隨著MEMS激光雷達被公認為最快落地的激光雷達應用方案,其核心元器件MEMS掃描芯片(又稱MEMS微振鏡)也隨之成為業界焦點。2018年12月21日,麥姆斯咨詢和博聞創意主辦的『第二十五屆“微言大義”研討會:激光雷達技術及應用』上,***MEMS創業公司Opus Microsystems Corp.(以下簡稱Opus)分享了MEMS掃描芯片的研發進展以及對MEMS激光雷達技術和未來的深刻理解。
Opus激光雷達專案負責人楊光宇先生發表題為《MEMS激光雷達技術與展望》的演講
深耕MEMS領域16年,Opus用“芯”增強視界
Opus成立于2003年,掌握了激光和虛擬成像光學設計、MEMS靜電驅動掃描芯片設計、MEMS掃描控制技術、MEMS電容感知技術、高分辨率激光調制技術以及多項AI(人工智能)算法等核心技術。成立16年多來,這支具備深厚MEMS專業、集成電路、光學以及電子等跨專業領域的團隊努力拼搏,已成功開發出1D和2D 靜電MEMS激光掃描芯片,并將此技術用于激光AR抬頭顯示器、MEMS 3D深度攝像頭、MEMS 3D激光雷達等系統。Opus微型激光投影機將三種激光源通過準直系統發射到2D MEMS掃描芯片,在掃描過程中,RGB亮度可控。
與傳統投影機相比,無需投影鏡頭,在不同距離范圍內實現清晰成像,因此也可用于AR抬頭顯示器。Opus的AR抬頭顯示器具有高亮度(>32 流明@出光口)、廣視角(18? x 4?)、分辨率高(1280 x 720)的優勢。楊光宇先生介紹了Opus對3D 感測系統方案應用領域的布局“目前已經在進行采用動態結構光的3D深度攝像頭,能夠獲得約百萬個點云信息,實現亞毫米3D精度,適用于0.1~2米范圍的人臉和物體識別;同時,Opus正在研發3D MEMS激光雷達解決方案,該方案基于飛行時間(Time of Flight,ToF)原理,采用MEMS 3D掃描技術,首先應用于50米以內的消費級/工業級MEMS激光雷達,并瞄準1~200米范圍的L4/L5級自動駕駛汽車激光雷達。”
Opus對結構光和ToF深度感測方案的分析
自動駕駛需要什么樣的激光雷達?
那么自動駕駛汽車需要什么樣的激光雷達?楊光宇先生給出了Opus對車用激光雷達需求的理解“激光雷達的角分辨率和幀率決定了識別行人所需的距離,從而決定最高安全車速。Opus的設計目標是滿足120km/h高速行駛車輛識別120米以外的行人,角分辨率為0.1? x 0.15?,幀率大于20fps。”同時,楊光宇先生比較了來自Velodyne的機械式激光雷達、Innoviz的MEMS激光雷達和Quanergy的OPA激光雷達:機械式激光雷達通光口徑大, 最遠測距長,但掃描速度慢、體積大;MEMS激光雷達2D掃描速度快、角分辨率高、幀率高,如果鏡面面積足夠大,也能夠提供較遠的探測距離;OPA激光雷達掃描速度非常快,可自由控制掃描區域,但旁瓣問題無法回避。
不同技術路線激光雷達性能對比
MEMS激光雷達具有角分辨率與幀率方面的優勢,可提供自駕車較遠的物體/行人辨識距離。那么,Opus為MEMS激光雷達開發了哪些MEMS掃描芯片呢?Opus為激光雷達布局廣泛的核心MEMS掃描芯片系列Opus提供的靜電MEMS激光掃描芯片涉及不同維度(1D、2D)、不同鏡面形狀(長方形、圓形)、不同共振頻率、不同掃描角度,可滿足抬頭顯示器、微型投影機、AR/VR顯示、3D深度感測、激光雷達的需求。
Opus提供的核心MEMS掃描芯片
Opus提供的靜電MEMS激光掃描芯片如此豐富,那客戶該如何選擇適合自己產品和應用的“鏡子”?楊光宇先生在會上做了詳細的解釋“首先是鏡面尺寸的選擇,由于鏡面面積決定光束發散角,從而決定最遠探測距離和角分辨率,因此需要根據實際探測距離和角分辨率綜合選擇鏡面尺寸;其次是鏡面形狀,由于EEL(邊發射激光器)的X軸和Y軸的尺寸不同,如果要鏡面兩軸發散角一致,則鏡面X軸和Y軸的尺寸也不同,Opus提供圓形和長方形的鏡面選擇,以提升激光能量利用率;而關于掃描共振頻率,共軸式掃描設計的掃描共振頻率與最遠探測距離和角分辨率成反正,因此需要根據實際探測距離和角分辨率選擇不同的掃描共振頻率。”Opus MEMS激光雷達系統方案將搭載自主設計的1D或2D MEMS激光掃描芯片,可兼容905nm和1550nm激光源,對激光進行動態控制,同時結合深度感知算法,實現AI深度學習物體識別。
Opus MEMS激光雷達優勢
而談到Opus 在2019年MEMS激光雷達領域的規劃,楊光宇先生介紹“Opus將沿著工業級2D MEMS激光雷達、半自動駕駛中距3D 激光雷達、L4/L5自動駕駛車輛遠距3D激光雷達的路線穩步推進。同時希望與元器件和系統供應商合作,盡快推進MEMS掃描芯片通過車規,實現MEMS激光雷達的落地!”
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原文標題:Opus首次亮相“微言大義”研討會,暢談MEMS激光雷達技術和應用
文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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