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激光雷达行业报告:自动驾驶商业化提速(54页)

行业报告下载 2021年03月31日 07:50 1 管理员

自动驾驶传感器主要包括摄像头和雷达:1)摄像头:利用计算机视觉判别周围环境与物 体,判断前车距离;2)雷达:分为毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达三类,利用发射 波和反射波之间的时间差、相位差获得目标物体的位置和速度等数据。当前 L2 级自动驾 驶感知系统主要由超声波雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器组成。 性能方面:激光雷达探测距离远,测量精度是毫米波雷达的 10 倍,可以对物体 3D 形状 精准刻画,毫米波雷达和超声波雷达受限于精度,区分不了缓慢移动的人和其它静止物体。 成本方面:摄像头与毫米波雷达成本单价通常在 200 美元以内,激光雷达价格在 8000-75000 美金不等,远远高于其他传感器,这也是掣肘激光雷达迈向商业化的瓶颈。

基于自动驾驶玩家不同的商业模式,市场上针对高级别自动驾驶主要包括纯视觉和强感知 两种方案: 1)摄像头主导的纯视觉解决方案:由摄像头主导,配合毫米波雷达等低成本传感器组成 构成纯视觉计算,典型代表为特斯拉、Mobileye 和国内唯一自动驾驶纯视觉城市道路 闭环解决方案百度 Apollo Lite。特斯拉自建芯片和算法团队,认为通过视觉系统优化 自身 AI 算法就可以达到较高的智能驾驶水平。由于纯视觉方案存在精度、稳定性和视 野等方面的局限性,无法满足 L3 级以上自动驾驶对于传感器的性能要求,曾经同样 以视觉为核心的 Mobileye 在 2025 年自动驾驶汽车传感器系统发展计划中提出了将使 用内置的激光雷达传感器。 2)激光雷达主导的强感知方案:该方案由激光雷达主导,配合摄像头、毫米波雷达等传 感器组成,典型代表企业为 Waymo、Uber、百度 Apollo 等科技和出行公司。Waymo 定位 Robotaxi,直接瞄准 L5 智能驾驶,所以采用 5 个激光雷达去保证车辆安全, Waymo 针对 2B 市场,主要目的是积累运营经验数据,随着未来激光雷达成本下降可 以大规模推广。对于特斯拉之外无法通过 AI 弥补硬件缺陷的汽车厂商而言。

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标签: 汽车|汽车零部件

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