RoboSense车规级MEMS固态激光雷达SOP版揭晓
2021年1月11-14日，受新冠疫情的影响，ces 2021首次搬到线上举办，robosense线上向全球受众揭晓并展示了车规级mems固态激光雷达rs-lidar-m1 (以下统称“m1”)的sop版本，该产品计划于q2启动定点项目量产交付。
从demo到各个sample阶段，sop前不同的产品节点对激光雷达结构、硬件、软件与测试验证和可靠性均提出了不同阶段的需求，对于车载激光雷达而言，任何新的平台设计均需要几年的时间才能从概念走向真正稳定量产阶段。
ces对robosense的特殊意义在于这个舞台就像是对m1的“年考”：从2017年开始五年以来，robosense每年1月都会准时赴约，从概念阶段的demo开始，逐年在这个世界级舞台向受众展示最新版本的车规级固态激光雷达m1。
通过五年的投入，经历五个大版本与数十个小版本的迭代，m1一步一脚印走往量产之路，终于推进到客户项目交付阶段。
m1自去年7月开始连续获得全球多个量产车型定点合作订单，其中首个定点来自北美车企。12月，m1样件批量出货给北美车厂，成为全球首款批量交付的车规级mems固态激光雷达。
作为大规模车规级量产最终交付版本，sop版的m1终于进入完全锁定阶段。
硬件完全锁定：
最“薄”的固态激光雷达
功耗完美满足车规要求
体积越小，激光雷达越便于嵌入车身设计。作为一款嵌入前装量产车的激光雷达，m1外形纤巧(厚度45mm,深度108mm,宽度110mm)，产品的厚度、体积极具竞争力。
2020年ces，robosense就已展示了同类在售固态激光雷达产品中最薄的激光雷达m1 b2版本(厚度50mm,深度120mm,宽度110mm)。
为了进一步帮助整车厂在整车设计方面争取更大的自由空间，robosense精益求精。经过反复论证，sop版本再次实现体积压缩，并完成了最终的硬件冻结: 深度减少12mm，厚度减少5mm，整体体积减少19%。以车顶安装为例，sop版m1所带来的燃油经济性损失/nedc里程损失小于3%，相比于50mm厚度的b2版本，燃油经济性损失/nedc里程损失降低25%以上。
另外，高温工况及发热给激光雷达带来了一系列挑战。激光雷达功耗越低，温升控制越容易，整机寿命会更长久，对布置及安装要求更加友好。同时，低功耗使得内部结构更加简洁，令产品成本及重量得以进一步降低。通过一系列措施，sop版本的m1产品额定功耗控制在了15w以内，平均温升小于15摄氏度，充分满足主机厂对车载产品能耗的诉求。
点云质量锁定：
不止停留在参数指标
测距方面，m1的最远探测可达200m，150m@10%反射率，可以准确稳定识别处于150米外的黑色车辆(车牌与车灯同时用黑布盖住)。m1的近场探测能力同样出色，即使是0.3米处的高反物体也能有效探测。
m1强大的测距能力，结合平均0.2°x0.2°分辨率，探测前方150米处的小轿车，依然可以获得“4根线13个点”的成像，远大于感知算法所需“2根线3个点”的检测阈值。同时，m1支持双回波功能，每秒最大出点数高达1,500,000点。
△sop版m1实测纯点云
参数指标只是检验激光雷达性能的“基本功”，在复杂交通驾驶场景中，存在诸如高反物体、近处障碍物、阳光照射、多雷达对射等极端工况，会给激光雷达点云质量带来极大的困扰。直接使后期算法产生误判，进而导致事故。我们将这类情况也称之为激光雷达硬件的“corner case”，如何系统性识别并解决这些极端工况的困扰，这考验了激光雷达厂商产品性能的“上乘功夫”。
作为专注于激光雷达领域的“老兵”，robosense多年来就机械式的激光雷达与大量客户进行了交互。六年来，robosense积累了各种商业化路测场景，通过大面积分析和系统转化，robosense研发了一系列解决此类问题的专利技术并成功导入固态车规级产品。以m1为例，我们极力从产品侧消除业界棘手的难题，保障点云数据的安全可靠性。
●高反“鬼影”和“膨胀”
在实际驾驶场景，高反射率物体十分常见，比如交通指示牌，激光雷达对其反射回来的高强度回波非常敏感，容易在点云中形成“鬼影”和“膨胀”。
