老司机 | 激光雷达，让无人车看得更清晰

老司机

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今年的除夕之夜，上百辆由百度Apollo无人车组成的车队亮相2018央视春晚，车队在无人驾驶模式下完成了交叉跑等动作，令人啧啧称奇。而在近期，根据国外媒体报道，谷歌的母公司Alphabet旗下的无人车子公司Waymo，将在2018年年内在美国凤凰城推出无人出租车服务，届时用户通过App叫车，即可坐在一辆无人驾驶汽车中出行。种种迹象表明，无人驾驶技术，真的就要来了。

百度无人车队亮相央视2018春晚

无人车在行驶过程中，需要像人工驾驶一样识别路况并进行对应的操作，如在绿灯或无障碍时匀速或加速行驶，而在遇到红灯或障碍时进行减速或停止。无人车是如何“看到”路况的呢?

这需要车载传感器去探测无人车所处的环境，目前应用于无人车的传感器主要有四类：摄像机，激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。其中，激光雷达在目前的无人驾驶技术中应用最为广泛，谷歌、百度、Uber等公司均有使用。

激光雷达是通过发射激光束来探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，其工作原理是向目标物体发射激光束，并接受照射到目标物体后反射回来的激光束，根据发射和接收激光束的时间间隔计算出目标物体的距离。通过激光束不断地扫描目标物体，可得到大量的点云，点云在成像处理后可得到目标物体的三维图像模型，点云的密度越高，图像越清晰。

因此，激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，且与无人车的控制软件相结合，还可建立周围环境的3D模型，从而为无人车的自动驾驶提供更多的环境信息。目前的主流观点认为，激光雷达已经成为自动驾驶技术中必备的传感器。

在无人驾驶技术中，为保证行车的安全性，激光雷达需要满足测量距离和测量速度的要求，测量距离通常情况下要达到100-120米，精度在厘米级；测量速度则要求单个激光发射的速率要达到每秒几万个点，以达到实时感知外界环境变化的目的。

这种严苛的要求导致激光雷达的开发难度提高，进而使成本居高不下。以目前在百度和谷歌无人驾驶汽车上使用的HDL-64激光雷达为例，该激光雷达由业内著名的Velodyne LiDAR公司研发，其售价高达70万人民币，已远超汽车本身的价格。

Waymo的无人驾驶汽车，车顶安装有激光雷达

激光雷达高昂的售价直接影响了其在市场上的普及度，因此，如何降低激光雷达的成本，已经成为激光雷达领域以及无人驾驶领域的一个重要研究课题，也决定了激光雷达企业的竞争能力。

目前常用的降低激光雷达成本的一个有效手段为“固态化”。何为激光雷达的“固态化”？

激光雷达在工作过程中，其发射的激光需要进行匀速旋转，激光在旋转一定的角度后生成一帧完整的数据。为保证激光的旋转发射，当前市面上可见的车载激光雷达内大多设有用于驱动激光发射器旋转的机械旋转部件。机械旋转部件会造成激光雷达在生产中出现装配复杂、生产周期长的问题，使激光雷达的成本居高不下。同时，机械旋转部件在行车环境下的可靠性不高，为行车带来了安全隐患。因此，为降低激光雷达的成本，同时提高无人车的行车安全性能，需要减少或者取消机械旋转部件。

借鉴机械硬盘和固态硬盘的对比可知，机械硬盘内部基于机械旋转部件来读写数据，其体积较大且结构复杂，而固态硬盘内部没有机械旋转部件，所以其体积小结构简单，稳定性高。所以，“固态”激光雷达即为基于电子部件，无机械旋转部件的激光雷达，具有体积小、结构简单、稳定性高的优势，其成本可大幅度降低。

激光雷达厂家Velodyne LiDAR已在固态激光雷达设计方面取得了突破性的进展，其新设计可以实现激光雷达的小型化（集成电路小于4平方毫米），且在量产的情况下有望将成本降至50美元以下。

Velodyne LiDAR是如何将激光雷达的成本做到如此之低呢？

笔者在检索VelodyneLiDAR的专利后，发现了编号US9310471、名称为Singlechip scanning lidar and method of producing the same（单片扫描激光雷达及其制造方法）的专利，该专利旨在解决机械扫描式激光雷达的体积大和结构复杂的问题，利用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）技术，将原本体积较大的机械结构通过微电子工艺在硅基芯片上集成微振镜，由可以旋转的微振镜来反射激光器的光线，从而实现扫描，进而实现简化激光雷达结构的作用，便于进行大规模生产。

笔者翻译了该专利的独立权利要求如下：

1、一种制造芯片级扫描激光雷达的方法，包括：

在衬底上形成用于发射光线的二维（2D）扫描微镜;

在衬底上形成用于接收光线的二维（2D）扫描微镜;

在衬底上形成激光二极管;

在衬底上形成光电检测器;

在连接在所述第一波导的一端上的所述衬底上形成第一波导到所述激光二极管的第一端面;

在连接到所述第一波导的另一端的所述衬底上形成第一光栅输出耦合器;

在连接在所述第二波导的一端上的所述衬底上形成第二波导到所述激光二极管的第二端面;

