飞芯电子用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组

随你脚步 2021-07-19 11:43:44

随着全球自动驾驶技术的升级,激光雷达逐渐成为各界关注的焦点。此前的自动驾驶技术,就L2级别而言,交通拥堵辅助、自适应巡航以及高速公路辅助等常见系统一般均采用视觉摄像头+毫米波雷达的形式,更注重人工智能算法,其中车企尤以特斯拉为代表。而进入L3级别自动驾驶阶段,行业内大部分专家则认为激光雷达的使用已成为必然趋势。

飞芯电子用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组

据中金预测,未来五年内中国激光雷达市场规模将从50亿元快速攀升至近400亿元。到2025年,全球激光雷达市场规模有望从目前的150亿美元左右上升至千亿级别。激光雷达之所以能在2021年获得全面爆发的机会,从根本上来讲,是因为车载激光雷达比摄像头、毫米波雷达等在测距精度、抗干扰等方面有更好的表现。值得一提的是,当前车载激光雷达逐步从导入期进入成长期,不确定性开始增大,未来技术路线的选择、量产客户的开拓、融资能力等都将左右激光雷达的竞争格局。


目前激光雷达有三大主流技术路线:


1)扫描式雷达:目前被批量使用的主流方案,主要用于商业车队测试场景。然而其成本高、结构复杂,可靠性难以达到车规要求;另外,体积大不美观,私家车难以接受;


2)MEMS固态激光雷达:相比于扫描式激光雷达,具有可靠性和可制造性的优势,易在乘用车中被量产;


3)闪光式雷达(Flash Lidar):对能量要求比较高,在技术上有很多的挑战,但其高分辨率和无时延则成为天然优势。


日前36氪接触到一家从事激光雷达及核心芯片研发设计的企业——飞芯电子。据悉,这家公司从需求端出发,重新解构了激光雷达的设计思路,用近一年的时间从多个维度反复论证,建立起类摄像头激光雷达的完备模型。历经近五年的研发,核心芯片的设计已初见端倪,近距离、远距离车载激光雷达芯片有望在年内完成封测,在2023年实现量产。届时将大幅降低车载激光雷达的装车成本,挑战目前毫米波雷达所覆盖的价格区间。


就激光雷达的技术路线、激光雷达和自动驾驶的关系、飞芯电子的研发思路、未来的产业化路径等诸多问题,36氪和飞芯电子的创始人CEO雷述宇博士进行了一次深入的交流。


1激光雷达的技术路线


从全球范围来看研究激光雷达产品并提供解决方案的机构主要分为三类:


第一类是做遥感测绘的,提供光机电一体集成的解决方案,将原来从天空对地面探测的方案移植到车端,这类方案不在乎成本、可靠性、抗干扰性,难以推广到量产车型。


第二类是做成像芯片的,以SONY、ST等为代表,这类激光雷达中的ToF传感器基于CIS,CCD,SPAD阵列,iPhone12借此完成成像传感器从2D到3D的成功过渡。但是这类公司通常采用的探测机理比较简单,和摄像头进行信号采集的方法基本类似,因此决定了其性能比较弱,比如没有入射光信号区分的能力,也没有提升信噪比的方式,很难实现从消费类应用向车载应用转化。这类公司的产品导致了大家普遍认为Flash方式的激光雷达性能差,测距近,没有抗杂光能力。


第三类来自激光雷达的三个兄弟领域,无线通信、毫米波雷达、激光通信。因为所研究的问题是相通的,都要增加探测机理(或者通信机理)的信息熵、要区分各个信号之间的差异、要增加抗同类设备之间的干扰能力等。这类方案最大的问题是由于过往都是点对点传输,因此接收端的读出电路普遍复杂,动辄就需要用到高速ADC,DSP,FFT之类的模块。而Flash阵列的方式需要每一个像素独立接收,几十万路同时工作,因此需要读出电路设计简化,至少在每一个像素内可以独立实现。

飞芯电子用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组

以上三类机构从过往经验出发,在经验的基础上做出迭代改进,却并不能完全覆盖终端的需求。


针对量产车的激光雷达,首先需要性价比高,量产车要可以用得起;其次是可靠性高,因为车寿命很长,要面对各种各样的环境压力;再者人眼安全性要强,对于路上行人,无论使用任何波长,保证人眼安全都是重中之重;最后抗干扰性要强,除了阳光干扰,还要考虑同类设备之间的相互干扰,而且激光雷达测距越远,说明灵敏度越高,那么收来同类设备之间干扰信号的概率越大。从目前看,无论哪一种技术路线的激光雷达,都无法同时覆盖以上功能上的需求。


2飞芯电子的研发方向


飞芯电子从公司成立之初,从零开始重新定义需要解决的问题。首先需要建立所有可能的激光雷达的完备集,即通过如下几个维度,经过任意排列组合,可以得到所有可能的激光雷达:


第一个维度就是作为激光雷达一定要成像,成像方式包括凝视,扫描,或者介于二者之间的所谓半固态;


第二个维度是探测机理本身的信息熵,从低到高,代表抗干扰能力的增强。这又涉及到探测和调制技术的组合,其中探测包括直接探测、相干探测。还有很多调制方式,比如幅度调制、相位调制、频率调制、偏振调制、组合调制。飞芯电子是在接收端采用合理的探测和调制方式,以使每个像素都有独立区分信号的能力;


