车载激光雷达产业发展现状及展望

关键字：辅助驾驶 , 自动驾驶 , 激光雷达

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2022-02-14

李腾辉

兴业研究公司汽车行业高级研究员

制造行业部

辅助驾驶及自动驾驶系统提升了消费者驾乘便利性及舒适性，随着消费升级及相关系统软硬件成本下降，具有辅助/自动驾驶功能的车辆渗透率将逐步提升。激光雷达是实现高级辅助驾驶及自动驾驶功能的重要传感器，产业界一般认为，为了达到L3级高级辅助驾驶功能单车需要搭载1-2个激光雷达，为了实现L4级以上自动驾驶功能单车需要搭载2-4个激光雷达。2021年为激光雷达元年，多家车企发布了搭载激光雷达的量产车型，未来随着激光雷达成本降低，其出货量有望逐步提升。

2030年全球车载激光雷达市场规模将高达116亿美元。2020年车载激光雷达渗透率几乎为0。随着该技术加速成熟、成本加速降低，众多车企推出了搭载激光雷达的量产车型。我们预计未来10年内全球车载激光雷达产业将进入快速发展期，到2030年左右，全球车载激光雷达市场规模将达到116亿美元，国内车载激光雷达市场将达到40亿美元；

短期内以机械式及半固态激光雷达为主，长期来看固态激光雷达将成为主流。激光雷达产业尚处于导入期，技术还未成熟，产业中存在机械式、半固态、固态激光雷达等多种产品。短期内出于技术成熟度考虑，机械式及半固态激光雷达将成为主流产品。长期来看，由于固态激光雷达在成本、可靠性、寿命、测量精度等多方面具有优势，我们预计固态激光雷达技术路线最终将胜出；

竞争格局方面关注能够实现技术突破、大幅降低成本的企业。车载激光雷达是一款全新产品，该产业技术路线尚未完全确定、供应链体系尚未完全建立，目前产业内还没有哪一家企业具有全方位竞争优势。未来看好那些可以实现技术突破并降低成本的企业。

一、激光雷达概述

1.1激光雷达概述

激光雷达是实现高级辅助驾驶及自动驾驶功能的重要传感器，产业界一般认为，为了达到L3级高级辅助驾驶功能单车需要搭载1-2个激光雷达，为了实现L4级以上自动驾驶功能单车需要搭载2-4个激光雷达。2021年为激光雷达元年，多家车企发布了搭载激光雷达的量产车型，未来随着激光雷达成本降低，其出货量有望逐步提升。

自动驾驶环境感知系统包括两类传感器，分别是视觉传感器及雷达传感器。视觉传感器可以很好的区分障碍形状、交通标识、交通信号灯颜色，但是其容易受到环境影响（例如强光照射、光线昏暗、大雾、雨雪等），这导致其使用场景受限。雷达传感器相较于视觉传感器而言，其具有较强的抗干扰能力，因此为了实现高级辅助及自动驾驶系统全天候、全工况运行，视觉传感器及雷达传感器（包括超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达）必须搭配使用，本文着重讨论综合性能最高的激光雷达及其相关产业。

1.2雷达传感器工作原理

雷达传感器主要由发射器、接收器及微处理器构成。其工作原理是通过发射器向周围环境发射信号波，信号波在传播过程中遇到障碍物后发生反射，反射信号被雷达接收器接收。微处理器通过发射信号波与反射信号波的时间差或发射光信号波与反射信号波间的干涉特性计算出雷达与障碍物的相对距离及相对速度。

雷达测距原理可以具体分为两大类，分别是飞行时间测距法（ToF：Time ofFlight Measurement）及线性连续调频波测距法（FMCW：Frequency Modulated Continuous Wave）：

1.2.1ToF测距原理：

飞行时间测距法的原理是，雷达发射端发出一束射脉信号，该脉冲信号向周围扩算，当其遇到障碍物后发生反射，雷达接收端接收到反射信号后，雷达内的微处理器通过计算发射信号与返射信号的时间间隔与光速的乘积，即可计算出雷达与目标物之间的距离。

该测距系统的优点是原理简单、系统可靠。但是该系统有两个缺点，其一是在长距离、高精度场景中雷达所使用的脉冲信号瞬时功率很高，可能会对人眼产生危害；其二是该系统抗干扰能力较弱，容易受到其他电磁波影响。

1.2.2FMCW测距原理：

线性连续调频波测距法基于波的干涉原理，这种雷达通过测量发射信号波与反射信号波之间的频率差以确定雷达与障碍物的相对距离及相对速度。

以三角波频率调制的FMCW激光雷达为例，激光发射器发出一束频率随时间变化的激光（注：在该例中，激光的频率随时间线性增加达到最高点后线性降低到最低点，随后重复这一规律。在频率时间图中该信号的形状为三角形，因此称该调制方法为三角波频率调制），该激光遇到障碍物后发生反射，雷达接收器会记录反射信号的频率特点。雷达内部的微处理器通过计算发射激光与反射激光的频率差Δf，可以计算出雷达与障碍物相对距离R及相对速度v。与ToF雷达相比，FMCW雷达可以直接测量速度且抗干扰能力更强，而且由于后者激光发射器峰值功率低，对人眼安全。

