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R副总裁Leilei Shinohara博士&D at RoboSense – Interview Series

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Leinoi Shinohara博士是R的副总裁&D, 机器人感应。 Shinohara博士拥有十多年的LiDAR系统开发经验,是该领域最有成就的专家之一。在加入RoboSense之前,筱原博士曾在法雷奥(Valeo)担任全球首款汽车级激光雷达SCALA®的技术负责人。他负责多个项目,包括汽车LiDAR和传感器融合项目。 Shinohara博士管理着一个国际传感器产品开发团队,负责开发和实施系统,软件,硬件,力学,测试,验证和功能安全性,以构建第一个汽车级LiDAR产品。

加入Robosense担任R副总裁之前&您在开发LiDAR方面拥有十多年的经验,包括与法雷奥(Valeo)合作’的SCALA®LiDAR项目。是什么吸引了您加入Robosense?

机器人感应是发展速度惊人的亚洲第一大激光雷达。

加入RoboSense之前,我对RoboSense的创新能力和技术头脑印象深刻。 RoboSense的目标是成为汽车市场的顶级智能LiDAR传感器提供商,这不仅涉及LiDAR硬件,还涉及AI感知算法。这个目标非常符合我对未来智能传感器方法的愿景。在CES 2019上,RoboSense展示了其最新的MEMS固态LiDAR,其性能优于同类产品。在2020年国际消费电子展上,RoboSense取得了巨大进步,并宣布固态LiDAR RS-LiDAR-M1已准备好以1,898美元的价格出售。

“在CES 2019上,RoboSense展示了其最新的MEMS固态LiDAR,其性能优于同类产品。在2020年国际消费电子展上,RoboSense取得了巨大进步,并宣布固态LiDAR RS-LiDAR-M1已准备好以1,898美元的价格出售。”

凭借RoboSense的领先技术和我以前在汽车行业的经验,我相信,我们可以一起极大地加快汽车级LiDAR产品的开发,这些产品可以批量生产以实现高度自动化的驾驶。

 

重要的是要了解LiDAR技术相对于常规摄像头系统对自动驾驶汽车的好处。您能否希望我们通过其中一些好处?

相机和雷达有其局限性。例如,在恶劣的环境光线条件下,相机无法正常工作,而雷达在检测固定障碍物方面存在局限性。与相机相比,LiDAR的最大优势在于更高的精度和精确度。它不受诸如夜间,明亮的阳光或其他汽车迎面驶来的头灯等环境光线条件的影响,并且能够在各种复杂的交通条件下工作。

最近,我们了解到有关特斯拉自动驾驶事故的很多消息。众所周知,特斯拉的自动驾驶系统仅依靠摄像头和雷达。这些事故还证明,LiDAR对于确保安全性和弥补传统传感器当前出现的缺陷至关重要。

“这些事故还证明,LiDAR对于确保安全性和弥补传统传感器当前出现的缺陷至关重要。”

奥迪的A8(第3级批量生产的自动驾驶汽车)和Waymo One(自动驾驶乘车服务)都使用了LiDAR,这是一个重要的行业指标。使用LiDAR的3级自动乘用车将逐渐成为行业标准。

 

我们听到的有关LiDAR的常见投诉之一是,对于大多数消费类汽车来说,它太昂贵了。您是否认为价格最终会下降以使其更具竞争力?

众所周知,高成本是传统LiDAR系统满足批量生产的主要限制之一,LiDAR价格最终会下降以满足消费者自动驾驶汽车的需求是必然趋势。目前,使用MEMS微镜控制激光束进行扫描的MEMS LiDAR可以做得更小,成本更低,这使其与价格过高的Mechanical LiDAR更具竞争力。

“目前,使用MEMS微镜控制激光束进行扫描的MEMS LiDAR可以做得更小,成本更低,这使其与价格过高的Mechanical LiDAR更具竞争力。”

基于RoboSense MEMS的LiDAR M1使用905nm激光器,具有低成本,汽车级和紧凑的尺寸。与传统的机械激光雷达相比,零件数量已从数百种减少到数十种,大大降低了成本并缩短了生产时间–在可制造性方面取得突破。硬币大小的光学模块处理光学机械系统的结果,以满足自动驾驶性能和批量生产的要求。

M1的原型机具有200m的探测范围,相当于125层,现在的售价为1,898美元,而传统的128层机械LiDAR的价格为1万美元。此外,当我们转向批量生产时,传感器成本可以降至200美元左右。

 

2019年12月,Robosense宣布推出针对Robo-Taxi(RS-Fusion-P5)的已开发且完整的LiDAR感知解决方案。这是什么解决方案?

“RS-Fusion-P5配备了RoboSense的旗舰机械式LiDAR模型RS-Ruby和四个短距离盲点LiDAR RS-Bpearl。开发了多种LiDAR融合感知解决方案,以进一步加速Robo-Taxi的开发。”

RS-Fusion-P5具有出色的感知能力。对于10%的反射率目标,它能够达到200m的检测范围,并具有高达0.1°的高精度分辨率和全覆盖范围,在感应区域中的盲点为零。此外,通过其先进的AI感知算法,多传感器融合和同步界面,车辆能够轻松,精确地识别全方位障碍物并定位,从而为4级或以上自动驾驶汽车提供全栈感知能力。

嵌入式的四个RS-BPearl形成了90°* 360°(或180°* 180°)的半球形FOV覆盖范围,不仅可以精确识别车身周围的物体,例如宠物,儿童,路基以及其他物体。近场地面区域还可以检测特定情况下的实际高度信息,例如桥梁隧道和涵洞,从而进一步支持自动驾驶汽车进行驾驶决策,并大大提高了汽车的安全性。

 

RS-Fusion-P5在感应区域中的盲点为零。如何实现的?

