华为Limera,激光+视觉融合的新尝试
时间:2026-07-10 10:06:25 来源:上海京硕有限公司
电子发烧友网综合报道 激光雷达和视觉融合的激光传感器,近年来似乎成为了一个趋势。视觉这种融合的融合趋势有几种方向,一是尝试将摄像头和激光雷达集成在一个模块中,比如卓驭的激光“激目”传感器系统,集成惯导、视觉三目摄像头和激光雷达,融合多个传感器通过结构上的尝试刚性连接,降低了标定难度。激光
类似的视觉,速腾聚创的融合Active Camera也是类似的形式,结构上集成摄像头、尝试激光雷达和IMU。激光
另外就是视觉光轴对齐的融合,比如此前京瓷展示的融合世界上第一个实现光轴对齐的摄像头+激光雷达融合传感器。这款传感器将前置激光雷达获得图像的光轴,与放置在激光雷达前方的摄像头的半反射镜进行对齐,也就是说通过半反射镜,实现两个传感器的光轴对齐。即使用这个摄像头-激光雷达融合传感器模块后,无需再在两个传感器之间进行校准工作,将原本后端处理的传感器信息融合,转移到了传感器端,将无视差的数据在传感器硬件端就实现了融合叠加。
而华为在今年4月,也推出了一款融合激光雷达、视觉的limera传感器,集成了Flash激光雷达和摄像。Flash激光雷达与摄像头共用一颗镜头,那么好处也是能够在同一时空坐标下对同一目标实现双模态感知,将2D的图像数据与3D的点云数据在数据采集阶段就实现了融合,避免了后融合复杂性,消除数据配准误差。
Limera采用全固态结构,彻底摒弃传统激光雷达的机械旋转部件。其体积仅 110mm×38mm ,相当于成人手掌大小,可完美隐藏部署在前挡风玻璃后方。最小探测精度为3cm,能识别沟渠、消防箱等异形障碍物;可识别30cm高的小体积障碍物;在100km/h时速下可提前识别侧翻车辆等突发障碍物,实现安全刹停;在沙尘环境中连续工作2000小时后,性能衰减率低于0.3%
Limera首发搭载在问界M7 Pro 2025款上,华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志透露,除问界M7外,阿维塔、深蓝等品牌后续车型也将搭载Limera技术。
从实际应用来看,尽管Flash激光雷达目前的测距能力和FOV远不及转镜ToF激光雷达,但体积上的优势在车身布局上有明显的提升,同时无活动结构的特性能够提升可靠性和静音能力。对于L2+的辅助驾驶来说,作为前向探测能力的补充,Limera将Flash激光雷达与摄像头的融合,也一定程度提升了感知能力,同时在光学上实现数据融合,降低了后端数据融合的复杂性,在未来可能会是一种低成本的提升智能驾驶系统感知能力的形式。
不过,作为一种新型传感器,全固态和光轴对齐的设计可能导致前期成本较高,要实现大规模应用还需要在更多车型上进行落地,通过规模化来降本。
类似的视觉,速腾聚创的融合Active Camera也是类似的形式,结构上集成摄像头、尝试激光雷达和IMU。激光
另外就是视觉光轴对齐的融合,比如此前京瓷展示的融合世界上第一个实现光轴对齐的摄像头+激光雷达融合传感器。这款传感器将前置激光雷达获得图像的光轴,与放置在激光雷达前方的摄像头的半反射镜进行对齐,也就是说通过半反射镜,实现两个传感器的光轴对齐。即使用这个摄像头-激光雷达融合传感器模块后,无需再在两个传感器之间进行校准工作,将原本后端处理的传感器信息融合,转移到了传感器端,将无视差的数据在传感器硬件端就实现了融合叠加。
而华为在今年4月,也推出了一款融合激光雷达、视觉的limera传感器,集成了Flash激光雷达和摄像。Flash激光雷达与摄像头共用一颗镜头,那么好处也是能够在同一时空坐标下对同一目标实现双模态感知,将2D的图像数据与3D的点云数据在数据采集阶段就实现了融合,避免了后融合复杂性,消除数据配准误差。
Limera采用全固态结构,彻底摒弃传统激光雷达的机械旋转部件。其体积仅 110mm×38mm ,相当于成人手掌大小,可完美隐藏部署在前挡风玻璃后方。最小探测精度为3cm,能识别沟渠、消防箱等异形障碍物;可识别30cm高的小体积障碍物;在100km/h时速下可提前识别侧翻车辆等突发障碍物,实现安全刹停;在沙尘环境中连续工作2000小时后,性能衰减率低于0.3%Limera首发搭载在问界M7 Pro 2025款上,华为智能汽车解决方案BU CEO靳玉志透露,除问界M7外,阿维塔、深蓝等品牌后续车型也将搭载Limera技术。
从实际应用来看,尽管Flash激光雷达目前的测距能力和FOV远不及转镜ToF激光雷达,但体积上的优势在车身布局上有明显的提升,同时无活动结构的特性能够提升可靠性和静音能力。对于L2+的辅助驾驶来说,作为前向探测能力的补充,Limera将Flash激光雷达与摄像头的融合,也一定程度提升了感知能力,同时在光学上实现数据融合,降低了后端数据融合的复杂性,在未来可能会是一种低成本的提升智能驾驶系统感知能力的形式。
不过,作为一种新型传感器,全固态和光轴对齐的设计可能导致前期成本较高,要实现大规模应用还需要在更多车型上进行落地,通过规模化来降本。
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