当一个真实高反物体进入激光雷达视场的任一区域时，输出的点云除了在该高反真实位置有成像以外可能在其他方位也会成像一个形状大小类似“鬼影”。在不同场景中，不同类型激光雷达“鬼影”的行踪可能各不相同。
“膨胀”现象通常表现为一个正常高反指示牌的点云轮廓会向四周扩散，成像出来一个比真实物体更大的点云形状，且多出来的点云部分的反射强度表现会偏低。
● “吸点”和“空洞”
近场障碍物的探测能力在智能驾驶中的用处也非常明显，比如在拥堵跟车(tjp)功能中，激光雷达的最近探测距离值越小，跟车距离可以缩得越短，被加塞的可能性就越小。
然而，中长距激光雷达探测近距离物体时出现的“吸点”(测距不准)和“空洞”(测不到)现象一直困扰着行业，在出现以上两类问题的小区域通常会被设定为“盲区”，输出的点云数据不建议使用。
m1通过光学系统与测距系统的优化，将盲区缩减到0.5米，对于前车车牌之类的高反射率物体，盲区更是减少到0.3米，帮助智能驾驶系统合理控制与前方车辆或其他障碍物的距离。
从以上两个点云图对比还可以看出，sop版m1测距精度高，地面点与墙面点平整且纤薄，实际测评中，sop版m1的测距精度达到±3cm(1sigma)，可以精确地描绘环境物体的轮廓。
“空洞”描述的是激光雷达对于近场低矮障碍物的探测在从远到近过程中“时有时无”的丢失现象。障碍物原始点云“时有时无”会让感知算法难以连续跟踪，这容易导致智能驾驶的急刹车或频繁“减速加速”顿挫。
△对近场区域倒在地面的轮胎检测，左边点云出现“空洞”在25m处丢失，右边sop版m1在不同距离下准确检出
● 太阳光干扰
强烈的太阳光照射是激光雷达环境光干扰源中的重大影响因子，当车辆面向太阳方向行驶的时候且激光雷达视窗也朝向阳光方向，如果处理缺乏经验，会导致激光雷达点云中出现明显噪点。
robosense根据整车安装位置和系统功能，采取了更优的处理策略和光学设计，使得m1能区分环境光和激光雷达的发射光，无惧环境光干扰，极大降低了强烈的太阳光照射干扰。
● 对射干扰
当激光雷达相互之间靠得太近，不同雷达发射和接受脉冲容易被混淆，导致点云出现噪点。针对这种情况，m1采用了独特的激光编码加密技术，过滤其他激光雷达脉冲，实现抗多雷达对射干扰。
目前，m1的测距能力、测距精度、视场角、盲区等基础性能的出厂检测指标已对齐车企标准并完全锁定，量产产品均按照以上性能指标批量出货。
功能锁定：
不止是硬件，更是一套完整成熟的解决方案
定义为车规级产品的m1，除了满足性能要求，还充分考虑了车载环境适配要求和环境适应性：如冰雪、泥土、沙尘、大风、阳光暴晒、以及车载电子器件(包含激光雷达，毫米波雷达，远程遥控模块等)干扰等给传感器带来的影响。为了应对以上的复杂场景，m1搭载了完善的配套功能，包括ota升级、污迹检测、智能清洗、智能加热、性能检测、电源管理、网路管理等。
同时，m1为oem客户提供完整的点云后处理方案：
更高标准的功能安全设计
安全是自动驾驶技术对人类的承诺，带有功能安全属性的激光雷达是保证驾驶者、乘客和行人安全的关键。robosense始终将安全摆在第一位置，我们基于成熟高效的安全产品开发体系，从流程、组织架构、安全和质量保障方面确保自主知识产权的m1满足功能安全管理要求，并最终通过了车企的严格审核。
在m1设计上，robosense严格遵守iso26262技术安全要求，同时融合两大安全可靠性需求至高的领域(航空航天和轨道交通)的故障安全理念和技术，实现了激光发射、接收、振镜控制、点云处理、点云发送等各系统模块的全方位监控，安全机制覆盖了安全相关器件的数千条失效模式，随机性硬件失效指标小于10-7/h，完全满足sil-2和asil-b等级对于定性和定量的功能安全目标。
从安全机制角度，如果m1检测到安全相关错误，将实时向智能驾驶系统预警，确保驾驶系统不会使用错误的感知信息，这也为全球车规级固态激光雷达领域树立了首个安全里程碑。
人眼安全是激光雷达对于行人安全保障的首要任务。robosense通过光电技术的创新以及实时的功能安全监控机制，在人眼安全与激光测距性能之间实现了完美的平衡，m1既满足长测距要求，又符合iec60825的人眼安全国际标准。目前，m1已通过专业测试机构sgs的严格检测，并获得了class1人眼安全证书。
满足稳定可靠性要求
