【導(dǎo)讀】智能圖像傳感器由圖像傳感器和視覺軟件組成,能夠捕捉和分析視覺信息,代替人眼做各種測量和判斷的設(shè)備,其應(yīng)用組件-攝像頭目前已廣泛應(yīng)用于各類消費電子如:手機(jī)、電腦、可穿戴設(shè)備,未來隨著ADAS系統(tǒng)的廣泛普及和無人車的推出,車感攝像頭領(lǐng)域?qū)瓉硪惠啽l(fā)。相比攝像頭,激光雷達(dá)的3D成像更加精準(zhǔn)是無人車視覺系統(tǒng)的首選,將會成為資本市場追捧的熱點。
智能圖像傳感器應(yīng)用廣泛,車感攝像頭和激光雷達(dá)蓄勢待發(fā)
我們認(rèn)為車用、無人機(jī)、AR/VR用智能圖像傳感器將會成為未來5年的新增需求增長點,并預(yù)測車用攝像頭的市場規(guī)??捎?016年58億美元增長至2020年214.5億美元,年均復(fù)合增速為38.6%;保守估計車用激光雷達(dá)可由2016年6億美元增長至2025年80億美元,年均復(fù)合增速33%;無人機(jī)用攝像頭可由2016年1200萬美元增長至2020年1億美元,年均復(fù)合增速為35.4%。由于激光雷達(dá)成本過高,目前各種成像技術(shù)多以攝像頭運用為主,但未來隨激光雷達(dá)成本的降低,其在各個領(lǐng)域?qū)z像頭的替代作用也將凸顯。
MEMS傳感器是智能傳感器的未來,重點關(guān)注固態(tài)激光雷達(dá)
具有微米量級特征的MEMS傳感器正逐步取代傳統(tǒng)機(jī)械傳感器的主導(dǎo)地位。初步估算MEMS(微機(jī)處理系統(tǒng))智能傳感器將會從2015年的115億美元增長至2021年的200億美元。攝像頭技術(shù)應(yīng)用比較成熟,3D成像、虹膜識別、手勢識別是技術(shù)發(fā)展的主要趨勢。激光雷達(dá)成本高昂,尚未實現(xiàn)商業(yè)量產(chǎn),未來,為降低成本而取消其機(jī)械旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)的集成方式將會成為未來技術(shù)的突破口,應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注能夠?qū)崿F(xiàn)固態(tài)激光雷達(dá)掃描的MEMS微振鏡技術(shù)和光相控陣列技術(shù)。
溢價收購+高額融資,資本市場熱衷激光雷達(dá)和無人駕駛
Mobile eye2014年在美上市,IPO當(dāng)日募資8.9億美元,后被英特爾收購,溢價達(dá)34.4%,以色列Luminar種子輪融資達(dá)3600萬美元,以色列Oryx A輪融資1700萬美元,美國Quanergy B輪融資9億美元,中國禾賽科技A輪融資1.1億元,無人駕駛和激光雷達(dá),備受資本市場的追捧。
投資邏輯,未來市場可關(guān)注
硅基材料仍然是市場主流的智能圖像傳感器材料,但Luminar激光雷達(dá)所用的InGaAs材料具有更高的敏感性,或未來實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用,或?qū)杌牧嫌幸欢ǖ奶娲浴?/div>
人工智能領(lǐng)域,專業(yè)化、集成化將會成為未來傳感器模組的發(fā)展趨勢,實現(xiàn)專業(yè)化的核心在于算法與功能的匹配,不同類型的傳感器的集成,可使之功能互補(bǔ),揚長避短。目前先進(jìn)的算法被國外壟斷,集成模式將會成為未來3-5年內(nèi)中國智能圖像傳感器市場發(fā)展的主要趨勢。
手機(jī)、PC行業(yè)的發(fā)展已相當(dāng)成熟, AR、VR是市場熱點。隨各國對汽車ADAS系統(tǒng)的重視與推廣,車用智能圖像傳感器將會是行業(yè)的新增長點。另外,無人機(jī)、車聯(lián)網(wǎng)、智慧城市,也將會是行業(yè)未來的風(fēng)口。
最后,從算法來看,嵌入式技術(shù)有更強(qiáng)的針對性,在解決本地問題具備優(yōu)越性。人工智能領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)將成為業(yè)內(nèi)主流算法,而大數(shù)據(jù)結(jié)合端對端的高速傳輸將會推進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的實際應(yīng)用。
