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网易汽车6月23日报道 几个月前,蔚来ET7开启交付,一并交付的自然也有头顶的那颗激光雷达。从几年前的高高在上,到如今成为中高端智能车的标配,对很多消费者来说激光雷达虽不在陌生,但蔚来ET7、理想L9、小鹏G9和集度等车型上的激光雷达在性能上还是有些许差别的,那如何评价一款激光雷达好坏呢?这里,可以借着蔚来ET7的激光雷达一探究竟。

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之前我们对于ET7的动力、底盘和空气动力学进行过解读:

https://auto.163.com/21/1021/07/GMQMBPT20008991U.html

https://auto.163.com/21/0926/07/GKQA1LQ70008991U.html

https://auto.163.com/22/0613/07/H9NOVDVO0008856S.html

感知世界里为什么要用激光雷达?

可以感知升维

自动驾驶感知方案中,毫米波雷达、摄像头较为成熟,但在当前技术条件下,摄像头+毫米波雷达的方案在面对强光、隧道逆光、黑夜、未经算法训练的物体等场景下难以可靠识别障碍物。特别是摄像头很难提供物体的深度信息,目标物体越远,精度越低。

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而激光雷达可以输出三维空间数据,为视觉传感器提供可靠的深度信息,达到整车感知的升维。

例如,激光雷达可以有效的识别路面凸起、井盖缺失、抛洒物、大型静止障碍物等目前摄像头难以识别的目标。

Aquila蔚来超感系统有啥?

硬件直接拉满

ET7搭载了Aquila蔚来超感系统,配备33个高性能感知硬件,其中包括1个超远距高精度激光雷达,7个800万像素高清摄像头、4个300万像素高感光环视专用摄像头、1个增强主驾感知、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精度定位单元和V2X车路协同。

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蔚来ET7搭载的激光雷达来自与图达通的联合开发,最远探测距离达500米,10%反射率下探测距离达250米,拥有120°超广水平视角和0.06°*0.06°超高分辨率,并采用1550nm激光发射波长。

1550nm激光对人眼更友好,因此可允许输出更高功率,实现更远探测距离。

此外,1550nm波长激光抗干扰能力强、光束准直度更好、光源亮度高,这几个优点也让激光的发射和接收更高效,可以实现更精细的物体识别。

凸出来的激光雷达会影响整车风阻吗?

有挑战,但考验功力

以蔚来ET7为例,车顶由于有激光雷达和800万摄像头的加持,这对设计美观和性能提出了更高的挑战。

蔚来的工程团队与设计团队反复试验和打磨,充分考虑了风阻、整车安全、热管理、防水、空间等多个环节,对壳体线型及圆角进行大量模拟分析及优化验证,找到最优参数。

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最终,瞭望塔式造型与原始方案(无LiDAR)相比,风噪仅增加0.8db,风阻系数仅增加0.002,最终创造0.208超低风阻系数,位列全球量产车风阻系数前二。

如何评价一款激光雷达?

看的远,看的清,看的稳

看得远,可以更早发现障碍物,提升行车安全。蔚来ET7激光雷达最远探测距离可达500米,10%反射率标准下的探测距离,可达250米。

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看得清,ET7激光雷达具备"定睛凝视"功能,仿生人眼灵活变焦,可在行车关键视野区域产生角分辨率高达0.06°*0.06°的高密度点云,将该区域的目标看得更清晰。

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ET7激光雷达的定睛凝视功能范围为25°H(横向)*9.6°V(纵向)。在前方50m处,该区域覆盖范围:横向覆盖达10条车道,纵向覆盖大于一层楼高度,可充分覆盖前方行车区域。

当然了,定睛凝视区域策略性选择加密关键区域,而非全局铺满点,可根据需要随时让任意区域分辨率高起来,避免占用不必要的计算资源,增加功耗、带宽等。

看得稳,探测概率(POD)是重要指标。

POD探测概率,一般为超过连续100帧发射的激光束数量(即理论点数量)与被探测到的激光束数量(即有效点数量)的比值。

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更高的POD,可以让车辆更清晰明确地感知到目标物体,减轻算法压力,实现更远的有效感知距离,提升自动驾驶系统整体的安全性。

蔚来搭载的激光雷达具有优秀的探测能力,感知250m处10%反射率物体的探测概率超过90%。

蔚来的激光雷达耐久度如何?

由于业内没有统一的标准,蔚来设计的要求包括,可承受50个G的冲击实验,100+循环的极热(85℃)到极寒(-40℃)冲击测试,温湿交变环境下,10+次快速降温到-10℃,2000-3000h下持续最强光照测试。此外,还包括耐有害气体腐蚀和耐化学试剂实验。

激光雷达蔚来是否具备自研能力?

主导激光雷达主板设计

与供应商交钥匙的方案不同,针对激光雷达这个特殊的传感器,蔚来是和图达通联合开发的,蔚来主导了激光雷达主板设计。

以上就是蔚来ET7使用的这颗激光雷达的主要性能表现,综合来看,蔚来的这个激光雷达在很多参数上确实称得上优秀,但我们也要知道,激光雷达不是万能的,当前没有任何一个传感器可以独立覆盖所有场景,高阶自动驾驶能力的实现,至少现阶段扔需要用多传感器的融合方案去做交叉验证,从而提升车辆的感知能力。