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[导读]近年来,苹果推出的激光雷达扫描仪(LiDAR)技术成为了智能手机行业的一个重要突破。这项技术采用激光雷达传感器,能够实现高精度的环境建模和深度感知,为用户提供了更多创新的应用场景。

近年来,苹果推出的激光雷达" target="_blank">激光雷达扫描仪(LiDAR)技术成为了智能手机行业的一个重要突破。这项技术采用激光雷达传感器,能够实现高精度的环境建模和深度感知,为用户提供了更多创新的应用场景。本文将向大家介绍苹果激光雷达扫描仪的使用方法,并延伸出几个相关问题的解答,帮助读者更好地利用这一功能。

1. 开启激光雷达扫描仪

苹果手机上的激光雷达扫描仪功能默认是关闭的,需要手动打开。进入手机的设置菜单,在“隐私”中找到“相机”选项,然后启用“测距”功能。开启后,你就可以使用激光雷达扫描仪了。

2. 使用激光雷达扫描仪进行测量

打开相机应用,在拍摄界面上方会显示一个测距仪的图标,点击进入激光雷达扫描仪模式。将手机对准要测量的目标物,移动手机使其对准物体的不同部分,然后点击屏幕上的白色按钮进行扫描。系统会使用激光雷达技术快速测量物体的尺寸和距离,并在屏幕上显示相关信息。

随着激光雷达的装车,笔者发现,大家在使用激光雷达时,仍然存在诸多问题。那么,如何正确使用激光雷达,已然成为自动驾驶行业值得思考的问题。

首先,笔者归纳整理了一些行业内在激光雷达使用过程中存在的5个方面的问题,包括缺乏统一的车规级标准、场景应用问题、产品的耐久性与可靠性问题、产品售后服务问题、环境安全问题。

其次,笔者提出了5个关于正确使用激光雷达的方法,包括选择合适的产品和激光雷达厂商、选择合适的安装位置与数量、提升设备耐久性、提高不同场景下的数据采集效率、配合使用短距激光雷达。

1. 激光雷达使用过程中存在的问题

笔者按照激光雷达当前存在的主要问题及未来量产后可能存在的问题,依次整理了激光雷达在产品的合规性、应用场景、产品使用、产品售后服务、环境安全5个方面中存在的问题。

1)缺乏统一的车规级标准

目前,市场上的激光雷达厂商基于不同的技术路线,推出了不同参数指标及应用场景的激光雷达产品。根据细分应用场景下差异化的感知功能需求,主机厂及自动驾驶解决方案商等不同类型客户的需求也存在着差异化。何种激光雷达的技术路线才是今后最理想的技术路线?行业内始终未形成统一的车规级认证标准,市场缺少统一的测试技术、测试流程、测试指标、测试工具等规范标准。

亮道智能CEO剧学铭也曾在公开场合提到,主机厂在做激光雷达硬件评估过程中还存在很多难点,不同企业的测试方法和测试指标存在很大的差异,得出的测试结论也有很大的差别。

笔者还认为,激光雷达供应商虽然也会做一些基础性能指标测试,但这种测试存在着些许的主观性,展现出来的往往是近乎完美的产品性能数据,缺少一些特殊应用场景下的测试,比如城区场景下的感知能力等。

2)场景应用问题

每一种传感器基于各自的性能特点,都有其适合的应用场景。激光雷达的应用能让数据融合更加容易,并使感知的可靠性提高。对此,均胜电子副总裁郭继舜解释道:“每种传感器都存在各自的优缺点,没有任何一个传感器可以独立覆盖所有场景。在这种情况下,即使激光雷达已经具备前装量产的条件,大家也没有放弃摄像头或者毫米波雷达,而是尽可能使用充分异构的传感器方案进行数据融合,通过多种传感器去做交叉验证,从而使自动驾驶车辆的感知能力得到进一步的增强。”

由此看来,激光雷达必然不可能覆盖所有场景,比如雨雾雪气候环境等,这些场景就需要配合摄像头或者毫米波雷达一同使用。除此以外,激光雷达还有哪些应用场景不适合使用呢?

某L4自动驾驶公司资深从业者说道:“在城区场景下,激光雷达的依赖度相对较高,因为城市路面的周边环境重复度不高,可以获取很多信息。但是在港口、高速等场景下,效果并不理想。比如在港口场景下,道路两边大都是集装箱,激光雷达发挥不了太大的作用。同样在高速场景下,周边的环境变化不大。”

除了在环境重复性较高场景下激光雷达感知效果不佳外,激光雷达在相关场景应用上还存在哪些应用痛点?