我們認(rèn)為車用、無人機(jī)、AR/VR用智能圖像傳感器將會成為未來5年的新增需求點,預(yù)計2020年攝像頭市場規(guī)模達(dá)223億美元,2016-2020年均復(fù)合增速為37%;2025年車用激光雷達(dá)市場規(guī)模可達(dá)80億美元,2016-2025年均復(fù)合增速33%,且隨激光雷達(dá)成本不斷降低,其對攝像頭的替代作用也將凸顯。
一、 智能圖像傳感器簡介
國家標(biāo)準(zhǔn)將傳感器定義為:能感受規(guī)定的被測量,并按照一定規(guī)律轉(zhuǎn)換成為可用輸出信號的器件或裝置,通常傳感器包括兩部分:敏感元件和轉(zhuǎn)換器。IEEE 協(xié)會從最小化傳感器結(jié)構(gòu)的角度,將能提供受控量或待感知量大小且能典型簡化其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的集成的傳感器稱為智能傳感器。其本質(zhì)特征為集感知、信息處理與通信于一體,具有自診斷、自校正、自補(bǔ)償?shù)裙δ堋?/div>
目前智能傳感器廣泛應(yīng)用于消費電子、汽車工業(yè)、航空航天、機(jī)械、化工及醫(yī)藥等領(lǐng)域。隨著物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等新興產(chǎn)業(yè)的興起,智能傳感器在智能農(nóng)業(yè)、智能工業(yè)、智能交通、智能電網(wǎng)、健康醫(yī)療、智能穿戴等領(lǐng)域,都有著廣闊的應(yīng)用空間。
智能圖像傳感器是能夠捕捉和分析視覺信息,代替人眼做各種測量和判斷的設(shè)備,由圖像傳感器和視覺軟件組成,前者用于捕捉圖像,后者用于分析“看到”的內(nèi)容。典型的圖像傳感器可以分為:圖像采集、圖像處理和運動控制三個部分。它綜合了光學(xué)、機(jī)械、電子、計算機(jī)軟硬件等方面的技術(shù),涉及到計算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機(jī)電一體化等多個領(lǐng)域。
根據(jù)感光器件的不同,圖像傳感器可以分為CCD和CMOS兩種。兩者都執(zhí)行相同的步驟:光電轉(zhuǎn)換——電荷累積——輸出——轉(zhuǎn)換——放大。
CCD成像儀主要由兩部分構(gòu)成:濾色器和像素陣列,微透鏡將光線漏光到每個像素的光敏部分上,當(dāng)光子通過濾色器陣列時,像素傳感器開始捕獲通過的光的強(qiáng)度,然后對光信號進(jìn)行組合,統(tǒng)一輸送到外部線路進(jìn)行A/D處理。與CCD相比,CMOS是具有像素傳感器陣列的集成電路,其每個像素傳感器都有自己的光感傳感器、信號放大器和像素選擇開關(guān)。
智能傳感器的實現(xiàn)結(jié)構(gòu)主要有三種:非集成化實現(xiàn)、混合形式、集成化實現(xiàn)。按照智能化的程度,分別對應(yīng):初級、中級和高級形式。MEMS傳感器是指采用微機(jī)械加工和半導(dǎo)體工藝制造而成的新型傳感器。與傳統(tǒng)的機(jī)械傳感器相比,MEMS傳感器具有體積小、重量輕、成本低、功耗低、可靠性高、適于批量化生產(chǎn)、易于集成和實現(xiàn)智能化等特點。從集成化的角度來說,MEMS傳感器是智能傳感器的未來。
目前最常見的智能圖像傳感器組件便是攝像頭,已普遍應(yīng)用于手機(jī)和可穿戴設(shè)備等消費電子,目前手機(jī)、平板電腦市場趨于飽和,未來無人駕駛、車聯(lián)網(wǎng)、AR、VR、無人機(jī)等新興智能領(lǐng)域?qū)蔀橹悄軋D像傳感器的新增需求點。在這些領(lǐng)域的主流傳感器組件分別是:攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)。其中激光雷達(dá)在探測距離、探測精準(zhǔn)度、天氣適應(yīng)性和夜視功能方面具有極大的優(yōu)勢,將會成為未來高端成像設(shè)備的主流。
激光雷達(dá)的成像原理可簡單概括為:激光雷達(dá)的發(fā)射模塊發(fā)射出一束具有一定功率的激光束或者是光脈沖,然后經(jīng)散射鏡將光線散射出去,打到待探測目標(biāo)面上;反射回來的信號由激光雷達(dá)的接收模塊接收,經(jīng)過內(nèi)部的信號處理,結(jié)合強(qiáng)度像和距離像的融合,經(jīng)顯示設(shè)備輸出待測目標(biāo)的三維圖像。