为了覆盖盲区,如下图所示,在车辆周围的四个侧面集成了4个RS-BPearl。

BPearl是一种机械型LiDAR,基于与16/32 / Ruby LiDAR相同的平台,但专为盲点区域检测而设计。

 

 

机器人感应的LiDAR生产线最近获得了IATF16949合格证。这对公司来说是一个巨大的里程碑,您能解释一下这封信背后的重要性及其对公司的意义吗?

IATF 16949是汽车行业使用最广泛的全球质量管理标准,它强调各种产品可靠性指标。 RoboSense已获得汽车领域的IATF16949证书,现已完全有资格提供给汽车客户。它还与主要OEM和Tier1s加快了汽车级LiDAR批量生产的合作伙伴关系。此外,它代表着全球行业专家对RoboSense产品设计,开发和生产过程的认可,也表明RoboSense已实现了汽车激光雷达批量批量生产(包括最新的固态智能激光雷达)完全准备就绪的新里程碑。“RS-LiDAR-M1”.

 

罗布森的首款基于MEMS的智能LiDAR传感器RS-LiDAR-M1获得了今年的CES 2020创新奖。是什么让它与竞争解决方案区分开来?

自2017年向合作伙伴开放以来,Smart LiDAR传感器的内置感知算法RS-LiDAR-Algorithm在汽车LiDAR行业中处于领先地位。 RoboSense RS-LiDAR-M1智能LiDAR是世界上第一个也是最小的基于MEMS的智能LiDAR传感器,集成了LiDAR传感器,AI算法和IC芯片组,可将定价过高的传统LiDAR系统(也称为信息收集器)转变为完整的数据分析和理解功能该系统可提供丰富且可靠的3D点云数据以及结构化的语义环境感知结果,从而实现比以往更快的自动驾驶汽车决策。它完全确保了具有最高水平的ASIL-D相关感知安全性的3级至5级高级自动驾驶,这使我们在LiDAR公司中脱颖而出。

“RoboSense RS-LiDAR-M1智能LiDAR是世界上第一个也是最小的基于MEMS的智能LiDAR传感器”

此外,基于固态MEMS技术的RS-LiDAR-M1满足了汽车需求。 RS-LiDAR-M1的视野为120°* 25°,这是MEMS固态LiDAR在全球已发布产品中最大的视野。 RoboSense使用具有低成本,汽车级和小尺寸的905nm激光器,而不是昂贵的1550nm激光器。

 

中国的LiDAR行业与北美相比如何?

中国的LiDAR行业起步时间晚于北美,但就自动驾驶而言,它早已成为增长最快的市场之一。 RoboSense于2018年获得阿里巴巴菜鸟网络,上汽集团和北汽集团战略投资超过4,500万美元,创中国最大单笔融资纪录’的激光雷达行业。除了这项由RoboSense的MEMS固态LiDAR M1推动的战略投资外,阿里巴巴菜鸟还宣布了无人机物流车辆,这将加速LiDAR在物流市场中的应用。同时,自去年以来,RoboTaxi应用程序还加速了中国的LiDAR市场。

结论是,目前中国的市场规模小于美国,但我也看到自动驾驶,MaaS,物流和机器人应用的快速增长。

 

您何时相信我们会在道路上看到5级自动驾驶汽车全面运行?

我认为,要在路上看到的全自动驾驶汽车(L5)仍需要很长时间才能到达。自动驾驶汽车将逐步发展。已经有配备L3系统的车辆。另外,我们的一些合作伙伴和客户正在开发L4系统,并有望在5年内开始生产。但是对于全自动L5车辆,最大的担忧始终是安全性和公众认可度。如果他们不能证明全自动驾驶的汽车比人类驾驶的汽车更安全,那么将很难普及。目前,我确实看到该行业正在逐步朝这个方向发展。但是我认为10年内不会出现全自动汽车。

 

关于Robosense,您还有其他要分享的内容吗? 

机器人感应已获得无数奖项,包括CES 2020和2019创新奖,2019 AutoSens奖和2019 Stevie金奖,我们的合作伙伴涵盖了世界主要的自动驾驶技术公司,OEM和一级汽车制造商,包括世界领先的汽车制造商中国一汽(第一汽车制造厂),他将把RoboSense RS-LiDAR-M1 LiDAR用作一汽专有的下一代自动驾驶系统。

机器人感应将把重点放在固态M1产品到汽车级批量生产的开发上作为首要任务。我们不仅在开发硬件,还在开发软件,将其作为一个全面的智能传感器系统。 2020年,我们汽车级MEMS LiDAR的交付是我们最大的里程碑之一。

此外,安全是我们将要解决的最大挑战。为了确保安全,需要与不同的传感器融合。此外,AD友好型基础设施,例如智能车辆合作基础设施系统(IVICS),也支持自动驾驶。因此,短距离盲点检测(BSD)LiDAR,多个传感器融合项目和提供高精度感知系统的IVICS项目的开发也是我们在2020年的重点。

感谢您的精彩访谈,任何想了解更多信息的人都应该访问 罗布森.

安东尼·塔迪夫(Antoine Tardif)是 Futurist 他对AI和机器人技术的未来充满热情。他是 BlockVentures.com并已投资了50多个AI和区块链项目。他是的联合创始人 Securities.io 一个专注于数字证券的新闻网站,是unite.AI的创始合伙人。他也是 福布斯技术委员会。