来了！FMCW激光雷达能解决哪些自动驾驶/ADAS难题？究竟好在哪里？——Aeva专访系列

文章转载自公众号：激光雷达老炮儿

随着Aeva新一代FMCW激光雷达提前问世，越来越多的国内车企开始深入评测FMCW激光雷达，相当数量的头部车企将其纳入到后续车型配置的规划范畴。车企对新一代激光雷达技术的敏感程度和开放态度超过了市场原有预期。

根本原因，在于新一代FMCW激光雷达给车载ADAS体系带来了切实的改变。这种改变，极有可能让激光雷达这个“新玩意儿”的真正价值在终端使用层得到充分释放，形成用户体验端的“强感知”，进而促成 “ 消费者乐意买/指名购买＜＝＞车企愿意装/不得不装＜＝＞激光雷达公司有存在感/积极研新降本扩产能 ” 的健康商业闭环，而不仅仅是停留在“营销噱头”或“硬件预埋”层面。

毕竟，一切商业存在的根本，是客户认账、买单。“指名购买”是最高境界，中间拼营销，最终靠品牌。商业实体终消逝，唯有品牌永流传，这正是很多企业家之毕生所追求，背后靠的是一整套系统且持续的品牌营销体系。正如汽车行业百年品牌米其林轮胎，当客户说“我就要它”时，这事儿就成了。那么，激光雷达行业有没有可能产生下一个“米其林”呢？在FMCW激光雷达身上，似乎看到了一些可能性。

1、新一代FMCW激光雷达能解决诸多自动驾驶场景难题，可帮助车企规避掉数亿的研发成本；并且最终，在用户体验层实现“质”的飞跃，进而建立绝佳的差异化壁垒。

FMCW激光雷达可直接获取目标的速度信息，基于速度信息，静态物体和动态物体得以被区分开。进一步可在硬件层解决掉数十乃至上百项自动驾驶/ADAS系统中的刚需技术难题，避免车企在软件层耗费动则几亿乃至十亿的人力、物力和数据资源堆砌到感知算法中，并从硬件原理上加强了系统的鲁棒性，避免数据模型失效引发的安全事故隐患。

举几个例子：

1）“开门杀”

这是很多车企常常碰到、也被困扰已久的一个问题：一辆停在路边的车，突然有个人打开车门从车上下来，怎么在极短时间内识别并规避。

通常情况下，在人、车距离很近时，普通的传统TOF激光雷达是很难在短时间内把人和车辆区分开的。

而FMCW激光雷达从开车门那一刻起，就可以知道有个物体在动，因为门和人都带了速度信息，瞬间就可以把静态物体和动态物体区分开，识别出车和人，从而让智能驾驶车辆快速做出反应。

传统TOF激光雷达不是不能解决，但需要算法团队投入很多很多时间去攻克，并且通常需要2-3秒才能识别出来，这个反应时间在该场景下，显然有点长了。但是目前来看，这个问题并没有被很好地解决，因为对传统TOF激光雷达来说，这实在是太难了。

更有意思的是，某公司在德国跟某主机厂智能驾驶团队在讨论“开门杀”问题的时候，最后结论竟然是可能需要引入AI算法，组建一支专门的人工智能算法团队来解决这个问题。但这个问题在FMCW激光雷达面前，其实都变得简单了。

2）“鬼探头”

这同样是困扰各大车企的又一难题。所谓“鬼探头”，通俗来讲，就是前方有车辆或障碍物阻挡视线时候，从路边突然蹿出一辆非机动车或行人。司机避让不及时，往往造成车伤人亡的惨剧。因为事发突然，令人猝不及防，因此被称为“鬼探头”。

类似“开门杀”，因为情况紧急，同时人身体大部分被车子遮挡，传统TOF激光雷达往往无法识别或来不及识别，进而无法提前预知并做出规避动作。

但FMCW激光雷达可以轻松做到。从以下测试视频可以看到，虽然人的身体大部分都被车子挡住，只露了个头出来，但即使是这么小的一个头，在点云图上都能很明显区分出来，因为带了速度，同时移动点的颜色跟周围的点是不一样的（白色点代表静态物体，其他颜色代表动态物体）。也就是说，当这个人刚开始动的时候，FMCW激光雷达就已经“抓住”他了，这样一来，从算法的角度，就可以很早对这类突发状况做出判断和反应。

（上：传统TOF，下：FMCW）

3）将前方“扬尘”误认为是障碍物或“一堵墙”

在行驶过程中，前方车辆经过某些路段在身后扬起一大片尘土，是一个极其常见的现象。然而，在传统TOF激光雷达眼里，前面的尘土可能就变成了“一堵墙”，进而造成智能驾驶车辆紧急刹车的错误情况。在矿区、工地等“尘土飞扬”的恶劣工况中，“扬尘”问题更为棘手，需要花费算法团队很多很多时间去解决。

然而在FMCW激光雷达面前，这个问题就变得简单了。因为“飞扬的尘土”都自带速度信息，点云图上一下就能把动态物体和静态物体区分开，再经过简单的算法处理，一下就能将类似情况过滤掉。

4）将洒水车喷洒水雾误认为是“一辆车”

这是国内某知名领先自动驾驶公司在一次公开会议上所提到的场景，在原有传感器方案中，洒水车喷出的水雾会被误检为车辆，造成自动驾驶车辆紧急刹车。为了解决这一问题，该公司设计了各种算法模型。

