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我国激光雷达技术专利信息分析.docx

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1、 我国激光雷达技术专利信息分析 吕义超+奚建坡+陆云摘 要:激光雷达技术自20世纪60年代诞生以来发展迅速,现在已经广泛应用于调查监测、建模与测绘、探测与测量、医学、军事、无人驾驶等领域。中国在激光雷达技术研究方面虽然起步较晚,但发展很快,特别是近10年来,激光雷达技术研发及其应用更是获得了快速发展。通过研究激光雷达专利信息,梳理了我国激光雷达技术的发展现状,并重点分析了其在智能驾驶汽车领域的研究进展和应用现状。关键词:激光雷达 专利分析 智能驾驶汽车:TN958.58 文獻标识码:A :1674-098X(2017)07(b)-0244-07Abstract: Lidar technolog

2、y has developed rapidly since it was born in twentieth Century 60s. Now it has been widely used in investigation and monitoring, modeling and mapping, detection and measurement, medical, military, unmanned and other fields. Although the study on lidar technology started late in China, it developed r

3、apidly, especially in the past 10 years, the research and application of lidar technology has been developed rapidly.The development status of lidar in China is analyzed by studying the patent information,and its research progress and application status in the field of intelligent driving vehicle ar

4、e analyzed.Key Words: Lidar; Patent analysis; Intelligent driving vehicle激光雷达(Lidar)是一种可以快速、准确地获取测量点的高精度三维坐标数据的主动探测技术,它是传统雷达与激光技术相结合的产物,相比其他遥感探测技术,具有数据密度大、数据精度高、穿透能力强、抗干扰能力强、隐蔽性好等优点。自20世纪60年代诞生以来,激光雷达发展迅速,现在已经广泛应用于调查监测、建模与测绘、探测与测量、医学、军事、无人驾驶等领域1-3。本文将运用专利信息分析的方法,梳理我国激光雷达技术发展历程、发展现状,以及行业特点,并在此基础上,重点分

5、析激光雷达在智能驾驶汽车领域的研究进展和应用现状,以期为相关领域的研究提供参考。1 我国激光雷达专利信息整体分析1.1 专利量年度趋势分析截止2017年3月20日,在我国专利数据库中共检索到激光雷达发明专利和实用新型1995件(见图1),其中发明专利和实用新型各有1619件和376件,分别占专利总数的81%和19%,这说明我国在激光雷达专利申请方面以创造性和技术价值较高的发明专利为主。在1995件专利中,95%是近10年内申请的,而且申请量呈逐年上升趋势,特别是2013年以来,申请量一直保持加速增长势头。由于专利从申请到公开最长可达18个月,2016年申请的专利还有大量没有公开,所以,2016

6、年实际专利申请量要比图中显示的高许多。由此可见,近年来激光雷达技术及其应用获得了飞速发展。我国第一件激光雷达专利是中国科学院电子学研究所于1994年申请的可用于激光雷达的“高重复频率高平均功率激光器”,说明该机构在激光雷达技术领域涉足较早,但从其后续专利申请量来看,截止2016年仅仅申请了9件激光雷达相关专利,说明其并未在此领域做非常深入的研究。整体来看,虽然我国激光雷达技术起步晚,但发展迅速,特别是近十年来,随着我国经济实力、科技实力的不断增强,以及新兴产业的快速发展,激光雷达技术的研究越来越深入,应用范围也越来越广泛,未来有望继续保持快速发展的趋势。1.2 专利权人分析申请量排名前20名的

7、专利权人共申请专利691件,占行业专利总量的35%,专利权人呈现明显集中趋势。在前20名专利权人中(见图2),有综合性大学10家,中科院下属研究机构5家,企业5家(其中无锡明尼、无锡津天阳、南京津淞涵拥有同一法人代表),表明我国从事激光雷达技术研究的机构主要集中在科研院所。申请量在8件以上的企业专利权人有14家(见图3),除了包括专门的激光雷达企业(深圳镭神、广东雷洋、深圳速腾聚创)及其相关光电行业企业(成都希德、南京津淞涵、无锡津天阳、无锡明尼),还涉及电力(国家电网)、大气环境监测(无锡中科)、石油测井(四川久利)、地理信息(天津星际空间)、智能交通(山东易构)、汽车(奇瑞汽车、通用汽车)

8、等行业。这也显示了激光雷达技术应用领域的广泛性。以IPC分类号小类为口径,统计各专利权人主要技术研发领域,从表1中可以看出,除了无锡明尼、南京津淞涵、长安大学之外,大部分专利权人都将G01S(采用无线电波测距、测速、定位)作为自己的重要技术研发领域,这也说明了G01S是激光雷达行业普遍关注领域。除了普遍关注G01S领域,各研发机构也具有各自的技术特色和研究专长,例如,无锡明尼和南京津淞涵在H01S(利用受激发射的器件)领域具有一定优势,武汉大学和南京大学在G06T(图像数据处理与产生)领域拥有相对实力,长安大学在B60W(车辆子系统的联合控制、道路车辆驾驶控制系统)和B60Q(车辆照明或信号装