robosense采用vda6.3作为项目管控基础，全面执行iatf16949质量管理体系及功能安全iso26262标准，结合iso16750等车规可靠性规范，为m1产品开发与验证保驾护航。
m1的架构按照车规级可靠性设计、所有器件均按照车规级相关标准要求选型。robosense按照iso & aec-q等国际标准以及多家顶级oem客户要求，对m1展开一系列的可靠性测试，包括但不限于高压水冲击、碎石冲击、高低温冲击、太阳辐射、emc、化学防腐、盐雾、高低温湿热等测试。
目前，m1已通过多项可靠性测试，所有测试样品累计测试时间已超过30万小时、运行最长的样机已经持续运行超过700天、路测总里程超过80万公里。在robosense与各方合作的努力之下，m1将成为全球首款完成车规级可靠性认证的高线数激光雷达产品。
理想之船已加速前进
目标是自动驾驶的“星辰大海”
随着全球主机厂纷纷宣布前装激光雷达上车，车规级高性能激光雷达量产时间已经非常迫近。
成为自动驾驶时代的先行者，激光雷达必须要迈过三道坎：性能、可靠性与量产。
目前，m1性能已完全满足顶级oem对激光雷达的需求，并在硬件体积、功耗和点云质量方面进行锁定，通过了几十项稳定可靠性测试，且批量出货给北美车企、自动驾驶卡车公司等定点客户。
robosense将持续为全球合作伙伴打造场景适应性的智能激光雷达产品，通过与合作伙伴共同开发、训练和打磨，以获取更多场景数据并应用于技术的提升，提供更贴合场景需求的激光雷达产品及解决方案，赋能智慧城市的每个角落，推动自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、商用车，物流车，机器人，公共智慧交通、车路协同更稳健更迅速地实现规模化商用，全力升级人们未来生活和出行方式。
原文标题：robosense车规级固态激光雷达sop版揭晓，q2启动定点项目量产交付
文章出处：【微信公众号：mems】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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作为大规模车规级量产最终交付版本，sop版的m1终于进入完全锁定阶段。
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为了进一步帮助整车厂在整车设计方面争取更大的自由空间，robosense精益求精。经过反复论证，sop版本再次实现体积压缩，并完成了最终的硬件冻结: 深度减少12mm，厚度减少5mm，整体体积减少19%。以车顶安装为例，sop版m1所带来的燃油经济性损失/nedc里程损失小于3%，相比于50mm厚度的b2版本，燃油经济性损失/nedc里程损失降低25%以上。
另外，高温工况及发热给激光雷达带来了一系列挑战。激光雷达功耗越低，温升控制越容易，整机寿命会更长久，对布置及安装要求更加友好。同时，低功耗使得内部结构更加简洁，令产品成本及重量得以进一步降低。通过一系列措施，sop版本的m1产品额定功耗控制在了15w以内，平均温升小于15摄氏度，充分满足主机厂对车载产品能耗的诉求。
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m1强大的测距能力，结合平均0.2°x0.2°分辨率，探测前方150米处的小轿车，依然可以获得“4根线13个点”的成像，远大于感知算法所需“2根线3个点”的检测阈值。同时，m1支持双回波功能，每秒最大出点数高达1,500,000点。
△sop版m1实测纯点云
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●高反“鬼影”和“膨胀”
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当一个真实高反物体进入激光雷达视场的任一区域时，输出的点云除了在该高反真实位置有成像以外可能在其他方位也会成像一个形状大小类似“鬼影”。在不同场景中，不同类型激光雷达“鬼影”的行踪可能各不相同。