某科技品牌总监说:“车辆在高速行驶的状态下,由于激光雷达的刷新帧率不高,处理数据的响应时间较长,不易快速感知前方物体。再者,当前市场上的激光雷达产品能做到10%反射率下探测距离达到200米的并不多,即使探测距离能达到200米,该处的线数也很稀疏,很难有效地识别出物体。”

归纳来看,除了在一些恶劣天气、沙尘等气候环境下不能正常使用外,激光雷达也不能在一些重复性较高的场景下使用,而在低速、多变的城区场景下,激光雷达的使用效果会更好。此外,激光雷达在高速场景下使用效果也并不理想,主要问题在于:一方面,车速过快、刷新帧率低导致无法快速对前方物体作出反应;另一方面,距离越远的话,点云越是稀疏,识别能力也会下降。

3)产品的耐久性与可靠性问题

近几年,激光雷达正逐渐实现前装量产,但在缺乏统一的质量认证测试前提下,不少激光雷达其实属于“带病上车”。在经历相关应用场景的测试后,不少问题在使用过程中也逐渐暴露出来,笔者整理了几个产品性能方面的问题:

第一,可靠性问题。激光雷达是一种高精度产品,会比较“娇贵”,这会影响产品的耐久性。

某L4自动驾驶企业产品经理说:“从我们自身的感受来说,激光雷达存在一些耐久性问题,尤其是在使用了三个月甚至半年以后,这个问题会更加凸显。在我们拿到激光雷达产品后,从产品的官方参数来看,无论是测距能力、精度、角分辨率等参数,都体现出这是一款几乎完美的产品。但当你使用三个月甚至半年以后,它的部分性能就会下降,所以激光雷达产品对外公布的性能,或许无法贯穿整个生命周期。”

第二,功耗问题。激光雷达的功耗越高,能量的利用率就越低,从而会影响整车的续航,还会增加设备的散热难度。

激光雷达收发电子模块的功耗远大于扫描机械模块。主要是因为电子模块需要每秒在百万次的量级上发射和接收光,并且每次收发都要经过复杂的模拟和数字电路的处理把它转化为3D点云信号,也就是说大部分的功耗来自于激光的收发模块。

某激光雷达厂商也曾在其激光雷达发布会上提到,市场上的激光雷达发射模块的光电转化效率通常小于10%,而电转光的效率越低,就会导致功耗越大。对于光电转化效率低的原因,探维科技的品牌总监张立辰解释道:“一方面与激光器供应商的技术成熟度有关;另一方面是激光雷达自身的工程设计原因,比如内部的折射次数等。”

再者,功耗与激光器的功率也相关,单个激光器的功率越大,激光雷达的探测距离也越远,例如1550nm波长的激光雷达(如Luminar Iris)。由于光纤发射器功率高,虽然大幅提升了探测距离、分辨率,并提高信噪比,但是功耗也大幅提升了。

第三,热管理问题。激光雷达主要可分为加热管理和散热管理。

在加热管理方面,主要是应对恶劣的气候环境,比如极低的气温、雨雾等天气,会导致激光雷达的表面被雨雾、冰雪、冰霜所覆盖,影响激光信号的正常使用,这时候就需要设备的加热功能。在一些北方极低气温区域,激光雷达因为无法实现“冷启动”,导致无法正常使用,所以也需要加热管理。

在散热管理方面,比如车辆长时间停在室外高温环境下,装在车体外部的激光雷达会因为长时间太阳暴晒,使得设备温度快速上升,从而造成内部零部件的损毁。

第四,表面清洁问题。激光雷达视窗表面的清洁问题比较严重,因为激光雷达本身的精度比较高,表面的污渍一定会影响设备的数据收集效果。

国内外的激光雷达厂商也在这方面也做了相关设计,比如法雷奥的everView传感器清洁系统,据悉该系统每次清洁仅需25毫升清洁液,而其他手动清洁系统在使用时每次需要100毫升清洁液。华为在发布其首款激光雷达产品时,也公布了自主设计的智能清洗风洞系统,可实现在130km/h行驶状态下激光雷达的清洗功能。

从产品可靠性角度来看,产品的耐久性、功耗、热管理、清洁问题,都与产品自身的性能有关。凭借着国内宽松的政策环境,激光雷达先实现了小规模上车,但汽车产品始终是安全为先,仍然需要把可靠性作为第一标准。

4)产品售后服务问题

整个激光雷达产业还处于发展初期,对于出现的产品性能上和质量上的问题,激光雷达厂商缺乏相应的技术支持与完善的质保体系。

某L4自动驾驶公司资深从业者说道:“我们会更多地关注产品的稳定性,其中包含厂商对设备故障问题的支持力度,一旦出现问题,厂商是否有技术团队快速响应。比如某些国外的激光雷达公司为什么在国内卖得不好,因为他们在国内只有商务,技术支持力量非常弱,大部分的技术支持力量都在国外。而国内的激光雷达厂商虽然有技术支持团队,但是大部分都铺在主机厂的定点订单上。比如有些有前装量产订单的激光雷达厂商,已经被主机厂选定为供应商,自然会把注意力集中在主机厂项目上,会配合主机厂做很多测试开发工作,而对于中小客户的关注自然不会太多。”

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