與相機(jī)圖像不同,激光雷達(dá)可通過測量光線的飛行時間,測量物體距離。除此之外,相機(jī)的數(shù)據(jù)源單一,不可靠,雖具有完全360°的覆蓋范圍,但很容易被迎面而來的光線、黃昏或陰影中看不到東西所遮擋,無法區(qū)分遠(yuǎn)處的重要場景。以車用傳感器為例,分別對比攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá),三者之間的區(qū)別如下圖所示:
二、智能圖像傳感器主要應(yīng)用領(lǐng)域及市場空間
20世紀(jì)90年代末期,隨著CMOS圖像傳感器工藝和設(shè)計技術(shù)的進(jìn)步,市場份額不斷擴(kuò)大,近年來市場占有率已經(jīng)超過90%,取代CCD成為主流。2016年CMOS的市場規(guī)模為103億美元,三大巨頭索尼(Sony)、三星(Samsung)和豪威(Omnivision)分別占比全球市場份額35%、19%和8%,合計占比62%,市場格局相對比較集中。
從區(qū)域市場的分布來看,根據(jù)Globle image sensor的預(yù)測,2012-2018年全球全球圖像傳感器市場規(guī)模同比增長率為4.35%,到2018年,市場規(guī)??蛇_(dá)106.6億美元,增長主要集中在亞洲,中國將會成為最大的受益國。2012年北美、亞洲和歐洲和其他區(qū)域的市場份額分別為35%、34%、22%和9%,而到了2018年四大區(qū)域的市場份額分別為:27%、40%、18%和15%。
從下游應(yīng)用領(lǐng)域分布來看,當(dāng)前CMOS圖像傳感器主要應(yīng)用于智能手機(jī)和平板電腦,占比下游應(yīng)用70%左右。隨著嵌入式數(shù)字成像技術(shù)迅速擴(kuò)展,未來用于智能手機(jī)和平板電腦的CMOS的比例將會逐漸降低,汽車系統(tǒng)將成為CMOS圖像傳感器增長最快的應(yīng)用,到2020年汽車行業(yè)傳感器市場規(guī)??稍鲩L至22億美元,約占市場總額152億美元的14%。2015年-2020年,汽車用CMOS全球銷售額復(fù)合年增長率可達(dá)55%。
在汽車行業(yè)之外,未來2015-2020年間,安全監(jiān)控領(lǐng)域可保持36%的年均復(fù)合增速,增長至9.12億美元;醫(yī)療/科學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域可保持34%的年均復(fù)合增速,增長至8.67億美元;玩具/電子游戲可保持32%的年均復(fù)合增速,增長至2.74億美元;工業(yè)系統(tǒng)可保持18%的年均復(fù)合增速,增長至8.97億美元。
從應(yīng)用形式來看,CMOS傳感器的主要應(yīng)用為攝像頭模組(CCD), 2014年全球CCD市場規(guī)模為201億美元,其中封裝、AF(自動對焦系統(tǒng))& OIS(圖像穩(wěn)定系統(tǒng))供應(yīng)商規(guī)模合計占比市場份額的72%,分別為72億美元和72.5億美元。根據(jù)Yole Développement預(yù)計,2020年CCD全球市場規(guī)??稍鲩L至510億美元,6年間的年均復(fù)合增速為16.8%,其中封裝領(lǐng)域市場規(guī)模達(dá)225億美元,年均復(fù)合增速20%;AF & OIS市場規(guī)模達(dá)155億美元,年均復(fù)合增速13%。
目前手機(jī)、電腦用攝像頭是攝像頭模組下游應(yīng)用的最廣泛領(lǐng)域之一,未來隨著無人駕駛技術(shù)的逐步推進(jìn),融合了圖像傳感器的車載攝像頭以及激光雷達(dá),作為ADAS的解決方案將會面臨新一輪的增長,除了車感攝像頭之外,無人機(jī)和機(jī)器人領(lǐng)域、以及增強(qiáng)現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)領(lǐng)域都將是智能圖像傳感器的新的市場增長點。
1. 汽車領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r
相比手機(jī)攝像頭,汽車攝像頭的進(jìn)入壁壘更高,單價也是手機(jī)攝像頭的八倍左右(車載攝像頭價格在 32 美元(約合人民幣 197 元)左右,夜視用車感攝像頭更是高達(dá)上千美元。2016年ADAS的市場規(guī)模為105億美元,根據(jù) Strategy Analysis 預(yù)測,到2020 年ADAS 市場規(guī)模可達(dá)300億美元,復(fù)合增長率可達(dá)24%。
