FMCW激光雷达可以利用其抗阳光等传感器干扰技术解决传统问题

在令人眼花缭乱的激光雷达技术中，FMCW是出镜率最低的。这种激光雷达曾经被认为是实现L4级以上自动驾驶的关键技术，但FMCW似乎在早期大规模生产的ToF激光雷达面前正在衰落，只有少数公司仍在坚持。这让人们想象，FMCW在激光雷达市场竞争中还有一席之地吗？

据说未来是可以期待的，但是玩家很少。

在许多激光雷达技术中，许多人认识到FMCW的性能，如探测距离、抗恶劣天气条件、抗其他传感器干扰、低成本等。但说到商业化，我们会发现FMCW激光雷达绝对不是主要公司的首选。FMCW激光雷达很少用于公布的车型，甚至很少有公司开发和生产这种激光雷达。

这是因为要打造FMCW激光雷达，需要先进的B3J-5000光子集成电路技术，这不仅考验了公司的设计实力，也挑战了硅光芯片的制造能力。Mobileye依托英特尔强大的硅光平台，所以它有资金和实力去追求这项技术。Aeva、Aurora等Fabless公司大多在烧钱打造这样一款量产难度较大的产品，依靠OEM的硅光技术来完成芯片的生产。虽然生产成本低，但面对制造难度的限制，这种优势一时无法体现。毕竟，连Mobileye都卖不出成品。

不仅仅是自动驾驶汽车。

虽然FMCW激光雷达在自动驾驶方面有着良好的前景，也是业界关注的主要市场，但这并不是这种激光雷达的唯一应用场景。事实并非如此。一家公司专注于机器人和工业自动化。去年年底，美国初创公司Silctechnologies发布了一款名为Eyeonic的新型FMCW激光雷达传感器产品。

Eyeonic传感器内部结构/SiLCTechnologies。

虽然大规模生产激光雷达的难度限制了市场的增长，但SiLC正在采用成熟的半导体制造技术来应对这一挑战。虽然SiLC是一家Fabless公司，但它们有自己的独家技术，并与日本北阳达成了密切的合作。Eyeonic使用的视觉芯片具有相关视觉传感器所需的所有光电特性，将超窄线宽的激光、光放、锗探测器和无源器件集成在单个芯片上，每个核心一次处理单个像素的返回光子。

对于机器人应用程序，FMCW激光雷达可以利用其优势解决传统解决方案中的一些感知挑战，如照明条件。虽然在仓库等室内场景中，带激光雷达的移动机器人可以做很好的室内检测，但一旦到达码头装卸这样阳光强烈的室外场景，FMCW等抗阳光等传感器干扰技术是更好的解决方案，其他激光雷达必须采用一些巧妙的设计来缓解这个问题。

其次，FMCW可以直接测量速度。虽然ToF也可以，但需要多次测量才能计算。这样，FMCW激光雷达就可以关注移动物体，从而节省机器学习的训练过程。

对于自动驾驶市场，SiLC也意识到汽车产品的设计周期往往会延长到3到5年，但FMCW激光雷达预计将在2025年左右率先量产商用，如自动驾驶公交车或AGV。

另一种调制方式。

鉴于FMCW也有一定的局限性，而不是完美的激光雷达方案，一些制造商提出了另一个想法，RMCW，即随机调制连续波。RMCW激光雷达和FMCW激光的区别在于信号调制。前者发射由伪随机二进制序列调制的光波，这也是澳大利亚初创激光雷达公司巴拉ja选择的方案。

SpectrumHD激光雷达/Baraja。

SpectrumHD是Baraja的主要RMCW激光雷达，可以实现0.01米到600米的绝对测量范围，甚至黑暗物体也可以实现230米以上的探测距离。传统激光雷达的分辨率基本上取决于旋转镜和光源移动的精度，而BarajaRMCW激光雷达使用的光谱扫描技术可以使用垂直纵轴上的完整扫描，而不需要任何移动部件。正是这项技术为其提供了2000个通道，使垂直分辨率达到0.01°。与FMCW激光雷达相比，RMCW激光雷达不需要扫描频率，这是FMCW的一大挑战。

光谱扫描还提供了一个更智能的功能，即焦点。实现激光雷达高分辨率的传统方法之一是高点频率。然而，除了激光本身的点频参数外，增加激光的唯一途径就是增加激光，这将影响设计和成本。Baraja的动态焦点通过动态改变点云密度来关注FOV中的特定对象，从而达到最高0.04°x0.02°，以满足高速场景中对分辨率的需求。

虽然Baraja的SpectrumHD激光雷达还没有量产，但已经确定今年将送样，并计划明年开始量产。可见，无论是哪种激光雷达，量产永远是最大的问题。