cepton 激光雷达系列产品Vista成品率低,接近60%-70%。即10台激光雷达产品中,只有6/7台激光雷达产品可以正常运转。

裴军在Velodyne工作时明白的一个道理:当产品成品率较低时,即使激光雷达产品通过检测,这批产品质量仍不能完全保证合格。比较极端的举例:当100台激光雷达产品中,仅1台通过检测,剩余其它99台均不能实现正常运转,我们也不能保证通过检测的这台激光雷达实现了真正意义上的达标。

4个月内,Cepton完全停止新品开发,将所有技术人员的工作重心放在成品率层面。裴军告诉雷锋网新智驾,目前Cepton激光雷达良品率已达到95%。

自动驾驶剩余10%的工作,需要耗费90%的时间。这句话同样适用于激光雷达细分领域。从设计、到生产、再到实现商业化,激光雷达生产自动化、提升成品率是目前所有激光雷达供应商必须要走的一关。

原创文章,作者:ItWorker,如若转载,请注明出处:https://blog.ytso.com/132385.html

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