隨著ADAS市場的爆發(fā),車用攝像頭迎來了增長的風(fēng)口,作為ADAS全景系統(tǒng)的重要組成部分,市場上主流的ADAS解決方案中,一輛車至少安裝7個攝像頭,按照安裝的位置,分別分為:前視、后視、側(cè)視以及車內(nèi)監(jiān)控四大部分。目前來看歐美國家的ADAS的市場滲透率較高,在8%左右,而中國的滲透率較低,為3%左右。且歐美各國近期都紛紛出臺強(qiáng)制安裝ADAS系統(tǒng)的政策,未來ADAS系統(tǒng)的滲透率將會逐步提高,相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測到2020年全球新車ADAS系統(tǒng)的滲透率可達(dá)20%。
2005年-2015年,全球汽車產(chǎn)量由6593.4萬輛增長至8967.8萬輛,年均復(fù)合增速3%,預(yù)計未來仍以該速度增長,至2020年全球汽車產(chǎn)量可達(dá)1.04億輛,由此預(yù)估車用攝像頭的市場規(guī)模到2020年可達(dá)214.5億美元,年均復(fù)合增速為38.6%。
ADAS系統(tǒng)是無人駕駛的基礎(chǔ),未來隨著ADAS系統(tǒng)技術(shù)的不斷成熟,無人車也將會進(jìn)入爆發(fā)增長階段。相比車感攝像頭,激光雷達(dá)可以探測到更遠(yuǎn)的距離,對惡劣天氣的適應(yīng)性更強(qiáng),因而成為無人車視覺系統(tǒng)的首選。根據(jù)激光雷達(dá)的激光發(fā)射器的數(shù)量不同,目前Velodyne Lidar無人車系統(tǒng)用激光雷達(dá)售價在7999美元-8.5萬美元,未來隨著激光雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展,成本可進(jìn)一步降低,對車感攝像頭的替代效應(yīng)也將凸顯。
根據(jù)BI Intelligence預(yù)測,未來自動駕駛車輛(包括L1-L5)將會由2016年的50萬輛增長至2025年的2200萬輛,其中不包括能夠?qū)崿F(xiàn)L5的全自動駕駛車輛,達(dá)到L5級別的全自動駕駛車輛預(yù)計2025年之后將會出現(xiàn)。由于激光雷達(dá)的價格較貴,假設(shè)只有高自動駕駛車才會安裝,目前高端車占比市場總量的4%左右,保守估計2017年到2025年車用激光雷達(dá)的市場規(guī)??梢杂?0.5億美元增長至80億美元,年均復(fù)合增長率在33%左右。
2. 無人機(jī)和機(jī)器人領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r
無人機(jī)和機(jī)器人有著極其廣泛的細(xì)分市場,包括消費者無人機(jī),自動駕駛車輛,招待機(jī)器人,遠(yuǎn)程呈現(xiàn)等,預(yù)計無人機(jī)和機(jī)器人業(yè)每年將新增至少10種應(yīng)用,帶來約10億美元的收入。目前無人機(jī)和機(jī)器人傳感器的市場規(guī)模為3.51億美元,預(yù)計到2021年可增長至7.09億美元,年均復(fù)合增速可達(dá)12.4%。
具體到智能圖像傳感器在無人機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用,目前主要是以相機(jī)模組的方式,搭載在無人機(jī)上,作航拍或者地圖測繪等需要成像的領(lǐng)域,2014年無人機(jī)出貨量為45萬臺,市場規(guī)模約7億美元,高盛預(yù)測,未來到2020年,無人機(jī)出貨量可達(dá)780萬臺,市場規(guī)??蛇_(dá)33億美元,出貨量年均復(fù)合增速達(dá)60%。隨著無人機(jī)市場的爆發(fā),無人機(jī)用攝像頭也將會迎來新增長,預(yù)計到2020年無人機(jī)用攝像頭市場規(guī)模可達(dá)1億美元,2013-2020年年均復(fù)合增速達(dá)35.4%。目前激光雷達(dá)成本較高,多用于測繪用無人機(jī)上,未來隨著激光雷達(dá)技術(shù)不斷成熟,成本不斷下降,激光雷達(dá)在無人機(jī)市場的應(yīng)用也將會越來越多。
3. AR(增強(qiáng)現(xiàn)實)和VR(虛擬現(xiàn)實)領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r
