亿维瑞光固态激光量子鬼成像雷达所依赖的技术基础，就是王霄鹏博士和韩申生研究员课题组在2016至2017年间合作完成的工作：“当时韩老师和我在测试通信领域误差控制编码在成像场景中重构目标的性能。然而在后续的实验中我们意识到其实这个带有学科交叉特色的idea本质上是将神经网络搬到了光学探测的过程中，” 王霄鹏进一步解释：“不同于市面上已有的线扫模式激光雷达产品，我们的量子鬼成像雷达可以不对车、对人或者对障碍物做任何空间信息的解算，通过探测光场中各节点信息的组合，对车、人、路面或者障碍物进行光端的类神经网络运算，直接得到这些目标的分割和识别结果。这是量子鬼成像雷达最具特色的性质之一。”
2. 真固态与可量产根据扫描类型进行划分，目前市场上常见的激光雷达产品有机械旋转扫描式、MEMS扫描式、旋转反射和折射棱镜扫描式、光学相控阵OPA扫描式和闪光照相Flash式。根据测距的原理进行划分，目前市场上常见的激光雷达产品有脉冲测距型TOF类，调频连续波FMCW类，三角测距类等。本质上来说，固态激光雷达就是扫描机构完全没有移动部件的激光雷达，一般不特指某种具体的测距原理。
目前在市面上比较受资本关注的是基于MEMS原理的、OPA原理的和Flash模式的激光雷达。从目前的情况来看，MEMS和基于旋转折反射器件原理的激光雷达仍然没有完全符合车规级量产的标准，这一点也是跟这些雷达或多或少都有一些或大或小尺寸的移动部件有关。OPA和Flash模式的激光雷达则更有希望成为无人车配套的车规级传感器，但是前者始终存在系统效率低的难题，而后者也同样面临着核心器件供应受限的难题。高性能多通道SPAD阵列同样也把持在像索尼、安森美和滨松等垄断巨头的手中。

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可寻址VCSEL阵列光源
在这样一个背景下，亿维瑞光的固态激光量子鬼成像雷达的另一个突出特点是：不同于已有的激光雷达产品，量子鬼成像雷达的系统结构是基于可编程阵面光源和单像素接收器。因此对于线扫方案而言，可编程阵面光源的引入在保证固态的同时解决了点云空间信息的获取问题，而对于Flash方案而言，单像素接收的使用则解除了对于国外厂商高性能多通道面阵探测器的依赖。作为可编程面阵光源的典型代表，亿维瑞光的研发团队具备可寻址VCSEL阵列光源的丰富设计经验。
【 雷达|光学AI、固态量产，「亿维瑞光」激光量子鬼成像雷达聚焦无人车难题】“在国内成熟的电信级加工和封测能力的加持下，”王霄鹏补充道：“我们的固态激光量子鬼成像雷达将会为市场带来真固态、可量产、可靠低价的产品。”
3. 无人车流下的人眼安全、设备安全与抗串扰随着自动驾驶技术的逐步铺开，越来越多安装着激光雷达的无人车出现在公众的视野里。在可预见的2-3年内，无人车流这一现象就会出现在道路上。假设一台无人车装备有3台激光雷达，那么将会伴随着无人车流一同出现的是密度极大的激光雷达点云，这时候不仅是人眼的安全，交通相机或者公安的音视频采集设备都会面临很大的安全威胁，激光雷达之间的串扰也会变得十分显著。不夸张地说，彼时的场景很可能将会是，不同无人车之间由于激光雷达的相互干扰变得不可靠，路边已有的交通和公安的设备频频受到干扰而变得不可用，甚至行人和人类司机的视觉也会受到威胁。
“不同于现有的激光雷达方案，量子鬼成像雷达先天性地具备低照度条件下的探测能力，”王霄鹏解释道：“这一点我们团队成员早期在研究所的实验室里即做了理论和实验上的充分论证，相关成果还曾被Science杂志报道。我们的实测结果显示，在量子鬼成像雷达体制下，我们可以利用千分之一的辐射剂量即可完成同样质量的目标图像获取。换句话说，安装使用激光量子鬼成像雷达可以显著降低无人车流所产生的高密度点云对行人、司机和路边音视频采集设备的不良影响，真正做到安全。”
而对于激光量子鬼成像雷达而言，由于其基于光场的时空相关性探测方式的特殊性，所以理论上同一时刻除自身发射的照射光之外不存在其他具备关联性的信号。因此，激光量子鬼成像雷达同样能够应对伴随着无人车流出现的激光雷达互串扰难题。
4. 全天候探测据王霄鹏介绍，在实际应用过程中，市场上激光雷达产品的性能会受到所处工作环境的显著影响。在天气晴好的条件下都能比较正常地发挥出自身的性能，但在较恶劣的情况下，如台风、暴雨、雾霾、大雪或者沙尘等，已有的激光雷达产品测量距离显著降低、出现难以识别的众多假目标，在一些极端情况下还会出现完全致盲的情况，导致无人车感知系统性能骤降，甚至完全失效，车辆应急停车。

稿源：(36氪新媒体)

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标题：雷达|光学AI、固态量产，「亿维瑞光」激光量子鬼成像雷达聚焦无人车难题( 二 )