然而，在FMCW激光雷达的世界里，这些漂浮的水雾同“扬尘”类似，都带有速度信息，很容易区分出来，算法简单处理即可。

5）寒冷天气下，发动机排出的白雾，被传统TOF雷达误认为障碍物或“一堵墙”

这种情况在北方等天气寒冷的地方特别常见。因为外部环境温度很低，前方行驶车辆排出的尾气，很容易形成一片白雾，从而遮挡住后方车辆的视线。如果车辆搭载的是传统TOF激光雷达，那么很容易就会将这些白雾误以为是障碍物或“一堵墙”，造成车子紧急刹车，严重影响正常行驶。

原理同“扬尘”、“洒水车水雾”解决方案一样，在FMCW激光雷达面前，这些“老问题”都变得轻松易解。

6）自定位功能: 在没有GPS、GNSS、IMU等情况下，实现车辆实时定位

这是FMCW独有的技术优势。我们知道，普通的传统TOF激光雷达通常只提供XYZ信息，所以叫3D激光雷达。而FMCW激光雷达除了提供XYZ信息外，还能直接提供速度信息，有了速度信息，就可以推导出加速度、方位角信息，相当于实现了六维度的信息输出。这样一来，即便没有GPS信号、没有GNSS、没有IMU，车子也可以通过FMCW激光雷达实现自定位。这会给自动驾驶带来巨大的好处，特别是在隧道、地下车库等GPS信号弱或者没有GPS信号的地方，同样可以让智能驾驶车辆实现路线规划。

2，对比传统TOF激光雷达，新一代FMCW激光雷达在模组集成、探测能力等综合性能上，具备更强的能力。

1）硅光集成，系统复杂性低、体积更小

这其实是Aeva的最大核心竞争力，也是FMCW激光雷达量产最关键、最难的一步。为了将体积做小，满足车企客户要求，Aeva投入了很多很多资金和工程师力量，最终，成功将发射、接收等器件集成到一块只要硬币大小的芯片上，从而在整机层面实现了体积的小型化，并且还拥有足够好的性能。

这被称之为module based on silicon photonic chip（硅光芯片模组），是最难做的一步。

2）动态目标物更远的探测、识别距离

一般的传统TOF激光雷达，从感知算法的角度，做得比较好的能测到200多米。而Aeva 的FMCW激光雷达，因为每个点都有速度信息，基于这个信息只需要很少的点就可以探测远距离的运动物体，最远可以探测到500米（最少两个点云即可：相对位置不变，同样的速度、同样的角度在运动）。

3）更高的分辨率

由于FMCW激光雷达可以区分静态物体和动态物体，因此可以提供一种叫超分辨率（Ultra resolution）的功能，即对静止物体的点云进行多帧叠加。对于静止物体，可以获得相较于传统ToF方案10到20倍的点云信息，达到1000线以上的分辨率，能够把车道线、地面标识、细小物体及抛洒物（如高速路上的轮胎）看得一清二楚，达到真正的图像级效果。

对于众多车企非常关心的黑色轮胎检测问题，Aeva的FMCW激光雷达给出的答案是：135米。据悉这一点目前市面上还没有任何一家公司可以做得到，最远的也在50米以内。

4）量产成本显著低

同样是采用1550nm波长，Aeva的FMCW激光雷达不需要使用光纤激光器和InGaAs（铟镓砷）这类非常昂贵的收发材料，并且还能把整个收发模块做到一块硬币大小，不仅有利于大规模量产，成本还大大降低。这就相当于既拥有1550nm激光雷达的性能，又拥有905nm激光雷达的成本优势。

5）无blooming（高反射现象）

在传统TOF激光雷达中，算法团队都会面临一个很大的问题: Blooming（高反射现象）。就是说当发出去的光打到一些高反射率物体比如路牌上时，会返回来很多个点，形成所谓的“鬼影”。这个时候，算法团队很难知道哪些点是真的、哪些点是假的，要解决这个问题，他们要付出很多很多时间（通常是几个月）。这其实是所有传统TOF激光雷达的通病，但在FMCW激光雷达身上一下就变得迎刃而解。

6）抗干扰能力强

在太阳光照射或其他车辆激光雷达干扰下，传统TOF激光雷达容易形成大量“噪点”，甚至出现“死机”的情况，这个问题同样也是传统TOF激光雷达的通病，需要花费算法团队很多很多时间去解决。而FMCW激光雷达可以轻松化解掉。

7）恶劣天气下的更好表现

传统TOF激光雷达在雨雪雾等恶劣天气条件下，其工作表现会受到较大影响，而FMCW激光雷达即使在不利天气条件下，仍能保持良好的性能。

8）激光安全

与需要高功率激光脉冲的传统TOF激光雷达相比，FMCW激光雷达使用的是低功率连续光束，因此在设计上具有更好的激光安全裕度。

3、与其他传感器对比，FMCW激光雷达综合素质突出。

（红→绿：劣→优）

从上图可以看出，FMCW激光雷达在与传统TOF激光雷达、成像雷达、RGB相机的横向、组合对比中，其综合素质也是很突出的。这里不一一列举了。

通过上述介绍，想必大家已经对FMCW激光雷达的独特优势，及所能解决的自动驾驶/ADAS场景难题有了一个比较全面的认识。尤其是FMCW应对“开门杀”、“鬼探头”这类危险系数极高、高度关系到人们生命安全的场景解决方案，更是让人印象深刻，一旦被普及应用，那么消费者必将因此受益，激光雷达的真正价值也就能得到充分展现。当然，FMCW待挖掘的应用场景还有很多。