尽管自动驾驶业界对激光雷达仍然存在不同的声音，但由于其创建周围环境高清3D点云图的能力，通常被认为是自动驾驶汽车的核心使能传感技术之一。激光雷达通过测量光传播到物体并反射所需要的时间，来提供汽车周围环境的3D点云图。

Draper负责芯片级激光雷达（LiDAR-on-a-Chip）开发的两位研究人员，左为Draper量子技术及光子系统研究员Steven Spector，右为Draper传感器及成像系统研究员Daniel Goldman

当前，大部分自动驾驶测试车辆上的激光雷达系统都采用了机械扫描式激光雷达方案，但是，机械扫描方案的可靠性差且成本较高。据麦姆斯咨询报道，美国非盈利性研发组织Draper近日发布了一种采用全数字MEMS光开关进行光束转向的芯片级激光雷达。

Draper新型MEMS光束转向芯片级激光雷达，旨在使自动驾驶汽车能够看得更远

Draper的全数字MEMS开关技术相比依赖模拟光束转向的竞争性固态方案具有很多优势，为恶劣的汽车应用环境提供了鲁棒性。此外，Draper创新的将光开关、MEMS和集成光子器件全部整合在一颗单芯片上，使其在探测距离和分辨率上也优于当前的竞争产品。

Draper成功打造的这种高分辨率固态激光雷达可以在50米处对物体进行成像，距离探测可达数百米，同时提供了小于0.1度的角分辨率。不仅如此，Draper还展示了损耗低至1dB/cm的低损耗波导，以及寿命超过100亿个周期的MEMS光开关。据麦姆斯咨询此前报道，Draper曾宣称这款固态激光雷达传感器在规模量产后，成本预计仅需50美元。

采用Draper的激光雷达技术，激光通过光开关矩阵发射并通过相同的光开关收集，几乎不会收集到环境光，因此使其实现了更高的信噪比。

“Draper在光束转向方面拥有多种技术积累，包括光学相控阵。但是，我们认为MEMS光开关在满足性能要求的同时，更简单更易部署。”Draper无人驾驶汽车项目经理Sabrina Mansur说，“如果要在指定位置对目标进行成像，我们只需简单的启动相应的光开关，而其他方案则需要依赖精确的模拟转向，这对于汽车应用的高热和振动环境极具挑战。”

Draper研究人员还开发了一款激光雷达成像系统Hemera，该系统有助于激光雷达在所有天气条件下“看到”更多物体

激光雷达探测器在遇到雨、雪、浓雾、强光的干扰时，往往会“失明”。Draper的Hemera成像系统通过将生物医学、光学和信号处理等技术与硅光子学及专有算法等先进技术融合在一起，开发出了一种旨在增强商用激光雷达性能的架构。

Draper计算成像系统开发高级科学家Joseph Hollmann说：“典型的激光雷达传感器可能会被各种散射光子所干扰。Draper开发了一种激光雷达探测系统，使其能够看穿遮蔽物，从而在恶劣天气下拥有更好的性能。”Hemera成像系统可以从环境中的各种反射光源中提取信息。使其激光雷达系统每秒能够捕捉数百亿个光子，远超市面上的大部分激光雷达系统，后者每秒往往只能探测数百万个光子。

Draper的Hemera成像系统旨在增强大部分现有商用激光雷达。Draper通过与汽车厂商积极合作开发自动驾驶系统，帮助他们将Hemera添加到现有的激光雷达系统中。

Draper的MEMS芯片级激光雷达技术已经可以提供许可，进一步拓宽了Draper不断增长的自动驾驶系统和自动驾驶汽车功能组合。其产品组合包括提供厘米级定位精度的MEMS陀螺仪——Draper APEX陀螺仪，以及全天候激光雷达技术Hemera，该技术与大多数激光雷达系统兼容。

责任编辑：gt