Wenn wir über selbstfahrende Autos sprechen, ist die LIDAR-Technologie ein sehr wichtiger Teil der Gleichung. LIDAR ist ein Sensor, der seine Umgebung scannt und ein dreidimensionales Bild erzeugt. Es kann in Anwendungsszenarien wie der Identifizierung von Hindernissen, der Erstellung von Karten und der Ortung von Fahrzeugen eingesetzt werden. Und vor einiger Zeit, mit der erfolgreichen Landung von Wo Sai Technology an der NASDAQ, injizierte Chinas „erste LIDAR-Aktie“ aber auch der LIDAR-Industrie eine starke Dosis kardiotonisches Mittel.
Früher schreckte der hohe Preis von LIDAR viele Hersteller ab, und mit der Aktualisierung der Technologie ist der Preis Schritt für Schritt gesunken, jetzt ist es in Teilen des Serienautos möglich, einen oder sogar mehrere LIDAR für die unterstützten Geräte auszustatten Fahrsicherheit, um eine starke Garantie zu bieten. Dieser Artikel führt die Leser zu einer detaillierten Erklärung des heißesten und wichtigsten Sensors im Bereich des autonomen Fahrens – LIDAR.
Das Prinzip und die Arten von LIDAR LIDAR fungiert als Sensor, der mit einem Laserstrahl seine Umgebung scannt und aus den reflektierten Signalen Informationen gewinnt. LIDAR besteht normalerweise aus einem Sender und einem Empfänger. Der Sender sendet einen Laserstrahl aus, der die Umgebung abtastet. Wenn der Laserstrahl auf ein Objekt trifft, wird er zurückreflektiert und der Empfänger nimmt das reflektierte Laserlicht auf und wandelt es in ein elektrisches Signal um. LIDAR kann entweder ein rotierendes Scansystem oder ein festes Scansystem verwenden, um die Umgebung zu scannen.
Mit LIDAR kann ein dreidimensionales Punktwolkenbild generiert werden. Eine Punktwolke ist eine Sammlung von Daten, die aus vielen dreidimensionalen Koordinaten besteht, die die Position von Punkten im Raum darstellen, die von einem Laserstrahl reflektiert werden. Durch die Verarbeitung und Analyse der Punktwolkendaten können Position, Form und Größe eines Objekts identifiziert werden.
Diese Informationen sind sehr wichtig für die Lokalisierung und Umgebungserfassung selbstfahrender Autos.
Heutzutage sind viele verschiedene Arten von LIDAR auf dem Markt erhältlich.
Diese LIDARs haben unterschiedliche Eigenschaften und anwendbare Szenarien. Entsprechend den verschiedenen Scanmethoden kann LIDAR in rotierendes LIDAR und festes LIDAR kategorisiert werden.
Rotierender LIDAR scannt die Umgebung durch Drehen des Scankopfes. Es enthält normalerweise einen rotierenden Scanner und ein Steuerungssystem. Der Scanner sendet einen Laserstrahl in die Umgebung und rotiert nach der Emission, um die Umgebung einmalig zu scannen. Das Steuerungssystem wandelt die Scandaten in ein 3D-Punktwolkenbild um. Der Vorteil des rotierenden LIDAR besteht darin, dass es schnell scannt und Details der Umgebung erfasst. Allerdings hat es den Nachteil, dass es kostspielig ist, da es hochentwickelte Scanner und Steuerungssysteme erfordert.
Beim stationären LIDAR werden mehrere Laserstrahlen in verschiedene Richtungen gerichtet und anschließend die zurückgeworfenen reflektierten Signale gleichzeitig gemessen. Da die Laserstrahlen gleichzeitig emittiert werden, ist stationäres LIDAR kompakter und kostengünstiger, da kein rotierender Scankopf erforderlich ist. Es hat den Vorteil, dass es kostengünstiger und genauer ist, erfasst jedoch nicht die Details der Umgebung.
Neben rotierenden und festen LIDAR gibt es noch andere Arten von LIDAR. Beispielsweise verwendet Single-Line-LIDAR nur einen Laserstrahl zum Scannen der Umgebung und eignet sich für autonome Fahrszenarien bei niedriger Geschwindigkeit. Multi-Line-LIDAR hingegen verwendet mehrere Laserstrahlen, was die Scangeschwindigkeit und Auflösung erhöhen kann. Es gibt auch neue LIDAR-Technologien wie Solid-State-LIDAR und optische LIDAR, die eine höhere Genauigkeit und geringere Kosten bieten.
LIDAR im autonomen Fahren
LIDAR hat ein breites Anwendungsspektrum in selbstfahrenden Autos. Es kann in Anwendungsszenarien wie Hinderniserkennung, Spurhaltung, adaptiver Geschwindigkeitsregelung und autonomem Parken eingesetzt werden. Unter ihnen ist die Hinderniserkennung eine der kritischsten Anwendungen. Autonome Fahrzeuge müssen in der Lage sein, Hindernisse in der Umgebung, darunter andere Fahrzeuge, Fußgänger, Gebäude und Verkehrszeichen, schnell und genau zu erkennen. LIDAR kann hochpräzise 3D-Punktwolkenbilder erzeugen, um die Position und Größe von Hindernissen zu erkennen und so eine genaue Umgebungserfassung für selbstfahrende Autos zu ermöglichen.
