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镭屏科技:如何将激光雷达的成本降至几百块?

相比官网上 有违广告法 的标语,北醒光子的市场总监祁俊云就朴实很多,他对笔者说, 我们就是一家传感器企业,我们要做的,就是高性价比的传感器 。这里说的传感器,其实就是近两年备受关注的激光雷达。
  话虽朴实,但这件事做起来却不简单。
  在激光雷达这个细分领域,Velodyne大名鼎鼎。这家公司为谷歌、百度等巨头的无人车提供 眼睛 ,而每个 眼睛 的售价在8000-80000美元不等,造价甚至超过了车辆本身。除了价格昂贵,这种机械旋转型激光雷达由于标定、调试需要耗费大量人工,因此量产难度很大。 北醒非常清楚,激光雷达如果不实现量产,成本永远降不下来,他们需要找到一个突破口。 最初,他们为零度探索者二代无人机开发了激光雷达避障模块,并在2016年美国CES上亮相。虽然探索者二代没有量产上市,但经此一役,北醒 刷脸 成功,进入无人机玩家、厂商的视野。
  2016年初,北京举办现代农业展。团队成员慕名而去,跟参展厂商交流,希望借此机会了解业界的最新动态。随着与各大厂商、客户沟通的不断深入,他们发现,在农业植保无人机领域,存在着一个痛点问题 定高 。
  就植保无人机而言,作业过程中需要始终与农作物保持1-2米的相对高度,以保证农药的均匀和高效喷洒。但经常会遇到农田起伏不平整的情况,而目前主流的GPS、气压计和超声波方案虽然应用成熟,但是存在反馈高度是绝对高度而不是相对高度、抗干扰能力弱、精度不够等问题,经常造成植保无人机在作业过程中漏喷、重喷,影响喷洒效果,甚至造成掉高导致炸机事故。
  因此,对于农业植保无人机而言,定高是一个痛点需求。
  北醒光子COO贺兴华向笔者解释说,以往的解决方案主要有以下几种,各有优劣: GPS:使用GPS优点在于应用成熟、成本极低,缺点是易受天气、电子设备干扰,数据刷新滞后,在无人机高速运动时容易导致坠机。
  气压计:气压计的优点与GPS相同,但缺点在于高度不同大气压不同,气压的 变化会造成飞行器跑偏(向上或向下几米),且持续时间较长。另外,强光照射气压计会引起突然的高度变化,而在接近地面的时候,桨的气流也会影响气压计值。
  超声波:超声波由于原理简单、成本低廉,应用非常广泛,但容易穿透植被,造成精度下降;超声波受温度,压力环境变化影响较大,抗干扰能力稍差;作用距离短,超声波高度计作用距离一般不超过5m。
毫米雷达波:毫米雷达波的优点是全天候,集成化程度高,感应灵敏,抗水雾、灰尘等干扰能力强,波束角较大,适用农作物较多。缺点是容易穿透植被,测距波动较大,价格高,体积大和功耗大,同时大气损失窗,存在对射干扰。
  综合考虑已有几种解决方案,要么不够精准,要么造价高昂,对于飞控厂商、无人机厂商都是一个亟需解决的痛点。
  因此,北醒从产品研发上迅速做出反应,将重心放在了 定高雷达 上。而对于这一点,祁俊云说,用激光雷达来定高从技术实现角度并不难,只是大家将更多的注意力放在了激光雷达用于无人驾驶上,却忽略了其实作为传感器的激光雷达还可以用在其他方面。
  通过不断与客户沟通、及时反馈,第一版定高雷达TF01样机研发只用了一个月。虽然样机还存在很大问题,但经过数次改进,将信号输出距离提升至10米,体积重量变小变轻,适配12V、5V等多种电压输入,同时特别考虑到植保无人机的特性,做了水雾实验、振动试验、划伤实验、农药腐蚀试验、光强影响实验、不同地表植被影响实验等,保证其品质。 北醒光子 TF01最终版 但北醒的定高雷达还是有升级空间的。祁俊云介绍说,TF01不能像毫米波雷达一样全天候使用,下雨下雪使用就不太好,不过针对喷洒农药而言,一般也不会选择恶劣天气进行植保作业,所以这个缺点也就显得微不足道了。
  量产之后的激光雷达TF01,成本已经下降至几百块。2017年CES期间,TF01在全球硬件销售平台SEEED、ROBOTSHOP等同步发售,同时正在和数十家代理商进行商务沟通。目前,新一代长距面阵雷达TF20的量产工作已接近尾声,即将面世,其输出距离为50米。   相比Velodyne造价高昂的机械旋转式激光雷达,这种方案的好处显而易见,不过应用领域相对单一。 对于北醒来说有一个似乎不好消息。2016年年底,Velodyne对外宣布说正在研发固态雷达,并且有望将成本降至50美元。而固态激光雷达的先驱者Quanergy,在2016年8月获得了9000万美元的 B 轮融资,并且宣布在 2 年的时间内实现固态激光雷达的批量生产。
  面对可能到来的竞争,北醒比较淡然。从2014年开始,除了专注植保无人机这个细分领域,还坚定着全球化路线,在国外通过代理商出售产品、提供售后,同时申请国内外专利达40多项。目前,国内的拓攻、极翼、一飞、博鹰等飞控厂商,都在使用他们的产品。
  当笔者问及未来的规划,贺兴华说, 我们还是一步一个脚印走扎实,同时会积极拓展与雷达匹配的应用领域,找到最佳切入点 。
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