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不伤眼,室外强光也可用,北醒光子为消费级无人机、机器人研发出千元以下光学ToF雷达

2016-05-25 17:32

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Google和百度无人驾驶汽车的顶部都有一个形似花盆的组成部分——激光雷达。这项技术叫做LiDAR(Light Detection And Ranging),它的作用相当于无人驾驶汽车的“眼睛”,能够帮助无人车实现环境识别、自动避障和路径规划等功能。在去年年末展出的百度无人驾驶汽车上使用的激光雷达,价值约70万人民币。

除了无人驾驶汽车,LiDAR也是帮助无人机和机器人实现避障、建图、导航、定位、识别等功能的必要组成部分。但碍于成本的限制,人们一直无法将一个灵巧却昂贵的ToF雷达安装到同样追求轻巧的消费级无人机和机器人上。

北醒光子是一家专注于“机器人眼睛”研发的公司,致力于将昂贵的激光雷达打造成可消费级产品需要的核心部件。经过2年的时间,北醒光子成功制作出了基于ToF(Time of Flight,飞行时间)技术的红外环境感知雷达——DE-LiDAR系列,将低配版雷达的售价压缩到了人民币几百元级别,并已实现量产。2015年12月,北醒光子获得了来自IDG资本的A轮融资。

光学博士“蓄谋已久”的创业

北醒光子的创始人李远是在光学领域深耕了十几年的光学博士,因为心中一直燃着一缕创业的小火苗,2014年,他从美国回到北京。

“创业的想法是一直有的,读博之前就有,不是一时冲动。在美国创业的话,想组建一支有战斗力的团队很麻烦,同时国内的机器人产业也在逐渐升温,所以就回来了。回来之后首先确定的是,一定要做光学,也就是‘机器人眼睛’这个方向。至于做工业级还是民用级产品,一开始并没有想好。”

在产品研发过程中,李远先后两次到深圳、无锡、宁波等地进行市场调研,参观了许多高科技公司。一番探查下来,他觉得中国在光学领域的研究仍有许多可以努力的空间,自己的团队在研发能力上非常有竞争力。考虑到工业级领域的水深情况,李远决定从民用消费级开始,专心研发“机器人眼睛”。

如何打造一款合格的“机器人眼睛”

李远认为,合格的“机器人眼睛”需要具备三个功能:

第一是能够识别颜色,第二是能够识别位置信息,第三是要有较强的分辨率。

识别颜色方面的技术应用早已市场化,分辨率属于工艺加工层面的问题,真正的核心难点在于位置识别,而位置识别的难点在于对深度信号的获取。目前,获取深度信号的方法有两大类:一类是通过几何测距方法去实现,缺点在于场景依赖严重,无法同时应对黑天、白夜、近距离、长距离等环境;另一类是配备和Google无人车一样水准的ToF激光雷达,缺点是太贵太难做。而北醒团队正在做的,就是将第二类昂贵技术的价格降低至消费级水准。

李远告诉创业邦,上述三个功能的实现,还要配合四个产品化的着眼点,才能真的将高高在上的“庞然大物”变成千家万户的“机器人眼睛”。

第一个是小型化。也就是LiDAR作为一个功能部件,尺寸越小越好,这也是将来雷达的发展趋势。目前北醒最小的LiDAR的直径为30mm,明年将努力做到10mm以下。

第二个是结构和性能的进一步“解捆绑”。简单来说,就是不能用LiDAR的尺寸增加来换得性能的提高。必须想出更高的办法,在尺寸不增加的情况下,让雷达具备更远的探测距离以及更多的线数。目前,北醒的22米LiDAR比传统6米LiDAR还要小得多。

第三个是安全和安装简单。旋转电机和复杂的结构部件会影响雷达的寿命和成品率。目前的LiDAR主要依靠旋转进行大范围的扫描,但将来一定是靠固态技术完成不同方向的信号采集,北醒会在明年美国的CES上发布固态雷达产品。

第四个是价格问题。让产品走进千家万户的前提是“买得起”。

要实现“千元以下”,必须掌握整套技术

既然决定做消费级市场,控制成本自然变成了主要任务。一般来说,选择用ToF这种高端技术做出来的雷达,价位基本都在上千甚至上万美金。

李远表示,想要将价格做到几百或一两千人民币,必须要团队能够独立完成整体设计体系,同时要保证建立起对应的知识产权,包括算法、光学设计和硬件制作的全部流程,具有很高的难度。

机器人雷达的构造可以被简单粗暴地分为两个部分:探头和底座。其中探头是雷达的核心技术所在,也是最具价值的部件。

要控制产品成本,必须完全掌握从探头到底座的全部核心技术,无论是光路测算、算法构建还是“结构”支撑,统统要自己设计。如果只做底座研发,而用别人的专利从国外购买探头,想大幅度控制住成本是不可能的。

李远告诉创业邦(微信搜索:ichuangyebang),掌握机器人雷达制作的全部核心技术,既要懂,又要愿意做,是件真正的苦差事,它意味着大量的实验和设计验证工作。公司成立两年多,大部分时间都在全力搞研发,整个公司就像一个大型实验室。现在北醒光子的团队一共有50来人,其中40多个是研发部的工程师,研发人员的规模已经超过了许多大公司。