隨著AR和VR的應(yīng)用越來越廣泛,該市場包括了音頻、圖像、存儲器和處理器,幾乎可以涵蓋我們生活的方方面面。就近期而言,推動AR/VR發(fā)展的九大動力主要是:游戲、現(xiàn)場活動、電影娛樂、保健、不動產(chǎn)、零售、工業(yè)以及軍事,其初始驅(qū)動力來源于個人消費。高盛預(yù)計2025年,AR/VR軟件收入的60%將來源于個人,40%源自于企業(yè)和公共部門,而推動AR/VR的應(yīng)用的三大動力主要是:用戶體現(xiàn)、技術(shù)突破和內(nèi)容的拓展。
相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測2016年-2025年,AR/VR的市場規(guī)模可從40億美元增長至800億美元,年均復(fù)合增速可達(dá)40%,其中硬件規(guī)??捎?0億美元增長至420億美元。在未來市場增長一般的情況下,AR/VR設(shè)備的出貨量可由2016年的120萬臺增長至2020年的730萬臺,年均復(fù)合增速為57%。而在未來市場增長較好的情況下,AR/VR設(shè)備的出貨量由2016年的840萬臺增長至2020年的7000萬臺,年均復(fù)合增速可達(dá)68%。
由市場和出貨量我們可以估算出2016-2020年AR/VR設(shè)備的平均售價為2380美元/臺,未來隨著技術(shù)的不斷成熟,價格將會進(jìn)一步降低。保守估算AR/VR領(lǐng)域用攝像頭市場規(guī)模由2016年8400萬美元增長至2020年的7億美元,年均復(fù)合增速為70%。
具有微米級特征的MEMS傳感器正逐步取代傳統(tǒng)機(jī)械傳感器的主導(dǎo)地位,預(yù)計2021年,MEMS智能傳感器市場規(guī)模可達(dá)200億美元,2016-2021年均復(fù)合增速為9%。攝像頭技術(shù)應(yīng)用比較成熟,激光雷達(dá)尚未實現(xiàn)商業(yè)量產(chǎn),未來可重點關(guān)注能夠降低成本的固態(tài)激光雷達(dá)的實現(xiàn)方式。
三、智能圖像傳感器的技術(shù)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢
1.MEMS是智能傳感器的未來
智能傳感器的基本技術(shù)主要包括:功能集成化、人工智能材料的應(yīng)用、微機(jī)械加工技術(shù)、三維集成電路、圖像處理及DSP(數(shù)字信號處理)、數(shù)據(jù)融合理論(嵌入式數(shù)字成像技術(shù)),有兩種設(shè)計結(jié)構(gòu),分別是:數(shù)字傳感器信號處理(DSSP)和數(shù)字控制的模擬信號處理(DCASP),一般采用DSSP模式,通常至少包括兩個傳感器:被測量傳感器(如圖像傳感器)和補(bǔ)償傳感器,傳感信號經(jīng)由多路調(diào)制器送到A/D轉(zhuǎn)換器,然后在送到微處理器進(jìn)行信號補(bǔ)償和校正,測量的穩(wěn)定性只能由A/D轉(zhuǎn)換器的穩(wěn)定性決定。
具有微米量級特征的MEMS傳感器可以完成某些傳統(tǒng)機(jī)械傳感器所不能實現(xiàn)的功能。因此,MEMS傳感器正逐步取代傳統(tǒng)機(jī)械傳感器的主導(dǎo)地位,在消費電子產(chǎn)品、汽車工業(yè)、航空航天、機(jī)械、 化工及醫(yī)藥等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。
MEMS 傳感器的門類品種繁多,目前壓力傳感器、加速度計和陀螺儀是MEMS器件應(yīng)用最廣泛的器件,MEMS的市場總額為54.25億美元,其中壓力傳感器、加速度計和陀螺儀合計占比約45%,隨著各國對ADAS系統(tǒng)的重視,以及無人駕駛的爆發(fā),未來汽車電子市場的增長將會成為驅(qū)動MEMS市場增長的主要動力。
Yole Développement預(yù)測,未來MEMS(微機(jī)處理系統(tǒng))智能傳感器將會從2015年的115億美元增長至2021年的200億美元,年均復(fù)合增速為9%,在相同時期,出貨量的同比增長率達(dá)13%。
2.智能圖像傳感器技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
智能圖像傳感器涉及到計算機(jī)、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機(jī)電一體化等多個領(lǐng)域,主要分為硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩大部分。硬件系統(tǒng)包含了處理器、存儲器和控制器,軟件系統(tǒng)主要包括各種驅(qū)動和算法。