Die LIDAR-Technologie entwickelt sich weiter und es entstehen neue LIDAR-Typen, die eine höhere Genauigkeit und geringere Kosten für selbstfahrende Autos ermöglichen. Einige neue Festkörper-LIDARs verwenden beispielsweise Festkörper-Laseremitter und Hochgeschwindigkeitsscanner, was ihnen eine höhere Messgenauigkeit und eine kleinere Größe verleiht. Darüber hinaus nutzen einige neue optische LIDARs sichtbare und infrarote Laser, um weitere Arten von Hindernissen zu erkennen, darunter schwarze Objekte und Oberflächen mit geringem Reflexionsvermögen. Das Aufkommen dieser neuen Technologien macht LIDAR vielversprechender und eröffnet mehr Möglichkeiten für die Realisierung selbstfahrender Autos.
Darüber hinaus steht die LIDAR-Technologie vor mehreren weiteren Herausforderungen. Beispielsweise wird die Erkennungsgenauigkeit von LIDAR durch Störungen und Geräusche der Umgebung wie Regen, Schnee und Nebel beeinträchtigt. Um die Erkennungsgenauigkeit von LIDAR zu verbessern, entwickeln Forscher neue Algorithmen und Techniken, beispielsweise Algorithmen, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basieren, sowie Sensortechnologien mit höherer Auflösung und höherer Bildrate.
Wettbewerb zwischen inländischen und ausländischen LIDAR-Anbietern
Chinesische LIDAR-Anbieter haben in Bezug auf unabhängige Forschung und Entwicklung, Technologiereife und Marktanteil gut abgeschnitten. roboSense, Hesai Technology und SureStar haben alle eine Vielzahl von LIDAR-Produkten auf den Markt gebracht und werden häufig in den Bereichen autonomes Fahren, Robotik, Logistik und anderen Bereichen eingesetzt. Insbesondere im Hinblick auf die Kosten sind die Produkte chinesischer LIDAR-Anbieter relativ günstiger, was ihnen auch einen Vorteil im Wettbewerb auf dem Markt verschafft. Mit der Börsennotierung von Hesai hat es das inländische LIDAR auf eine beispiellose neue Höhe gebracht.
Gleichzeitig weisen die Vereinigten Staaten, Israel und andere Industrieländer jedoch eine gute Leistung in Forschung und Entwicklung sowie bei der Anwendung der LIDAR-Technologie auf. Velodyne und Quanergy sowie andere US-amerikanische LIDAR-Hersteller im mechanischen LIDAR und Festkörper-LIDAR verfügen über einen hohen Grad an technologischer Reife, Produktstabilität und Genauigkeit haben ein hohes Niveau erreicht. Die Ergebnisse des israelischen LIDAR-Herstellers in den Bereichen Festkörper-LIDAR und MEMS-LIDAR-Technologie erregten ebenfalls große Aufmerksamkeit. Insbesondere die von Innoviz eingeführten Festkörper-LIDAR-Produkte gelten als eines der bahnbrechendsten Produkte auf dem Markt und zeichnen sich durch hohe Präzision, hohe Geschwindigkeit und hohe Stabilität aus.
Darüber hinaus müssen sich LIDAR-Hersteller neben der technischen Stärke auch auf den internationalen Marktwettbewerb konzentrieren. Aufgrund der rasanten Entwicklung Chinas in der LIDAR-Technologie und Produktforschung und -entwicklung beschleunigen inländische LIDAR-Anbieter ihren Vorstoß auf den internationalen Markt. Chinesische LIDAR-Anbieter wie RoboSense und Hesai Technology haben bereits Niederlassungen in den USA, Europa und Japan gegründet und kooperieren Beziehungen zu lokalen Automobilherstellern und Unternehmen für autonomes Fahren aufbauen und so den eigenen Internationalisierungsprozess beschleunigen.
Allerdings ist auch der Wettbewerb auf dem internationalen Markt sehr hart. Auf dem US-Markt hat Velodyne einen absoluten Marktanteil inne und verfügt über starke Technologie- und Markenvorteile. Darüber hinaus haben auch Unternehmen wie Quanergy und Innoviz einen gewissen Marktanteil auf dem US-Markt gewonnen. Auf dem europäischen Markt haben sich LeddarTech und Cepton ebenfalls gut entwickelt und stehen im harten Wettbewerb mit chinesischen Herstellern.
Zusammenfassen
Als einer der Kernsensoren selbstfahrender Autos kann LIDAR eine hochpräzise Umgebungserkennung und Hinderniserkennung bieten, was eine der Schlüsseltechnologien zur Verwirklichung autonomen Fahrens darstellt. Die LIDAR-Technologie entwickelt sich ständig weiter und das Aufkommen neuer LIDAR-Typen, wie Festkörper-LIDAR und optischer LIDAR, sorgt für höhere Genauigkeit und geringere Kosten für selbstfahrende Autos. Mit der kontinuierlichen Entwicklung selbstfahrender Autos werden die Anwendungsaussichten von LIDAR immer breiter.
Allerdings weist LIDAR auch einige Einschränkungen auf. Erstens reagiert es empfindlich auf das Reflexionsvermögen und die Farbe der Umgebung, sodass schwarze Objekte in der Umgebung möglicherweise nicht erkannt werden. Zweitens ist die Messentfernung von LIDAR begrenzt und die Erkennung über große Entfernungen kann zu einer Verringerung der Genauigkeit führen. Um diese Einschränkungen zu überwinden, erforschen Forscher aktiv neue Sensortechnologien und Algorithmen, um die Sensorfähigkeit und Sicherheit selbstfahrender Autos zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LIDAR als einer der Kernsensoren für selbstfahrende Autos ein breites Anwendungsspektrum und sich entwickelnde Technologien bietet. Wir glauben, dass sich die LIDAR-Technologie in naher Zukunft weiter als wichtige Technologie im Bereich des autonomen Fahrens weiterentwickeln wird und selbstfahrende Autos genauere, sicherere und zuverlässigere Umgebungserkennungsfunktionen bieten wird. Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