在当下中国的市场环境中,“基于TOF技术量产消费级机器人雷达”这件事,在北醒光子的DE-LiDAR系列之前,讨论的焦点仍然是“有没有可能实现”。所以,在价格层面上,国内市场现状目前不具备比较意义。如果对比国外,威力登(Velodyne,Google无人驾驶汽车激光雷达的提供商)公司的低配版激光雷达价格在8000美金左右,而DE-LiDAR 1.0版本的低配版全套方案的价格为人民币几百元,未来研发出等同于威力登低配级别量级的产品,价格也会在人民币千元量级。

LED代替激光,室内外通用

北醒光子的DE-LiDAR系列雷达外观非常精巧,重量仅为几十克,在机器人雷达中可以算是非常轻量级的产品。最薄的雷达仅为34毫米高,可适用的产品种类非常的广泛。

而在功能方面,DE-LiDAR系列的基础款型DE1.0,相比于常见的单线激光雷达,具有许多独特优势。

首先,传统三角法的单线激光雷达的扫描半径一般是6米,DE1.0的扫描半径可以达到22米(扫描半径越远,感知环境中被测物体的能力越强),2.0版本将达到100米。

其次,单线激光雷达的扫描方式为“平面线扫”,DE-LiDAR系列采用的是锥面探测,可以检测出扫描平面上下的物体并消除两个检测面之间的盲区。

另外值得一提的是,DE-LiDAR系列所有面向家庭的雷达全部选择用红外LED来代替激光。这样做的目的,一方面是为了保证消费级产品的安全性,另一方面也能降低部分产品成本。

李远告诉创业邦,选择用LED代替激光大大增加了产品设计环节的难度。

和非常准直的激光相比,LED的光线类似普通的灯泡,向很大的角度发散。因此需要靠精心设计的透镜,在多次折反射的作用下,一点点把红外光线聚拢回来,最终形成和激光一样的效果,对加工精度和设计工艺要求很高。

除此之外,DE-LiDAR的消费级雷达同样可以在室外强光下正常工作,原因是采用了交流信号进行光线传输。

在户外状态下,直流信号产生的光斑会被太阳光所淹没,只有交流信号才能在滤掉室外所有的直流信号后得以保留。李远表示,这种想法在概念上容易理解,但必须依靠技术才能实现。

自己再做一遍,最快也要一年

中国的机器人产业正值发展迅猛期,今天看来新奇的产品有可能没过几天就遍地开花了。谈及技术壁垒,李远以自己为例对DE-LiDAR系列的复制难度作出了描述。

“如果是我们丢掉所有技术积累重新做一遍,即使是公司四十几名工程师都参加,做出一模一样的东西基本上要半年左右。如果不带团队,就我自己一个人,得做个一两年。这些时间还都是不考虑智慧的硬时间消耗。实验是必须要做的硬实验,一个也逃不开。比如说对不同材质的反射率进行对比的实验,几千几万次也得一个个做,不然没法校准误差。”

除了硬件,算法程序也得重新搭。如果让李远自己从零开始写程序,也要半年到一年的时间。“就算现在让比尔·盖茨重新写Windows,他也得从第一条程序开始写。”李远说。程序写出来还要花大量的时间进行测试,否则会充满bug。这些都是无可避免的硬功夫。

蛋糕还在成长,合作大于竞争

虽然在技术上非常有信心,但李远表示现在并不是厮杀竞争的阶段。中国的机器人产业正值发展迅猛期,很多技术团队都扑向这个大蛋糕,希望分得自己的一块。对于机器人眼睛这个关键技术,一定有很多团队都在努力贡献自己的创造力。李远认为,现在仍是飞速发展阶段,连第一个泡沫高峰期都还没到,是大家一起努力把技术做好,把蛋糕做大的时期,合作大于竞争。

同时,LiDAR技术想要真正落地,还需要与大量下游团队合作完成。要有团队能够把LiDAR做成更成熟的导航应用;也需要更多机器人和无人机公司能够把这些方案应用于自己的产品上,北醒在这方面的原则是“不挣暴利”。

上大学要“多积德”

高端产品的背后也必然有一只高端军团。在北醒光子的团队中,博士以上学历者占比18%,硕士以上学历者占比42%。李远坦言,出国多年,刚回国那会儿完全处于一种“失联”的状态,对行业不了解,人脉、资源统统断档了。

能顺利组建早期团队,多亏了当年的同学人脉。李远笑说,这些同学经过多年发展都有非常好的工作,能够接受他的创业提议前来,也多亏了自己上大学的时候是个热心肠,多为人民服务,多积德,才能在关键时刻刷刷人品。

经过两年多的发展,北醒的团队也在不断扩大。除早期成员之外,更多的伙伴是通过招聘渠道加入公司的。李远认为自己最大的长处就在于选择和培养技术人员,只要人选对了,后面的事儿都不用操心。

李远说,这次参加DEMO CHINA并获得DEMO GOD,除了对知名度和接下来的融资有帮助之外,更多的还是让他获得了来自团队内部的认可。新成员们通过这件事觉得,这个“老大”挺靠谱的。

北醒光子的发展规划非常明晰,完全跟着产品的迭代计划走,而产品的迭代计划完全比着“人眼”的功能走。现在的1.0版本雷达已经实现量产并签订不少合作协议,在不久的将来,北醒光子将会推出功能迭进的新版本和固态雷达。“机器人眼睛”市场潜力巨大,李远表示会专注在这一个领域深挖下去。

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