9、置的布置,及其安装)领域具有较强技术积累。endprint整体而言,我国激光雷达相关技术的研究仍主要集中在科研院校,同时,由于这些科研院校起步早,目前已经在各自技术领域积累了大量技术,储备了大量人才。不过,随着近年来科技型小公司雨后春笋般地涌现,研究激光雷达技术及其应用的企业越来越多,而且有一些企业已经在行业内崭露头角,例如,深圳镭神、无锡中科、星际空间等企业。1.3 发明人分析申请专利超过20件的发明人共22人(见表2),他们的技术专长领域主要集中在H01S3(激光器)、G01S7(与激光雷达系统有关的零部件)、G01S17(激光雷达系统)等领域,这些领域是激光雷达的核心技术领域。从发明人对

10、应的专利权人来看,无锡明尼、无锡津天阳、南京津淞涵之间的技术合作比较密切,合作领域主要集中于激光器技术研发方面,这或许与其共同拥有同一法定代表人有关系。同时,我们也可以看出,中国科技大学与中科院安徽光机所、武汉物数所有较多技术研究合作;中科院合肥研究院与中科院安徽光机所有较多技术开发合作。研究机构之间的合作一方面说明了激光雷达技术研发的复杂性和应用的广泛性,同时对激光雷达新技术和新应用的发展也具有积极意义。1.4 IPC主分类号分析IPC主分类号小类前10的专利数共1612件,占国内行业专利总数的80.8%,其中仅G01S技术领域的专利数量就占行业专利总数的半壁江山(48.3%),此技术领域应

11、该是行业研究的重中之重(代表的技术领域见表2),代表性研究机构主要分布于中科院和中国科技大学、武汉大学等国家重点科研院所。IPC主分类号小组前10的专利数共882件,占国内行业专利总数的44.2%,其中最多的3个小组是G01S17/95、G01S7/481、G01S17/89(见图4),均属于G01S技术领域。从IPC主分类号小组专利数分布情况可以看出,有些研究机构虽然专利总数不多,但在一些细分技术领域拥有相对优势,例如G01S17/08技术领域的北京创想智控,以及G01S17/93技术领域的大连楼兰科技(见表3)。从专利技术细分领域分布情况来看,对激光雷达技术研究最多最深入的是其定位、测距、

12、测速等技术,这是行业普遍关注的最核心技术,并将其广泛地应用于气象、绘制地图、检测、校准等产业领域。值得引起注意的是,有些研究机构虽然专利总数不多,但在一些细分技术领域拥有相对优势,例如北京创想智控在激光雷达扫描测距技术方面,大连楼兰科技在车载激光雷达防碰撞技术领域,这些企业凭借其在细分专业领域的特长,也有望获得市场的青睐。2 IPC主分类号大类B60技术领域分析在IPC国际专利分类号中,大类B60涉及一般车辆领域,主分类号归属于此大类之下的专利技术,基本都和汽车有密切关系。激光雷达作为实现汽车智能驾驶的重要组件,将与之相关的专利归于主分类号B60之下,则说明这些专利大都和智能驾驶汽车技术有关。

13、2.1 B60技术领域专利年度趋势分析经统计,截止检索日,主分类号B60技术领域的激光雷达技术专利共82件,其申请时间分布情况见图5。B60技术领域第一件与激光雷达技术相关的专利是郭启山于1996年申请的“机动车船制动控制器”,该专利技术可以自动探测车辆前方障碍物,并自动报警,自动将离合器分离,关闭油路、电路、汽路,延时控制制动器制动而停车,具有明显的智能驾驶技术特征。一直到2011年,B60技术领域的激光雷达专利都不多,但到了2012年突然呈现爆发式增长,并且当年申请的15件专利中,有14件是在6月份之后申请的,而在此之前的5月份,谷歌公司自动驾驶汽车在美国获准上路测试。两者之间是否存在相互

14、关系值得我们做深入探讨,但不可否认的是,2012年已经成为了智能驾驶汽车行业发展史上的一个里程碑。与我国激光雷达总体专利申请量在2016年呈现下降8%(见图1)相比,B60技术领域的激光雷达专利在2016年的申请量呈现不降反升的现象,而且同比猛增136%,考虑到2016年申请的专利仍有许多尚未公开,所以,2016年实际专利申请量及其增长率可能都会比现在看到的数据高很多。这说明2016年国内将激光雷达技术应用在智能驾驶汽车方面的研究明显增多,而这与2016年智能驾驶汽车行业的快速发展密不可分。总体来看,2012年和2016年是激光雷达专利量呈现跨越式增長的年份,这两个时间点也对应了智能驾驶汽车发

