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全球首款汽车应用多普勒激光雷达路测超预期

MEMS ? 来源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-10 15:14 ? 次阅读
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Blackmore多普勒激光雷达(Doppler LiDAR)系统在道路测试中,能够在远距离和高速下进行瞬时速度测量,清晰地识别整个旧金山湾区的数万名行人、自行车和其它车辆。

Blackmore打造了全球第一款汽车应用的多普勒激光雷达,相比传统的脉冲激光雷达,它提供了能使自动驾驶汽车更安全、更智能、更可靠的瞬时速度和性能

上图为Blackmore多普勒激光雷达的单帧原始数据,展现了行人在人行横道上的位置和瞬时运动,这对于车辆的环境感知和路径规划至关重要

利用Blackmore的瞬时多普勒增强数据,能够为自动驾驶汽车的安全巡航,帮助车辆高可靠、低延迟地感知周围环境。其原始数据通过从蓝色(接近)到红色(后退)的色谱来展现速度,可以减少对象分割、路径形成时的延时,最终避免发生碰撞。

Blackmore推出的全球首款汽车应用的多普勒激光雷达,最大探测距离超过200m;速度测量+/- 150m/s, 分辨率0.2m/s据麦姆斯咨询报道,推出全球首款汽车应用多普勒激光雷达的Blackmore,近日宣布通过在美国湾区繁忙的高速公路和旧金山拥挤街道的实际路测,证实了其激光雷达系统的实际扫描和测绘性能超出了预期。这次道路测试清楚地展示了Blackmore多普勒激光雷达相比传统激光雷达,如何提供更安全、更智能且更可靠的性能。凭借BMW i Ventures和Toyota AI Ventures等投资方的支持,Blackmore团队成功地与国防部合作改良频率调制连续波(FMCW)激光雷达,以满足汽车行业的严格要求。(据麦姆斯咨询此前报道,2018年3月,Blackmore完成了由BMW i Ventures和Toyota AI Ventures等投资的1800万美元B轮融资)非机械扫描Blackmore的激光雷达方案采用了频率调制连续波而不是短能量激光脉冲。频率调制连续波方案更适合于使用集成光子学进行固态波束控制。这就是为什么Blackmore与领先的研究合作伙伴,合作开发特定应用的硅光子学固态扫描仪。该技术与Blackmore激光雷达引擎配合使用,可以批量生产完全固态的激光雷达传感器。Blackmore的多普勒激光雷达传感器是目前唯一可以对每个探测点进行实时速度测量的激光雷达,有助于使自动驾驶变得更加智能和安全。传统的脉冲激光雷达系统不直接测量物体的运动,这意味着只有基于多帧数据运行计算复杂且容易出错的分析算法后,才能获得速度信息。凭借Blackmore的瞬时多普勒增强数据,自动驾驶汽车能够更可靠、低延时地感知周围的世界,实现更安全的自动巡航。

Blackmore多普勒激光雷达还消除了太阳光和其它传感器的干扰,与传统激光雷达相比,改善了远距离探测性能。这些性能优势与速度测量相结合,可帮助实现更安全的自动驾驶。集成激光雷达引擎Blackmore激光雷达系统的光学层基于标准光纤通信组件构建。通过利用光纤通信数十年的发展,Blackmore对其设计的可扩展性和可靠性充满信心。

相干光纤通信的最新趋势指向InP(磷化铟)的光子集成,作为高速通信降低成本和提高性能的领导者。同样的技术使得Blackmore可以将设计集成到芯片级激光雷达中。“直到最近,汽车OEM厂商和供应商都仅能为其车辆选择脉冲式激光雷达,这已被证明不足以满足自动驾驶市场的长期目标,”Blackmore首席执行官Randy Reibel博士说,“Blackmore多普勒激光雷达的进展,令领先自动驾驶团队的工程师们非常兴奋。他们了解Blackmore前所未有的方案的价值,并很高兴能够选择我们的经济、可靠、可扩展且性能卓越的多普勒激光雷达系统。”“Blackmore的团队愿景是通过利用FMCW(调频连续波)技术将多普勒功能引入激光雷达系统,使自动驾驶变得更加安全,” Toyota AI Ventures董事Jim Adler表示,“而这还仅仅是个开始。他们还在探索汽车领域以外的其他应用和行业,例如从勘测到无人飞行器等。”Blackmore的汽车多普勒激光雷达系统与现有的脉冲激光雷达相比,在价格上极具竞争力,目前正与行业内的OEM和供应商建立合作。

关于BlackmoreBlackmore位于美国蒙大拿州博兹曼(Bozeman Montana),是一家高可靠紧凑型FMCW LiDAR传感器及相关支持软件和分析工具的全球领先开发商。Blackmore的核心技术将先进的现代雷达工具引入光学传感,带来了前所未有的LiDAR系统性能。Blackmore的技术非常理想的适用于各种关键任务、汽车、军事和工业环境等成本和性能要求超越传统传感器的领域。

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原文标题:全球首款固态多普勒激光雷达,在美路测结果超出预期

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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