Schwerpunkte

Rahmenbedingungen für die Preisbildung

So kommen Lidar-Preise zustande

15. April 2021, 16:30 Uhr   |  Nicole Wörner

So kommen Lidar-Preise zustande
© Cepton

Das Cepton Vista-X90-Lidar eignet sich für die überwiegende Mehrheit aller Fahrerassistenzsysteme – und das für unter 1000 Euro je Sensor

Die Kosten für Lidar-Sensoren sind seit Jahren ein heiß diskutiertes Thema. Um zu verstehen, wie sie zustande kommen und sich entwickeln werden, ist es wichtig, die Zusammenhänge zu verstehen und die wichtigsten Einflussfaktoren zu kennen.

Von Dr. T. R. Ramachandran, CMO von Cepton

Lidar entwickelt sich zu einer unverzichtbaren Sensortechnologie in der Automobilindustrie. Mit dem rasanten Wachstum der Lidar-Industrie stellt sich häufig die Frage nach den Preisen. Es wird diskutiert, ob diese auf ein Niveau sinken könnten, das den Verkauf von Millionen von Fahrzeugen mit Lidar-basierter ADAS-Technologie ermöglichen würde. Die Kosten für die Implementierung von Lidar mögen auf den ersten Blick hoch erscheinen – wie bei jeder neuen Technologie. Allerdings sinken die Lidar-Preise mit zunehmender Verbreitung und stärkerem Wettbewerb rapide.

Als Ausgangsbasis für die Preisbildung werden zwei wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) für Lidare herangezogen:

R – Die maximale Entfernung, bei der der Lidar einen oder mehrere Punkte (oder Pixel) auf einem Objekt mit einer bestimmten Reflektivität zeigt

PPS (Points per Second) – Die Anzahl der Punkte (oder Pixel), die der Lidar pro Sekunde in einem Bild erzeugen kann

Eine umfassendere Analyse müsste auch andere KPIs berücksichtigen, R und PPS bieten für die Erstellung einer ersten Baseline jedoch eine aussagekräftige Grundlage.

Nehmen wir beispielsweise zwei unterschiedliche Lidare, die einen ähnlichen R und PPS, aber unterschiedliche Sichtfelder (Fields of View, FOVs) haben. Wenn wir die Leistung dieser beiden Lidare innerhalb eines gemeinsamen FOV vergleichen, würden wir einen Unterschied in den Punktdichten (Pixeldichten) – oder äquivalent dazu einen Unterschied in ihren Winkel- oder räumlichen Auflösungen innerhalb dieses gemeinsamen FOV – feststellen. Die Winkelauflösung innerhalb eines gegebenen FOV steht im direkten Zusammenhang mit PPS und stellt einen wichtigen KPI dar, denn sie hilft uns, die Unterschiede zwischen den beiden Lidaren in punkto Objekterfassung („Sehen“) und Klassifizierung („Erkennen“) leichter zu ermitteln. Dabei bezieht sich ein Objekt auf eine Ansammlung zusammengehöriger Punkte, wie sie vom Lidar-Wahrnehmungssystem hergeleitet wird.

Bild 1: Das Helius-Smart-Lidar-System von Cepton erfasst Objekte und klassifiziert sie deutlich sichtbar
© Cepton

Bild 1: Das Helius-Smart-Lidar-System von Cepton erfasst Objekte und klassifiziert sie deutlich sichtbar

Um dies besser zu verstehen,...

...betrachten wir zunächst Bild 1, das mit einem Helius-Smart-Lidar-System von Cepton aufgenommen wurde. Dieses System umfasst die Helius-Wahrnehmungssoftware, die auf einem Edge-Computer läuft, der mit den Lidaren der Vista-P-Familie von Cepton verbunden ist. Jedes Kästchen im Bild entspricht einem erfassten Objekt, das sich bewegt. Die Farbe der Kästchen gibt Aufschluss darüber, um welche Art von Objekt es sich handelt – beispielsweise grün für Fußgänger und violett für Fahrzeuge. Dies wird auch als Objektklassifizierung bezeichnet. Je mehr Punkte ein Kästchen enthält, desto präziser wird das Lidar-Wahrnehmungssystem sie als Objekt erkennen und die einzelnen Objekte klassifizieren können.

Ein praktisches Beispiel:...

...Nehmen wir an, ein Lidar (z. B. Lidar A) ist in der Lage, ~650.000 PPS bei einer Entfernung von ~120 m (R) auf einem Objekt mit einer Reflektivität von 10 % zu erzeugen (10 % ist ein üblicher Referenzwert in der Industrie für die Bewertung der Reichweitenleistung auf einem dunkel gefärbten, schwach reflektierenden Zielobjekt). Nehmen wir ferner an, dass Lidar A ein horizontales FOV (HFOV) von 360° hat. Betrachten wir nun ein zweites Lidar (Lidar B) mit einer ähnlichen Reichweite, jedoch mit einem HFOV von 60°, das ~300.000 PPS erzeugt. Das erste Lidar ist für eine Anwendung optimiert, die eine Rundumsicht von 360° HFOV um das Lidar herum benötigt. Was aber, wenn für die Anwendung kein HFOV von 360° erforderlich ist? Zahlreiche Anwendungen, bei denen Lidar eingesetzt wird, erfordern tatsächlich kein vollumfängliches HFOV und viele von ihnen können sehr effektiv mit einem HFOV von 60° bis 90° arbeiten. Um bei einem Vergleich der beiden Lidare auch tatsächlich mit vergleichbaren Größen zu agieren, müssen wir in diesem Fall die PPS für ein gemeinsames HFOV normalisieren.

PPS normalisiert auf HFOV
© Cepton

PPS normalisiert auf HFOV

Wie Tabelle 1 zeigt, hätte Lidar A normalisierte PPS (innerhalb von 60° HFOV) von ~ (60°/360°) x 650.000 bzw. rund ~108.000 PPS im Vergleich zum normalisierten Wert von ~300.000 PPS von Lidar B. Nehmen wir noch Lidar C hinzu, das dem Lidar B ähnlich ist, jedoch über ein HFOV von 90° verfügt. In diesem Fall würde die normalisierte PPS (innerhalb des 90° HFOV) für Lidar A ~162.500 PPS betragen, verglichen mit einem normalisierten Wert von ~300.000 PPS für Lidar C. Das bedeutet, Lidar B bietet im Vergleich zu Lidar A ~3x PPS und Lidar C ~2x PPS innerhalb eines vergleichbaren HFOV. Dadurch ergibt sich eine viel höhere Genauigkeit bei der Objekterkennung und -klassifizierung, wie im nächsten Abschnitt erläutert wird.

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1. So kommen Lidar-Preise zustande
2. Von Punktwolken zur Wahrnehmung
3. Einschätzung der Marktpreiserwartungen
4. Strategien zur Kostensenkung

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