第三维度是如何实现全固态,是在发射端还是接受端实现全固态,。在发射端,目前的可实现方式有液晶(LC)相控阵、集成光波导型相控阵和光学相控阵(optical phased array,OPA)技术;在接收端,用焦平面阵列即可。


第四维度是用何种方式实现光电转化。通常是用二极管,当然二极管有很多种,如单光子雪崩二极管(SPAD)、APD、Pinned光电二极管、硅光电倍增管(SiPM)、CCD等。或者不用二极管,如SONY用CAPD直接做转换。甚至还可以用等离激元的方式实现光电转化。


第五维度是波长,对应的问题就是发射和接收所用半导体材料。光电转化的波长在800-1000nm接收端可以用Si,发射端用GaAs;而1310nm,1550 nm,接收端用Ge或者InGaAs,发射端用InP。


通过对每个维度的具体解析,然后进行排列组合,可以给出一个激光雷达的完备集。然后再根据在各个应用中的具体指标的定量需求,从完备集中找到所有可行的方式;最后对于所有可行的方式,按照性能,难度等进行排序,得到技术发展的路线图,并一一实现工程化。这样做,可以从一开始就保证所采用的方案是正确的,不用去试错。


在激光雷达领域,中国和世界都处于同一起跑线,探测机理的研究是其中最重要的部分。而从探测机理来说,目前尚无止境,总之就是不断接近香农极限,每一代方案从设计难度上来说有巨大差异。飞芯电子从研发角度,在做一代方案,而二、三代方案也已经开始进行专利布局。


3激光雷达和自动驾驶的关系


如同在研究压力传感器的时候,并没有人会想到未来会有触摸屏的应用。自动驾驶和辅助驾驶需求的出现,使得激光雷达应用更加丰富。激光雷达之于自动驾驶,可以看作只是一种辅助手段,此外还可以辅助自动泊车、自动巡航等。因此合理的逻辑是自动驾驶打开了激光雷达应用的窗口,但是激光雷达的应用并不仅仅只是自动驾驶的附属品。


从本质来说激光雷达的功能是通过空间分辨率的动态计算测量目标体的距离、位置等信息,飞芯电子的阵列芯片在点云密度、测量距离、抗干扰能力、信息熵、成本等方面都具有优势。作为一个辅助功能,乘用车使用六个激光雷达来提供自动泊车功能,额外成本只有约为60美元左右;如果增加AEB或者补盲用的激光雷达,总成本约为200-300美金,并且在未来市场成熟的时候,可以平滑升级自动驾驶。


因此自动驾驶是否可以实现,如果可能的话在什么样的时间点可以实现,和激光雷达没有必然的关系。飞芯的工作就是把激光雷达本身尽量做到完备,例如足够的便宜,这样的话,目前的乘用车也可以用,不用等自动驾驶什么时候起量。从当前阶段来看,将辅助驾驶、自动泊车等功能赋予十万元以内的普通乘用车无论从市场,还是用户的角度都更具有现实意义。

飞芯电子用类摄像头的方式重新解构自动驾驶关键模组

4产业化路径


在产业化层面飞芯电子明确Tier3的定位,而且从一开始考虑产业化问题的时候,面对很多投资人对于如何保证产能的疑问,乃至可靠性、质量等相关问题,飞芯电子的答案一直非常明确,采用类摄像头的方式,充分利用成熟产业链,一步到位的满足车规要求。飞芯电子的核心工作是从原理层面实现突破,通过与Tier2的合作使产能可以快速实现数量级的提升。


飞芯电子在成立之初,得到了BOSCH德国总部产业基金的关注,在理论建立的过程中,BOSCH的一个技术团队十余名PhD一直保持跟进,后期给到投资部门的建议是这个方案目前还不明朗,但应该有价值,之后BOSCH投资了飞芯电子。


目前飞芯电子的产品矩阵,包括六个系列的芯片:远距离车载固态激光雷达芯片、面阵相干探测器阵列芯片,消费级ITOF 3D图像传感器、消费级DTOF深度图像传感器、激光驱动和电源管理芯片、以及激光芯片。飞芯电子在不断丰富每个系列的芯片,未来下游客户可以任意组合去满足应用的需求。


飞芯电子对于2023年车载固态激光雷达量产的预期是达到百万量级月产能。以每辆车需要4-6个激光雷达的需求计,每个月百万量级对应十六万辆车,对于全球汽车市场来说这是相对保守的数字,相比于其他市场而言,未来激光雷达在移动设备的应用也会达到比较高的量级,除此以外扫地机器人是另一个非常需要激光雷达的应用场景。


飞芯电子成立于2016年,创始人&CEO雷述宇博士本科毕业于北京大学电子系,美国凯斯西储大学电子工程专业博士,同时为北京大学客座教授,温州大学兼职教授。拥有多项国内外专利技术,致力于光电传感器、图像传感器、混合信号集成电路等研究。飞芯电子核心团队拥有丰富的项目开发经验,由多个行业专家组成,技术领域涵盖芯片设计、光电传感器设计、激光技术、封装技术、光学设计、系统集成等环节。公司先后获得了BOSCH、联发科、中科创星、峰瑞资本、金沙江联合资本等注资,公司目前估值10亿元人民币。

来源:Ben

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