1.3雷达传感器分类

根据雷达发射器所发射信号波的类型可以将其区分为声波雷达及电磁波雷达，对于电磁波雷达又可以根据其所发射电磁波波长分为毫米波雷达（波长较长）和激光雷达（波长较短）。这几种雷达的原理及结构类似，但是由于所使用的信号波类型不同，因此他们在测量范围、测量精度、抗干扰能力、成本等方面有所不同。

其中超声波雷达测量距离较近，其探测距离为0.2-5m，主要用来识别车辆四周近距离障碍物，该技术较为成熟，成本较低，其目前已普遍应用于传统汽车的倒车雷达系统中。由于超声波雷达探测距离太近，其单独使用时不能满足高级辅助驾驶及自动驾驶需求。

毫米波雷达以波长在毫米级别的电磁波为测量媒介，该雷达相较于超声波雷达而言探测距离更远，通常可以测量150-250m范围内的障碍物，毫米波雷达可以配合摄像头等传感器实现低级别辅助驾驶功能。由于毫米波指向性差、分辨率低，因此毫米波雷达对周围环境探测能力有限，其不能够满足高级辅助驾驶及自动驾驶功能需求。

激光雷达以激光作为测量媒介，激光也是一种电磁波，它相较于普通电磁波而言具有方向性好、亮度高、单色性等优点，因此激光雷达比毫米波雷达测量距离更远、分辨率率更高、刷新频率更高。

在实际应用中，毫米波雷达只能获得周围环境的一维信息，例如其只能将前方的车辆识别为一个移动的“圆点”。激光雷达由于分辨率高，它可以获得周围环境的三维信息（注：其原理是先获得障碍物表面上多个点的位置、速度信息，进而重构出障碍物三维动态图像，该图像称之为“点云图”，如图9所示），也就是行业中常说的点云图。点云图包含了障碍物轮廓、相对速度、相对位置等信息，这为高级辅助驾驶/自动驾驶决策系统识别道路边界、判断障碍物轨迹提供了重要支持，因此激光雷达是高阶辅助驾驶及自动驾驶不可或缺的传感器。

1.4激光雷达产业链构成

激光雷达主要由三部分构成，分别是激光发射模块、激光接收模块以及控制模块。由于激光雷达水平测量角度有限，因此需要多个激光雷达配合或者安装扫描装置以帮助其获得周围环境水平方向360°的信息。

激光雷达发射模块由三个部件构成，分别是发射光学系统、激光器以及激光驱动器；接收模块也由三个部分构成，分别是接收光学系统、探测器、模拟前端模块；扫描模块则由扫描器和扫描驱动器构成；主控模块负责控制接收、发射及扫描模块协同工作以及对收发信号进行处理。从零部件类型上来看，激光雷达主要由激光发射器、光学部件（发射光学系统、接收光学系统）、芯片（控制芯片、模拟芯片）、微型机电部件（扫描系统）以及结构件构成。

在激光器领域，国外供应商技术较为成熟，国内供应商处于赶超阶段，目前相关产品性能已接近国外水平且具有显著成本优势；在光学部件及微机电领域，现阶段国内企业已经具备国产替代能力；在芯片领域，主要是主控芯片及模拟芯片，目前国内厂商与外资相比还有较大差距。

1.5激光雷达主要参数解析

激光雷达可以获得周围环境的“点云”图，点云里包含了障碍物的相对速度、相对位置、轮廓等信息。某一激光雷达点云的质量越高，其对后续决策系统提供的信息就越充分。为了获得高质量的点云图，激光雷达需要满足以下指标：较大的测距范围及测量角度（视场角）、尽可能高的分辨率（激光线束尽可能多）、尽可能快的刷新频率，不同技术路线及不同厂商的激光雷达参数有所差别。下图给出了这三个参数所表达的含义。

不同级别辅助/自动驾驶系统功能不同（注：L4级以上才可以称之为自动驾驶、L3级称之为高级辅助驾驶、L1、L2称之为辅助驾驶），因此系统对激光雷达技术参数要求也不尽相同。通常级别越低的辅助/自动驾驶系统，对激光雷达性能要求越低。

激光雷达生产企业通常会生产多种型号产品，它们的测量范围、视场角、分辨率及成本有所不同，以满足不同客户多样化需求。例如面对生产自动保洁车的客户，可以向他们提供线束少、测量距离短、视场角窄、分辨率低，但是价格便宜的产品；面对速度较高、行驶环境复杂的无人驾驶出租车客户，则可以向他们提供线束多、测量距离大、视场角宽、分辨率高，但是价格高的激光雷达产品。以国内激光雷达生产企业禾赛科技为例，下表列示了其部分产品主要参数及特点。

评价某一厂商激光雷达产品优劣，除了点云质量外，还要考虑其他维度：例如产品使用寿命是否足够长（与整车使用寿命相近，需要满足8-10年）、可靠性是否满足要求（在恶劣工况下能够正常工作，比如高温、高寒、高原、高湿度、剧烈颠簸、盐碱侵蚀）、成本是否可以接受（成本尽可能低）等。在激光雷达领域，各个企业并不是单纯比拼点云质量，而是多维度综合比拼。

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