目前較為先進(jìn)的應(yīng)用主要有:激光雷達(dá)、3D成像和傳感技術(shù)、虹膜識別。
激光雷達(dá)的成像主要涉及以下幾個主要部件:激光發(fā)射器——散射片——接收器——處理器——輸出顯示,其中關(guān)鍵部件在于激光發(fā)射光系統(tǒng)和接收光系統(tǒng)。
發(fā)射光系統(tǒng)中的激光器的輸出波長因工作物質(zhì)的不同而不同,根據(jù)工作物質(zhì)(氣體、光纖、半導(dǎo)體、自由電子、液體激光器)、激勵能源(光泵、電激勵、化學(xué)式)以及輸出的波長(紅外激光器、紫外激光器和可見激光器)可以對激光器進(jìn)行不同的分類,目前主流激光器主要有:固體Nd:YAG激光器、光纖激光器、半導(dǎo)體激光器等。
用于激光雷達(dá)系統(tǒng)的激光器的關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)在于光波可探測的距離,對于激光雷達(dá)來說,激光器發(fā)出的光波越長,可探測的距離就越長,而光波長度不僅取決于光波本身的特性還取決于激光器的功率,一般而言,功率越高光波可探測的距離越長。
激光雷達(dá)接收器的作用在于將目標(biāo)反射或者散射的激光回波信號轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的電信號,主要由:接收光學(xué)系統(tǒng)、光電探測器、前置放大器、主放大器和探測器偏壓控制電路構(gòu)成。就接收器使用的材料而言,主要是IV族中的Si、Ge和III-V族的GaAs、InP等材料,但硅材料以其晶體完整性、大尺寸、優(yōu)良的熱學(xué)性能等以及硅微電子技術(shù)的成熟性等優(yōu)勢,廣泛應(yīng)用與目前的集成電路。但具最新消息,在Luminar公司即將推出的1000臺性能優(yōu)越的激光雷達(dá)(40陣列、探測距離可達(dá)200米),所用激光接收器為InGaAs接收器。相比硅基的激光接收器,InGaAs接收器具有更高的敏感性,但成本更高,未來隨著成本的降低,將會有越來越廣泛的應(yīng)用。
除了有可以接收直線光的接收器之外,還有另外一種形式接受光信號的形式,即是Oryx獨家開發(fā)的“相干光雷達(dá)系統(tǒng)”。不像激光雷達(dá)那樣通過光電傳感器來偵測光線粒子,該系統(tǒng)根據(jù)光的“波粒二象性”,以波的形式使用納米天線來感知反射回來的信號(光)。
其原理是:用激光束照亮前方,用第二套光學(xué)儀器,將入射光導(dǎo)引到大量的微型整流納米天線中。由于系統(tǒng)不需要機(jī)械鏡面或一系列通道來引導(dǎo)激光、捕捉環(huán)境,只需要發(fā)出激光束來照亮前方,所以可大大降低成本。另外,系統(tǒng)所使用長波紅外光被水吸收的比率很低,也很少受到太陽輻射的影響,所以不會在大霧或強(qiáng)光直射環(huán)境下失效。
激光雷達(dá)按有無機(jī)械旋轉(zhuǎn)部件分類,包括機(jī)械激光雷達(dá)和固態(tài)激光雷達(dá)。根據(jù)線束數(shù)量的多少,又可分為單線束激光雷達(dá)與多線束激光雷達(dá)。而未來的發(fā)展方向?qū)臋C(jī)械走向固態(tài),從單線束走向多線束。
目前激光雷達(dá)遲遲沒有大規(guī)模應(yīng)用的原因在于組裝和調(diào)試成本高,為了實現(xiàn)激光在水平視角的360°掃描,需要為激光雷達(dá)安裝機(jī)械旋轉(zhuǎn)裝置,而降低激光雷達(dá)成本的根本手段便是取消機(jī)械旋轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)。方法一是:利用MEMS微振鏡來控制激光的方向,把所有的機(jī)械部件集成到單個芯片,目前荷蘭Innoluce公司正在著手這一技術(shù)的研發(fā),預(yù)計2018年量產(chǎn),成本不超過100美元。方法二是:完全取消機(jī)械結(jié)構(gòu),采用相控陣列的原理實現(xiàn)固態(tài)激光雷達(dá)。光相控陣列的原理是:采用多個光源組成陣列,通過控制各光源發(fā)射的速度和時間差,靈活合成角度,且精密可控的主光束,目前Quanergy公司的S3產(chǎn)品用的就是這一原理,成本可降低至250美元/臺。
