【热点资讯】特斯拉认为没用的激光雷达与MEMS微镜的关系

文摘   2024-12-11 23:59   江苏  

一、关键原因

     特斯拉创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)和公司选择放弃激光雷达(LiDAR),并坚持使用基于摄像头和神经网络的“纯视觉”方案,背后有以下几个关键原因。

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1.激光雷达的高成本

  • 硬件昂贵

     激光雷达的价格长期居高不下,尤其是高性能激光雷达,可能达到数千美元甚至更高,这显著增加了整车成本。

  • 大规模应用受限

     自动驾驶汽车需要广泛部署传感器,昂贵的激光雷达会限制其在大众市场的普及。

     特斯拉认为,依赖低成本摄像头和AI驱动的软件解决方案,能够更快实现经济型自动驾驶。

2. 过于依赖三维点云数据

  • 对点云的过度依赖

     激光雷达生成的3D点云数据虽然高精度,但它主要提供空间信息,而无法直接识别物体的属性、颜色或材质。例如,激光雷达不能判断交通信号灯的颜色或车道标志。

  • 多模态传感器整合问题

     将激光雷达数据与摄像头、雷达的数据融合复杂且计算成本高。特斯拉认为,视觉数据本身足够丰富,完全依赖摄像头可以减少感知系统的复杂性。

3. 激光雷达的局限性

  • 环境限制

     激光雷达在某些环境中表现不佳,例如: 

雨、雪或雾天时,激光束容易被散射,导致性能下降。

在反光或吸收激光的表面(如镜面或黑色物体)上,点云数据可能不准确。

  • 长距离探测不足

     虽然高端激光雷达可以探测数百米,但在高速公路场景中,激光雷达的有效探测距离可能仍不足以应对突发情况。

4. 与人类驾驶直觉相违背

     马斯克强调,人类驾驶主要依靠眼睛和大脑的视觉处理,并没有“自带激光雷达”。他认为,模仿人类的视觉感知能力是通向自动驾驶的自然道路。

     激光雷达的“三维扫描”模式并不是人类感知的一部分,特斯拉认为依靠摄像头模拟人类视觉更贴近自然驾驶场景。

5. 技术可替代性

  • AI视觉的快速发展

     特斯拉认为,随着深度学习和计算能力的不断提高,基于摄像头的AI视觉系统可以逐渐取代激光雷达的许多功能。

  • 冗余不必要

     激光雷达常被视为自动驾驶系统的冗余层。然而,特斯拉认为,只要摄像头系统经过充分训练并结合雷达(早期)或纯视觉(现阶段),就不需要冗余。

6. 战略定位和品牌理念

  • 极简主义的技术哲学

     特斯拉倾向于将复杂问题通过更少的硬件和更高效的软件解决。例如,其自动驾驶系统(FSD)不依赖高精度地图,也试图减少对外部传感器的依赖。

  • 竞争策略

     激光雷达是许多竞争对手(如Waymo、Cruise)的核心技术。特斯拉通过完全不同的路线,试图证明其方法在成本和性能上更优越。

7. 激光雷达的未来局限性

     马斯克认为,激光雷达可能是一种**“过渡性技术”**。随着AI技术和计算机视觉的进步,激光雷达的技术价值将逐步被削弱或取代。

二、激光雷达的工作原理

     激光雷达(LiDAR)与MEMS微镜之间的关系主要体现在激光雷达的工作原理和实现方式上。MEMS微镜在某些类型的激光雷达中发挥了核心作用。

     激光雷达通过发射激光束并接收反射信号,计算出物体与传感器之间的距离,生成高精度的3D点云地图。激光雷达主要包括以下几个核心模块:

1.激光发射器:产生激光束。

2.接收器:接收反射信号并测量飞行时间(ToF)。

3.扫描装置:控制激光束的发射方向,实现大范围的扫描。

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三、MEMS微镜在激光雷达中的作用

     MEMS微镜是一种基于微机电技术制造的小型可动反射镜,通常用于控制激光束的扫描方向。

1.功能特点

  • 扫描方向控制 

     MEMS微镜通过电磁力、电容力或热驱动实现微小的角度变化,可以控制激光在水平和垂直方向上的偏转,完成二维扫描。

  • 体积小、重量轻 

     与传统的机械旋转式扫描系统相比,MEMS微镜具有更紧凑的体积和更轻的重量,有助于激光雷达的小型化。

  • 低成本、易量产 

     MEMS微镜采用硅基制造工艺,适合大规模生产,降低了激光雷达的制造成本。

  • 高速

     MEMS微镜可以快速切换扫描角度,实现高帧率的环境感知。

  • 高精度

     扫描精度由微镜的机械结构和控制电路决定,可以满足高分辨率的需求。

  • 可靠性

     相比机械旋转部件,MEMS微镜的可靠性更高,理论上可承受更长时间的工作。

  • 局限性

     MEMS微镜的扫描角度通常有限(比如±10~20°),限制了激光雷达的视场角(FOV)。MEMS微镜反射大功率激光时可能因热效应导致性能下降或损坏。

  • 环境敏感性

     容易受到振动和冲击的影响,需要设计额外的稳定结构。


四、MEMS激光雷达的应用场景

1.自动驾驶 

     MEMS激光雷达被广泛用于自动驾驶的环境感知。它可以生成高精度的3D地图,识别周围的车辆、行人和障碍物。

     典型代表包括Velodyne、Quanergy和Innoviz等公司的激光雷达产品。

2.消费级电子产品 

     MEMS激光雷达因其小型化和低成本优势,也逐渐进入消费级产品领域,如智能家居机器人、无人机和增强现实(AR)设备。

五、激光雷达与其他扫描技术的对比

  • 特斯拉与MEMS激光雷达的关系

     虽然特斯拉不使用激光雷达,但MEMS微镜技术在激光雷达领域的应用正在不断优化。相比之下,特斯拉选择的纯视觉方案与MEMS激光雷达技术路线形成鲜明对比。这种选择是否优越仍需从市场验证和实际应用效果来看。激光雷达制造商则持续优化MEMS微镜技术,争取在降低成本和提升性能的平衡点上抢占市场。


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