在连接到第二波导的另一端的衬底上形成第二光栅输出耦合器;

在第一介电层中形成第一固定微镜和第二固定微镜;

在第二介电层中形成第三固定微镜;

在第三介电层中形成聚焦组件;

将第一、第二和第三电介质层结合在一起以形成复合结构;

将复合结构与激光二极管和光电探测器上的衬底对准;和

将复合结构粘合到激光二极管和光电探测器上方的衬底上。

专利US9310471的附图

该专利的独立权利要求保护了将微镜、激光二极管、光电检测器等核心部件集成到芯片衬底上的方法，省去了机械式激光雷达中的机械旋转部件，使得这种芯片级的激光雷达体积更小，重量更轻，功率更小，并且，主要部件运用芯片工艺生产之后，量产能力也得以大幅度提高，有利于降低激光雷达的成本，可以从上千乃至上万美元降低到数百乃至数十美元。

除了Velodyne LiDAR之外，其他无人驾驶领域的公司也有其简化激光雷达结构、进而降低成本的技术，笔者检索了Waymo公司的激光雷达领域专利，发现了编号US8836922、名称为Devices and methods for a rotating LIDAR platform with a sharedtransmit/receive path（具有共享发射/接收路径的旋转激光雷达平台的设备和方法）的专利，在目前常见的激光雷达中，激光光束的发射和接收处是分开的，而该专利中发射接收光束共用了一个光路。

笔者翻译了该专利的独立权利要求如下：

1、一种光检测和测距装置，包括：

安装于外壳的透镜，其中，所述外壳被配置成围绕轴线旋转并且具有包括发射块、接收块、发射路径和接收路径的内部空间，所述发射块的入射孔径位于具有反射表面的内壁上，所述接收块具有入口孔，所述发送路径从所述出口孔延伸到所述透镜，并且所述接收路径由所述反射表面从所述透镜延伸到所述入口孔;

所述发射块中具有多个光源，其中，所述多个光源被配置为在多个不同方向上通过所述出射孔径发射多个光束，所述光束包括具有波长范围内的波长的光;

所述接收块中具有多个检测器，其中，所述多个检测器被配置为检测具有所述波长范围中的波长的光；和

所述透镜经配置以由所述发射路径接收所述光束，准直所述光束以供发射到所述光检测和测距装置的环境中，收集由来自光检测和测距设备的环境中的一个或一个以上物体反射的光，并且通过接收路径将收集的光聚焦到探测器上。

专利US8836922附图

该专利将激光雷达中的发射和接收光路合二为一，在小型化产品的同时，还可减少细致校准收发模块的时间，不会因为细微的误差而降低整个激光雷达系统的精度，提高了激光雷达的可靠性。

在激光雷达领域，虽然由国外公司掌握了相对成熟的技术，但是随着国内的无人驾驶技术的进步，国内的激光雷达行业也已进入了快速发展的阶段。

笔者对国内的激光雷达的专利申请趋势进行了检索分析，国内激光雷达的专利申请量从2007年开始直线上升，在2015年以及2016年达到高峰，分别为607件、776件。

由此可看出国内的激光雷达企业在近几年进行了大量的技术研发工作。国内的速腾聚创、雷神智能、北科天绘、思岚科技、北醒光子、禾赛科技、佳光科技等多家企业已在市场上崭露头角。

国内激光雷达专利申请趋势图

以禾赛科技为例，笔者在对其专利申请进行检索后发现，该公司同样在固态激光雷达这一方向上进行了研究，以其公开的一篇编号CN106707289A、名称为《基于类MEMS振镜的准固态单线激光雷达及其工作方法》的专利为例，该专利对固态激光雷达中的反射镜的结构进行了简化设计，其独立权利要求如下：

1、一种基于类MEMS振镜的准固态单线激光雷达，所述激光雷达包括激光器、探测器；其特征在于：所述激光雷达进一步包括：

振镜，所述振镜包括：

底座；

磁铁，所述磁铁分别设置在所述底座的相对的两侧，相互隔离的位置相对的磁铁的极性相反；

线圈，所述线圈的两端接入交流电；

反射镜，所述反射镜连接所述线圈；所述反射镜将激光器发出的检测光反射到探测物，探测物上的反射光经过所述反射镜后进入所述探测器；

扭力杆，所述扭力杆的一端通过固定件固定在所述底座上，另一端连接所述线圈；交流电驱动下的所述线圈在所述磁铁形成的磁场中产生力矩，带动所述反射镜以所述扭力杆为 轴线扭动；

固定件。

专利CN106707289A附图

该专利公开的固态激光雷达中无需使用电机驱动振镜，降低了功耗，且使激光雷达结构紧凑、易于加工，极大地降低了单线激光雷达的成本。

由此可见，在激光雷达领域，国内外的多家的企业均已在技术和专利上分别积累起自己的优势，有利于行业的发展。

作为无人车的“眼睛”，激光雷达目前正在向着小型化和低成本化发展，其普及程度也将进一步提高，对于无人驾驶技术的发展将会起到推动作用，无人车也会“看”得更加清晰。

作者简介：张宁，集慧智佳专利咨询师，科技发烧友。

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