隨著激光雷達(dá)技術(shù)的推進(jìn),微型化、低成本、高性能將會成為必然趨勢,固態(tài)激光雷達(dá)也將會成為最終的激光雷達(dá)形式。全球現(xiàn)有的激光雷達(dá)的主要生產(chǎn)廠家,如下表所示:
3D成像能夠識別視野內(nèi)空間每個點位的三維坐標(biāo)信息,從而使得計算機(jī)得到空間的 3D數(shù)據(jù)并能夠復(fù)原完整的三維世界并實現(xiàn)各種智能的三維定位。目前在高端市場如:醫(yī)療和工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成熟,呈現(xiàn)出加速趨勢,預(yù)計2018年在移動和計算領(lǐng)域?qū)写罅?D成像和傳感產(chǎn)品面市,如:iPhone 8將采用前置3D攝像頭、Kinect游戲配件和Leap motion手勢控制器,3D成像技術(shù)將是解決人機(jī)交互的突破口。
目前主流的 3D 成像技術(shù)有三種:
(1)結(jié)構(gòu)光(Structure Light)。具有特別結(jié)構(gòu)的光投射特定的光信息到物體表面后,由攝像頭采集。根據(jù)物體造成的光信號的變化來計算物體的位置和深度等信息,進(jìn)而復(fù)原整個三維空間,代表公司如:以色列 PrimeSense 公司 Light Coding 方案。Light Coding發(fā)射 940nm波長的近紅外激光,透過diffuser(光柵、擴(kuò)散片)將激光均勻分布投射在測量空間中,再透過紅外線攝影機(jī)記錄下空間中每個參考面上的每個散斑,形成基準(zhǔn)標(biāo)定。標(biāo)定時取的參考面越密,則測量越精確。獲取原始數(shù)據(jù)后,IR傳感器捕捉經(jīng)過被測物體畸變(調(diào)制)后的激光散斑pattern。 通過芯片計算,可以得到已知 pattern 與接收pattern 在空間( x, y, z)上的偏移量,求解出被測物體的深度信息。
(2)TOF(Time Of Flight,飛行時間)。通過專有傳感器,捕捉近紅外光從發(fā)射到接收的飛行時間,判斷物體距離。TOF的硬件實現(xiàn)方式和結(jié)構(gòu)光類似,區(qū)別只是在于算法上,結(jié)構(gòu)光采用編碼過的光pattern進(jìn)行投射,而TOF直接計算光往返各像素點的相位差。
(3)雙目測距( Stereo System)。原理類似人的雙眼,在自然光下通過兩個攝像頭抓取圖像,通過三角形原理來計算并獲得深度信息,目前的雙攝像頭就是雙目測距的典型應(yīng)用。
從技術(shù)角度來說, 3D成像并不是近年才新出現(xiàn)的。自2009年微軟發(fā)布基于3D成像的游戲體感交互設(shè)備Kinect已經(jīng)有8年時間,而Google的Project Tango也提出了4年。3D 成像已經(jīng)過了技術(shù)基礎(chǔ)期,即將進(jìn)入長達(dá)5年以上的高速成長期。
虹膜識別是一種新興的生物特征識別技術(shù),通過采集虹膜圖像,提取和比對虹膜紋理特征點之間的差別來識別身份,相比于傳統(tǒng)的指紋、人臉等生物特征識別技術(shù)具有唯一性、穩(wěn)定性和高度的防偽性等優(yōu)勢。對比其他生物測定技術(shù)只能讀取13-60個特征點,虹膜測定技術(shù)可以讀取266個特征點,準(zhǔn)確率高達(dá)99.29%。虹膜識別技術(shù)的過程一般來說包含如下四個步驟:虹膜圖像獲取——圖像預(yù)處理——特征提取——特征匹配。
虹膜識別系統(tǒng)自進(jìn)入21世紀(jì)之后開始大量應(yīng)用于安防、監(jiān)控、特種行業(yè)身份識別等領(lǐng)域,但由于其硬件的笨重和算法的低靈敏度,并沒有突破消費級電子市場。直到2015年5月,日本手機(jī)廠商富士通發(fā)布了全球首款限量產(chǎn)虹膜識別智能手機(jī)Arrows NXF-04G,才被人們認(rèn)知。但相比目前的指紋識別,并沒有得到廣泛的應(yīng)用,其原因在于以下三大挑戰(zhàn):虹膜算法,基于互聯(lián)網(wǎng)的安全解決方案以及虹膜支付的生態(tài)建設(shè)。
同時,虹膜識別技術(shù)本身也存在著以下幾點主要難題:圖像難采集、睫毛和眼皮的遮掩、瞳孔彈性形變、頭或眼球的轉(zhuǎn)動帶來虹膜旋轉(zhuǎn)誤差、戴眼鏡的反光影響、不同攝像頭設(shè)備帶來圖像質(zhì)量的差異等。
