【产品】LIDAR技术让全自动驾驶汽车轻松实现“眼观四路”

时间： 2017-09-08 来源：EPC（世强编辑整理）

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目前许多汽车厂商甚至非汽车厂商（如谷歌）均投入大量资源进行无人驾驶汽车技术的研发。该项技术的核心即为正确地创建并获取车辆周围的环境信息，并根据这些信息做出正确的驾驶决定。

仅通过一个普通摄像头获得平面图像是不够的，对于自动驾驶汽车来说，需要获得关于周围环境的详细的且可量化的3D图像。但即使使用两个摄像头方案，其提供的图像也可能在细节、分辨率以及精度方面不能满足应用要求。使用雷达或超声波获取3D图像貌似是一项简单的任务，但二者均无法提供车辆周围环境的3D图像所需要的角度和距离分辨率，这是由于雷达或声纳信号的波长较长造成的，无法避免。

LiDAR的原理

LIDAR（激光雷达）使用激光产生的光脉冲，基于精确测量接收到脉冲的反射的时间（“飞行时间”），系统可以确定激光器前方的目标是什么。由于光的波长较短以及其他因素，基于光学的系统可以提供高精度的距离和角度分辨率。

LIDAR系统采用激光二极管定向发射短暂的红外线脉冲，脉冲宽度大约100皮秒。然后系统切换到“接收”模式，在该模式下，系统感光器可感测任何反射。由于光速已知，因此可以比较容易的计算出反射物理的距离。

激光雷达系统的复杂度远超一个基本的脉冲/反射模式的传感系统，实现“前方是否有目标，如果有，距离多远”的感测过程，相反，激光雷达系统的作用是提供原始数据，以便汽车的图像处理器能够根据反射信号产生一个3D“点云”。然后，这个点云可以由车辆的处理器进一步集成，以提供一个与距离相关的关于周围环境的详细感知。实时创建这样的详细图像需要在激光雷达前端完成捕获后进行大量的、专门的计算工作。这是由于应用场景的实时性和接收到的反射数据（点）的数量决定的。

图1：LIDAR基本操作与雷达和声纳类似（图片来源：NASA）

处理算法将大量原始反射数据转换成与车辆的位置、速度和方向相关的体积和矢量图。产生的图像可用于目标识别、产生运动矢量、预测和避免碰撞。该算法的目的是在不同的区域定义图像；通常情况下，在中等距离约20-40米的范围内侧边区域成像，在150-200米范围内的前方和后方进行远距离成像。

LIDAR的应用领域

激光雷达（LiDAR）使用镭射脉冲快速形成三维图像或为周围环境制作电子地图。该技术准确性高、覆盖范围更广，并且收集数据的速度和效率更高。

LIDAR不仅适用于成像距离相对较短且速度适中的自动驾驶汽车。高功率版本的LIDAR已成功地应用于飞机上进行航空测绘，以创建地球表面和建筑物的高分辨率图像，通过轨道卫星还可测量海平面和波浪，甚至用于航天器对接制导。

LIDAR的驱动器选择

在原型机的开发工作中，LIDAR使用大功率垂直腔表面发射激光器（VCSEL），在宽广的区域上闪现纳秒级脉冲，从而覆盖整个视野。然后反射光被采用多个接收器元件配置的焦平面阵列捕获。因此，驱动器的选择成为决定LIDAR关键性能的重要部件。

相比日益老化的MOSFET器件，EPC推出的氮化镓场效应晶体管具有更快的开关速度，使得LiDAR系统具备优越的解像度及更快速反应时间等优势，这些性能可以更好的推动自动驾驶汽车等应用。

EPC的eGaN FET在LIDAR应用中的优势

EPC推出的氮化镓场效应晶体管（eGaN FET）面向高速终端应用，可实现优越的分辨率、更快速的响应时间及更高准确度。

EPC推出的eGaN FET开关速度可达传统MOSFET的十倍，更快开关速度可实现更准确、更小的脉冲，不仅可以提升LIDAR的分辨率和准确度，还可以降低镭射二极管的发热，提升系统稳定性。同时EPC推出的eGaN FET具有更高效率，可实现更高脉冲重复频率，对外部场景实现更加精细、快速的感测，并可使镭射二极管驱动器自身的发热量更低。并且EPC的eGaN FET系列产品具有更高功率密度，电感更低，并与镭射二极管集成，更利于LiDAR系统的小型化设计。此外，EPC的eGaN FET系列产品的栅极阈值具有低温度系数，在温度变化时也可保证稳定可靠的工作，保证了LiDAR系统运行的稳定性。

eGaN FET在LiDAR系统中作为驱动器的优势：

• 更快开关速度，可实现更准确，更小脉冲

• 更高效率，可使脉冲重复频率（PRR）更高

• 高功率密度，低电感，并可与镭射二极管集成，尺寸更小

• 温度变化小可以大幅度提高产品可靠性

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lcch81 Lv7. 资深专家 2018-12-06

很好
印象 Lv5. 技术专家 2018-12-06

学习了，有没有成功案例？
咸柠 Lv7. 资深专家 2018-12-05

学习资料不错
aran Lv7. 资深专家 2018-12-04

学习资料很不错。。。。
李四 Lv7. 资深专家 2018-12-01

学习了

鄗立恒 Lv8. 研究员 2018-12-01

学习了
张妞妞 Lv7. 资深专家 2018-11-30

学习了
流水 Lv7. 资深专家 2018-11-30

学习了
yingqiming Lv7. 资深专家 2018-11-29

不错
大周 Lv5. 技术专家 2018-11-28

谢谢分享，学习了！

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2022/11/14 - EPC - 选型指南