#汽車電子 #自駕車 #人工智慧AI #先進駕駛輔助系統ADAS #光達LiDAR
【光達,要不要?】
真正的大商機,總是發生在每一次的產業變革之後!行規的異動、技術的創新、社會的變遷……,都是新一輪競賽的號角。自駕車也是如此。
現階段——至少在車聯網 (V2X) 建置完善且可信任之前,要達到 L4 或 L5 自駕層級,感測器融合 (Sensors Fusion) 仍是普遍共識——光達 (LiDAR) 強在可「鳥瞰」全景、創建即時 3D 地圖,雷達 (Radar) 擅於應對雨雪霧霾惡劣天氣,尤須相輔相成。
然而,體積大、難以無損美觀地融入車體且成本高達 1 萬美元,是傳統機械旋轉光達最被詬病之處。為此,借助半導體與光電技術取代馬達驅動的 3D 固態光達 (Solid-state LiDAR) 便應聲而起,有光學相控陣 (OPA) 與閃光 (Flash) 兩種方式;雖有部件成本低的優勢,但亦有三大軟肋。於是,取巧以在鏡面內部置入微機電 (MEMS) 改變光線射出角度以實現掃描的「混合固態光達」(Mixed Solid-state LiDAR),遂成折衷方案。
這是因為 OPA 產生的光束發散性更大,更難兼顧長距離、高解析度和寬視場;Flash 每次發射的光線會散佈整個視場,只有一小部分雷射能投射到某些特定點。隨著技術演進,機械與固態逐漸走向整合;但即使是 MEMS 微型掃描鏡,由於投射的雷射量有限,也有難以探測遠處物體的缺憾;且光電探測器陣列的每個像素都非常小,又限制了可捕捉的反射光量。所幸,只要加大 MEMS 反射鏡直徑、使用大面積反射鏡將大部分入射光引導到光電感測器上,就能拉大視場 (FoV)、檢測遠處物體。
一場疫病,加速了自駕車產業的演進與淘汰~~~有興趣搶食大餅者,一定不能錯過這篇深入探討的報導。
延伸閱讀:
《開發自駕系統,一定要知道的事!》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0513/44706.html
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【換個角度看自駕車/無人車】
老實說,以前多少會覺得自駕車/無人車只是炫技功能,但隨著高齡社會的來臨,這似乎成了解決「最後一哩接駁」的良方~~~
進一步深究:自駕車 vs. 無人車有何區別?聯網車 vs. 車聯網有何關係?
什麼是「MaaS」(Mobility as Service,公共運輸行動服務)?
台灣在 AI 有何機會?
一起來看看我們的第一手報導吧!
延伸閱讀:
《MaaS 為自駕車/無人車創造舞台》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/0513/41783.html
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