3.融合智能傳感器的ADAS解決方案(以Mobile eye為例)
ADAS即是汽車駕駛輔助系統(tǒng),Mobileye ADAS在功能方面覆蓋了安全增強(qiáng)、便利提高兩個方面功能,詳情如下表所示:
Mobile eye 的ADAS系統(tǒng)主要有三大核心技術(shù),分別是:傳感器識別(Sensing)、高精地圖定位(Mapping)和駕駛策略系統(tǒng)(Driving Policy)
(1)傳感器識別包括車輛搭載的所有傳感器設(shè)備:攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器等, 所有這些傳感器所收集到的信息,都將作為原始數(shù)據(jù)被傳輸?shù)礁咝阅茈娔X當(dāng)中并加以分析,為車輛建立環(huán)境模型(environmental model)。
Mobileye的圖像識別技術(shù)主要是基于EyeQ芯片技術(shù)的基礎(chǔ),研發(fā)單眼攝像頭。 EyeQ 芯片是Mobileye的核心技術(shù),具備異構(gòu)可編程性,用來支持包括機(jī)器視覺、信號處理、機(jī)器學(xué)習(xí)任何以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署。從 EyeQ5 開始, Mobileye 將會正式支持全自動駕駛標(biāo)準(zhǔn)的操作系統(tǒng)以及全套開源 SDK 用于開發(fā)者進(jìn)行算法開發(fā)。Mobileye 下一步布局三目攝像頭識別以及傳感器融合,完成360°全車周圖像傳感識別的覆蓋。
(2)高精地圖定位:用于幫助車輛在整個路徑規(guī)劃中精確定位,提供無人駕駛系統(tǒng)安全冗余, 高精度地圖的車輛定位精確度達(dá)到了10cm,遠(yuǎn)高于GPS的定位精確度。Mobileye推出道路體驗管理系統(tǒng)(Road Experience Management, REM)——一個端到端地圖和定位引擎。這個引擎包含三個主體:數(shù)據(jù)采集主體、地圖整合服務(wù)器(云端服務(wù)器整合眾包數(shù)據(jù))、地圖使用主體(無人駕駛車輛)。
數(shù)據(jù)采集主體采集包括車輛路徑幾何數(shù)據(jù)、靜止路標(biāo)等數(shù)據(jù),然后 Mobileye 進(jìn)行實時幾何及語義分析,之后這些數(shù)據(jù)被封裝為道路段數(shù)據(jù)(Road Segment Data)并傳送到云端服務(wù)器。云端服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)整合以及源源不斷的 RSD 數(shù)據(jù)流量協(xié)調(diào),最終打造為一張高精度、低反應(yīng)時間的全球路書 Roadbook。最后就是路書的本地化:讓無人駕駛車輛能夠使用這張路書, REM 會讓車輛在路書地圖中自動定位并根據(jù)實時更新來確保定位準(zhǔn)確。
(3)駕駛策略系統(tǒng)是針對各種路況做出反應(yīng)的決策系統(tǒng)。無人駕駛系統(tǒng)技術(shù)的難度在于路況的隨機(jī)性。Mobileye使用了一種深度學(xué)習(xí)方法——強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)算法。主要基于一個模擬復(fù)雜駕駛環(huán)境的仿真平臺,給定一個目標(biāo),讓駕駛決策系統(tǒng)在模擬過程中自行試錯調(diào)試,對正確的決策進(jìn)行獎勵,對錯誤的決策進(jìn)行懲罰,從而實現(xiàn)自我學(xué)習(xí)和積累。
近期,Mobile eye與德爾福合作預(yù)計到2019年推出中央感應(yīng)定位和規(guī)劃(CSLP)自動駕駛系統(tǒng),該項系統(tǒng)融合了相機(jī)、雷達(dá)、激光雷達(dá)等最佳的感知傳感器,汽車經(jīng)驗和計算機(jī)處理速度,是首個交鑰匙全集成自動駕駛解決方案,具有行業(yè)領(lǐng)先的感知系統(tǒng)和計算平臺。2019年CLSP系統(tǒng)將采用幾項先進(jìn)技術(shù),包括:本地化能力、自由空間檢測、360°的行人感知、3D車輛檢測、路徑和運動規(guī)劃。
本文轉(zhuǎn)載自本翼資本CapitalWings。
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