随着MEMS激光雷达被公认为最快落地的激光雷达应用方案,其核心元器件MEMS扫描芯片(又称MEMS微振镜)也随之成为业界焦点。2018年12月21日,麦姆斯咨询和博闻创意主办的『第二十五届“微言大义”研讨会:激光雷达技术及应用』上,***MEMS创业公司Opus Microsystems Corp.(以下简称Opus)分享了MEMS扫描芯片的研发进展以及对MEMS激光雷达技术和未来的深刻理解。
Opus激光雷达专案负责人杨光宇先生发表题为《MEMS激光雷达技术与展望》的演讲
深耕MEMS领域16年,Opus用“芯”增强视界
Opus成立于2003年,掌握了激光和虚拟成像光学设计、MEMS静电驱动扫描芯片设计、MEMS扫描控制技术、MEMS电容感知技术、高分辨率激光调制技术以及多项AI(人工智能)算法等核心技术。成立16年多来,这支具备深厚MEMS专业、集成电路、光学以及电子等跨专业领域的团队努力拼搏,已成功开发出1D和2D 静电MEMS激光扫描芯片,并将此技术用于激光AR抬头显示器、MEMS 3D深度摄像头、MEMS 3D激光雷达等系统。Opus微型激光投影机将三种激光源通过准直系统发射到2D MEMS扫描芯片,在扫描过程中,RGB亮度可控。
与传统投影机相比,无需投影镜头,在不同距离范围内实现清晰成像,因此也可用于AR抬头显示器。Opus的AR抬头显示器具有高亮度(>32 流明@出光口)、广视角(18˚ x 4˚)、分辨率高(1280 x 720)的优势。杨光宇先生介绍了Opus对3D 感测系统方案应用领域的布局“目前已经在进行采用动态结构光的3D深度摄像头,能够获得约百万个点云信息,实现亚毫米3D精度,适用于0.1~2米范围的人脸和物体识别;同时,Opus正在研发3D MEMS激光雷达解决方案,该方案基于飞行时间(Time of Flight,ToF)原理,采用MEMS 3D扫描技术,首先应用于50米以内的消费级/工业级MEMS激光雷达,并瞄准1~200米范围的L4/L5级自动驾驶汽车激光雷达。”
Opus对结构光和ToF深度感测方案的分析
自动驾驶需要什么样的激光雷达?
那么自动驾驶汽车需要什么样的激光雷达?杨光宇先生给出了Opus对车用激光雷达需求的理解“激光雷达的角分辨率和帧率决定了识别行人所需的距离,从而决定最高安全车速。Opus的设计目标是满足120km/h高速行驶车辆识别120米以外的行人,角分辨率为0.1˚ x 0.15˚,帧率大于20fps。”同时,杨光宇先生比较了来自Velodyne的机械式激光雷达、Innoviz的MEMS激光雷达和Quanergy的OPA激光雷达:机械式激光雷达通光口径大, 最远测距长,但扫描速度慢、体积大;MEMS激光雷达2D扫描速度快、角分辨率高、帧率高,如果镜面面积足够大,也能够提供较远的探测距离;OPA激光雷达扫描速度非常快,可自由控制扫描区域,但旁瓣问题无法回避。
不同技术路线激光雷达性能对比
MEMS激光雷达具有角分辨率与帧率方面的优势,可提供自驾车较远的物体/行人辨识距离。那么,Opus为MEMS激光雷达开发了哪些MEMS扫描芯片呢?Opus为激光雷达布局广泛的核心MEMS扫描芯片系列Opus提供的静电MEMS激光扫描芯片涉及不同维度(1D、2D)、不同镜面形状(长方形、圆形)、不同共振频率、不同扫描角度,可满足抬头显示器、微型投影机、AR/VR显示、3D深度感测、激光雷达的需求。
Opus提供的核心MEMS扫描芯片
Opus提供的静电MEMS激光扫描芯片如此丰富,那客户该如何选择适合自己产品和应用的“镜子”?杨光宇先生在会上做了详细的解释“首先是镜面尺寸的选择,由于镜面面积决定光束发散角,从而决定最远探测距离和角分辨率,因此需要根据实际探测距离和角分辨率综合选择镜面尺寸;其次是镜面形状,由于EEL(边发射激光器)的X轴和Y轴的尺寸不同,如果要镜面两轴发散角一致,则镜面X轴和Y轴的尺寸也不同,Opus提供圆形和长方形的镜面选择,以提升激光能量利用率;而关于扫描共振频率,共轴式扫描设计的扫描共振频率与最远探测距离和角分辨率成反正,因此需要根据实际探测距离和角分辨率选择不同的扫描共振频率。”Opus MEMS激光雷达系统方案将搭载自主设计的1D或2D MEMS激光扫描芯片,可兼容905nm和1550nm激光源,对激光进行动态控制,同时结合深度感知算法,实现AI深度学习物体识别。
Opus MEMS激光雷达优势
而谈到Opus 在2019年MEMS激光雷达领域的规划,杨光宇先生介绍“Opus将沿着工业级2D MEMS激光雷达、半自动驾驶中距3D 激光雷达、L4/L5自动驾驶车辆远距3D激光雷达的路线稳步推进。同时希望与元器件和系统供应商合作,尽快推进MEMS扫描芯片通过车规,实现MEMS激光雷达的落地!”
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原文标题:Opus首次亮相“微言大义”研讨会,畅谈MEMS激光雷达技术和应用
文章出处:【微信号:MEMSensor,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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