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SiLC的FMCW激光雷达可以感知和识别超过一公里外的物体

我以前讲过这个故事,毫无疑问,我还会再讲一遍,因为我认为它值得再讲一遍。当我还是个孩子的时候(想想查理·布朗),我妈妈有一份全职工作(这对当时的女士来说是不寻常的),所以当我们放学后,我和我的表妹吉莉安(想想露西,因为她很刻薄,哈哈)一起度过了夏日的宁静时光。

说句题外话,有一天,我和吉莉安在后院玩我们平常的恶作剧时,看到一只臃肿的大蜘蛛钻进了一根盘绕的软管(在英国,人们称之为“花园软管”)的一端。我们在那里坐了几个小时,一句话也没说,也没有动一下肌肉,等待它从另一端出现(它从来没有出现过)。也许它就藏在里面,用八只小眼睛中的一只盯着我们,等着我们离开。有趣的是,近60年后的记忆突然出现在你的脑海中,但我们离题了……

早上的某个时候,姑妈会把我们叫进去,把我们抱起来,放在厨房的柜台上,给我们擦洗手、手肘、膝盖和脸——她很擅长擦洗,我们的膝盖和手肘在这个地区是最红的——然后我们就开始每天的跋涉,去马路尽头的商店。

除了报刊亭、药房、邮局、花店、美发店和铁器店外,还有一家面包店、一家蔬菜水果店、一家肉店和一家鱼贩(当我们经过鱼贩店时,我总是闭上眼睛,因为我是个敏感的孩子,我很确定我不想看到任何人卖鱼)。

在我们去商店的路上,以及在我们回来的路上,我们总是会遇到其他成年人,他们通常都带着自己的孩子。大人们总是觉得有必要停下来聊天。那时候,我以为这些成年人都老得像山一样了,但现在回头看,他们可能已经35多岁了。

据我回忆,他们似乎只有三个话题。首先是天气——今天的天气如何,与过去100年相比如何,以及我们对未来50年的预期。其次是总体健康状况——谁正在生病,谁最近生病了,谁如果不小心可能会生病——特别关注并津津有道手术的话题(如果他们没有开始互相展示他们的伤疤,我就把这一天算为好日子)。第三个是随着年龄的增长,时间似乎过得越来越快。

大多数时候,当大人们在说话时,我只能听到在我头顶上传来的哀怨的叫声。如果我偶尔花时间听听他们在说什么,我总是会想:“天哪,你就想不出别的话题来谈吗?”有趣的是,现在我是一个更老、更悲伤的人,我发现自己也在做同样的事情,无休止地唠叨着时间过得有多快。例如……

我写专栏好像就在几周前让机器拥有超感官.事实上,8个多月已经从我的鼻子里溜走了。我能说什么呢?随着年龄的增长,时间似乎真的过得更快。

在我之前的专栏中,我们发现人们是如何SiLC技术正在制造他们声称是有史以来最紧凑的调频连续波(FMCW)激光雷达。尽管他们试图保持谦虚,但他们也表示,就其部署的光学集成水平而言,他们的Eyeonic视觉传感器技术领先于任何竞争对手好几代。

Eyeonic视觉传感器现已面向战略合作伙伴
(图片来源:SiLC)

提醒一下我们自己,正如我在最初的专栏中所说:“目前用于汽车和机器人应用的激光雷达系统主要基于飞行时间(TOF)方法,它们产生强大的光脉冲并测量任何反射的往返时间。这些系统使用大量的电力——比如120瓦——它们被认为是“对眼睛安全”的唯一原因是它们产生的脉冲太短了。此外,当他们看到反射光的脉冲时,他们不知道这是自己的脉冲还是别人的脉冲。而且,为了增加乐趣和轻浮,因为光大约每纳秒传播1英尺,你每离开一纳秒就等于离潜在的问题近了一英尺。”

相比之下,基于fmcw的Eyeonic发射的连续激光束的强度要比脉冲TOF低得多,并且它使用一个本地振荡器将任何反射光与相干激光发射器产生的光混合。通过一些非常聪明的数字信号处理(DSP),可以提取瞬时深度、速度和极化强度,同时完全不受任何环境和多用户干扰。此外,偏振和波长信息的结合有助于表面分析和材料识别。

我刚刚和Ralf Muenster聊天,他是SiLC的业务发展和营销副总裁。拉尔夫提醒我,在今年的CES(2022年1月5日至7日举行)之前,SiLC的伙计们展示了超过500米的探测范围,这一点都不寒心。

SiLC的伙计们一直在改进和优化他们的技术结果就是这个视频-他们现在已经展示了感知、识别和避开超过1公里范围内物体的能力。SiLC的人说,这是其他公司无法企及的成就。

最后,当Ralf第一次告诉我这件事的时候,他说它们现在有能力感知、识别和避开“超过1000米范围内”的物体。出于某种原因,这并没有像它应该的那样吸引我的注意力。直到我在脑子里把“1000多米”翻译成“1公里多”时,我才想:“等一下,1公里是一段很长的路。”我显然知道1000米和1公里是一样的(我是工程师,我上过大学,这是他们教我们的东西之一),所以为什么“1公里”看起来那么多还有很多而不是“1000米”(我是一个人吗,还是你也是这么想的)?

超远距离可视性是许多利用机器视觉的行业的要求,包括汽车、计量、建筑、无人机等。具体场景包括为车辆在高速公路上提供足够的时间避开障碍物,使无人机能够避开天空中的其他障碍物,以及通过对森林进行精确测绘和调查来控制森林砍伐。

融合毫米级精度、深度和瞬时速度的下一代视觉传感器是真正的自动驾驶和其他机器视觉应用的关键,而SiLC的FMCW激光雷达似乎是实现这一愿景的最佳技术。你说呢?你怎么看这一切?

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