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虹科自动驾驶:激光雷达传感器的核心——MEMS技术

“基于MEMS技术的激光雷达传感器通常价格较低,但其性能不足以用于自动驾驶车辆。”我们经常听到这样的说法。本文将说明我们的传感器如何使这一假设失效,我们如何为激光雷达开发MEMS技术,如何为激光雷达找到理想的镜面尺寸以及决定因素。

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汽车应用所需:高性能和可量产

激光雷达应用在自动驾驶车上,必须满足两个基本要求:一方面,提供高性能,包括远距离和宽视野。另一方面,必须具有可量产性,以便能够生产和安装在数百万辆汽车上。激光雷达制造商想了一系列的办法来应对这些挑战。机械式激光雷达系统是目前最常用的系统,电机转动从而带动光束偏转单元。尽管机械式激光雷达拥有广阔的视野和远距离探测的特性,但它们的机械装置需要定期维护,而且体积大、重量大、生产成本高。总体来说,机械式激光雷达只满足高性能这一个要求。

另一种应对这些挑战的是MEMS(微电子机械系统)技术。这种技术,组件是用硅来制造的,具有可量产的优势:由于这项技术经过多年的应用和测试,所有组件均可以以经济高效的方式大量生产。

基于MEMS技术的激光雷达是如何应对高性能这一挑战的呢?

选择合适激光源,实现远距离探测

要想让自动驾驶车能够高速安全行驶,它们必须能够“看见”并感知周围的世界——不仅是近处,而且在更远的距离也应如此。在高速公路上行驶时,这一点尤为重要,因为车辆行驶速度很快,因此必须要可靠地检测到远距离的物体、弯道和其他车辆,以便能够及时作出反应。因此,传感器需要检测到远距离才能在高速公路上实现自动驾驶。

为了使激光雷达传感器达到这个探测距离,发射器或探测器都需要专门针对这一应用进行优化。首先可能调整的是激光源。通常,应用到激光雷达传感器的激光源波长有两种。一些雷达制造商采用波长为1550纳米的光纤激光器。人眼视网膜不会聚焦这种波长的激光,因此即使在高能量水平下,也符合人眼安全标准。这类型激光雷达的激光源能量越高,探测距离也就越长。然而,这种类型的激光源也有一个致命的缺点:1550nm的激光器体积大、制造复杂,导致激光雷达外壳尺寸较大并且成本很高。

故此,许多激光雷达应用都使用激光脉冲发射波长为905nm的激光二极管。它们的显著优点是体积很小,并且很早之就已经在其他领域广泛应用。实际上,这些二极管价格低廉,能够在市场上大量购买。然而,人眼安全法规要求二极管的光束强度要低于1550nm激光器的光束强度,因此在发射极侧的优化受到限制。

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为镜片寻找合适的尺寸

那么如何优化探测器呢?孔径在实现远距离探测中起着重要作用。在基于MEMS的设计中,孔径与镜面尺寸相对应。为了捕捉尽可能多的光,需要一个大的光圈——换句话说,就是一个尽可能大的镜子。然而,镜片的尺寸也受到某些因素的限制,因此有必要结合考虑这些因素,计算出镜片的最佳尺寸。这些因素包括:接收光子数、准直、偏转角、共振频率。

光子数

一方面,在激光雷达中使用的镜片的大小取决于必须发射多少光子才能有足够数量的光子返回,从而探测到目标。可以根据链路估值精确计算最小光子数。这一测量需要考虑通过这段距离和通过低反射表面损失光子数、光的均匀散射以及探测器的效率。通过这种方法,就有可能计算出必须发射多少光子,或者孔径多大,才能再次检测到最小数量的光子。除此之外,传感器采用同轴设计,这意味着只有从发射的同一方向返回的光才能被重新捕获。对于传感器来说,这是有利的,可以防止捕获到其他的干扰光信号。

激光准直

为了获得高分辨率数据,可靠地识别小目标,激光必须准直地击中目标。这是通过在激光器前面放置一个透镜来实现的。现在,镜片的尺寸又起作用了:镜片必须足够大,足以偏转所有被透镜准直的光。

共振频率

MEMS反射镜以一定的谐振频率振荡。它们由集成执行器触发,因此不需要电机或任何其他机械装置。这是一个明显的优势,因为电机和运动部件很快就会磨损,需要定期维护。如果振荡是由集成执行器触发的,则不会出现这些问题。反射镜的共振频率取决于反射镜的尺寸和安装方式。为此,我们开发了一种嵌入反射镜的专有技术,以便能够使用特别大的镜面尺寸。由于直径非常大,大量的光子直接进入周围环境并返回到探测器上。这使得激光雷达传感器能够实现精确的远距离探测。此外,由于尺寸较大,这些镜片比直径只有几毫米的传统产品更耐用。虹科激光雷达中使用的反射镜因为其结构轻巧,具有很高的谐振频率,这确保了尽可能多的光子返回探测器:如果反射镜振荡过快或者过慢,因为同轴结构的存在,探测器依然能够接收到足够数量的光子。

专为激光雷达应用定制设计的MEMS技术

总之,镜片的尺寸是由一系列因素决定的。为了制造基于MEMS的高性能激光雷达,必不可少需要对反射镜组成成分、尺寸和嵌入方式等方面进行研究。只有将MEMS技术与激光雷达应用结合起来,才能实现远距离、宽视场和高分辨率的要求。

本文地址:https://auto.gasgoo.com/news/202104/12I70249575C601.shtml

文章标签: 自动驾驶
 
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