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从以上两个点云图对比还可以看出，sop版m1测距精度高，地面点与墙面点平整且纤薄，实际测评中，sop版m1的测距精度达到±3cm(1sigma)，可以精确地描绘环境物体的轮廓。
“空洞”描述的是激光雷达对于近场低矮障碍物的探测在从远到近过程中“时有时无”的丢失现象。障碍物原始点云“时有时无”会让感知算法难以连续跟踪，这容易导致智能驾驶的急刹车或频繁“减速加速”顿挫。
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● 太阳光干扰
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● 对射干扰
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目前，m1的测距能力、测距精度、视场角、盲区等基础性能的出厂检测指标已对齐车企标准并完全锁定，量产产品均按照以上性能指标批量出货。
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不止是硬件，更是一套完整成熟的解决方案
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同时，m1为oem客户提供完整的点云后处理方案：
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在m1设计上，robosense严格遵守iso26262技术安全要求，同时融合两大安全可靠性需求至高的领域(航空航天和轨道交通)的故障安全理念和技术，实现了激光发射、接收、振镜控制、点云处理、点云发送等各系统模块的全方位监控，安全机制覆盖了安全相关器件的数千条失效模式，随机性硬件失效指标小于10-7/h，完全满足sil-2和asil-b等级对于定性和定量的功能安全目标。
从安全机制角度，如果m1检测到安全相关错误，将实时向智能驾驶系统预警，确保驾驶系统不会使用错误的感知信息，这也为全球车规级固态激光雷达领域树立了首个安全里程碑。
人眼安全是激光雷达对于行人安全保障的首要任务。robosense通过光电技术的创新以及实时的功能安全监控机制，在人眼安全与激光测距性能之间实现了完美的平衡，m1既满足长测距要求，又符合iec60825的人眼安全国际标准。目前，m1已通过专业测试机构sgs的严格检测，并获得了class1人眼安全证书。
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目前，m1已通过多项可靠性测试，所有测试样品累计测试时间已超过30万小时、运行最长的样机已经持续运行超过700天、路测总里程超过80万公里。在robosense与各方合作的努力之下，m1将成为全球首款完成车规级可靠性认证的高线数激光雷达产品。
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目前，m1性能已完全满足顶级oem对激光雷达的需求，并在硬件体积、功耗和点云质量方面进行锁定，通过了几十项稳定可靠性测试，且批量出货给北美车企、自动驾驶卡车公司等定点客户。
robosense将持续为全球合作伙伴打造场景适应性的智能激光雷达产品，通过与合作伙伴共同开发、训练和打磨，以获取更多场景数据并应用于技术的提升，提供更贴合场景需求的激光雷达产品及解决方案，赋能智慧城市的每个角落，推动自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、商用车，物流车，机器人，公共智慧交通、车路协同更稳健更迅速地实现规模化商用，全力升级人们未来生活和出行方式。
原文标题：robosense车规级固态激光雷达sop版揭晓，q2启动定点项目量产交付
文章出处：【微信公众号：mems】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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