15、展史上两个非常重要的节点,2016年被业内称为智能驾驶汽车的“元年”,有望成为智能驾驶汽车进入新一轮快速发展的起点,自此将揭开智能驾驶汽车发展的新序幕。2.2 B60技术领域专利权人分析从专利权人专利申请量和团队规模来看,长安大学都占有绝对优势,紧随其后的江苏大学也表现抢眼,这两所大学在汽车工程研究方面都有较高造诣,加之他们对激光雷达在汽车领域的应用研究,基本可以推断,他们在智能驾驶汽车研究领域投入了大量精力,见图6。奇瑞汽车在激光雷达技术领域共申请专利8件,其中3件专利的主分类号为B60,另外还有4件专利的主分类号大组为G01S17,其代表的技术领域为“应用除无线电波外的电磁波的反射或再辐射

16、系统,例如,激光雷达系统”。由此可见,作为国内自主汽车品牌的优秀企业,奇瑞在激光雷达技术及其在汽车领域应用研究方面有较强技术积累,并已经走在了国内汽车企业的前列,这将有力支撑其智能驾驶汽车的研究和开发工作。从专利权人IPC分类号分布情况来看(见表4),长安大学和江苏大学在B60W技术领域具有相对技术实力,同时,长安大学在B60Q技术领域则具有绝对技术优势。整体来看,长安大学和江苏大学等科研院校,在将激光雷达应用于智能驾驶汽车方面已经积累了比较多的技术。同时,作为传统汽车企业的奇瑞,也在激光雷达技术领域进行了专利布局,这对于促进其发展智能驾驶汽车,进行产业结构调整具有重要意义,对其在未来汽车产业

17、变革中抢占发展先机具有积极作用,值得传统汽车行业学习借鉴。endprint2.3 B60技术领域发明人分析申请专利3件以上的发明人共有13人(见表5),其中长安大学6人,他们的主要技术专长领域为B60Q9(车辆信号的布置或配备装置)、B60W30(车辆驾驶控制系统的使用,例如车辆稳定性控制)、B60W40(车辆驾驶控制系统的驾驶参数的判断或计算,例如道路曲率),他们共同成就了长安大学在B60Q和B60W技术领域的优势地位;江苏大学5人,他们主要技术专长领域在B60W30、B60W50(车辆驾驶控制系统的零部件),这也构成了江苏大学在B60W技术领域的相对实力。另外两名发明人张进和白明合作共同申

18、请专利4件,主要集中于将激光雷达与汽车前大灯和后视镜进行组合布置的技术。2.4 B60技术领域IPC小组分类号分析专利申请量3件以上的IPC主分类号小组共10个,涉及专利41件(见表6),占行业专利总量的一半,其中专利分布最多的是“车辆信号的布置或配备装置”技术领域,这是激光雷达与汽车融合的关键技术,对智能驾驶汽车的发展具有重大影响。从专利技术细分领域分布情况来看,如何将激光雷达应用于智能驾驶汽车是行业研究的重点,其中激光雷达与汽车的融合是目前行业研究最多的领域,行业专利量最多的长安大学将激光雷达应用于道路曲率计算、智能制动、主动泊车、车速车距采集、车道监测、碰撞预警、偏离预警等智能驾驶技术领

19、域,排名其次的江苏大学在将激光雷达应用于车速车距监测、泊车路径规划、车位场景识别等智能驾驶技术领域有一定技术积累。同时,我们也不难发现一些传统汽车及零部件企业也在激光雷达技术开发和应用方面有所布局,例如,航盛电子、现代汽车、长安汽车、北汽新能源、丰田汽车等分别将激光雷达技术应用于车道保持、信号装置布置及信号采集、车速自动控制等智能驾驶技术领域。百度将激光雷达应用于车辆环境信息搜集,并布局了专利“环境感知设备和应用于环境感知设备的信息获取方法”,这显示了其发展无人驾驶汽车行业的意图。3 结语总体而言,近10年来,我国激光雷达技术的研究工作越来越深入,不仅科研院校在加大研发力度,而且越来越多的科技

20、型公司参与到了激光雷达相关技术及其应用的研究开发工作中来。同时,随着技术的不断进步和成熟,应用领域也越来越廣泛,而现在正是其最好的发展时期。智能驾驶汽车是汽车工业未来的发展趋势,激光雷达被业内认为是实现智能驾驶的核心部件之一,虽然现在由于成本高、体积大等因素难以批量应用于智能驾驶汽车,但随着其技术的不断进步、成本的不断下探,以及固态激光雷达的出现,未来大批量应用于智能驾驶汽车不再是遥远的事情。参考文献1 刘斌,张军,鲁敏,等.激光雷达应用技术研究进展J.激光与红外,2015,45(2):117-122.2 王咏青,张霞.激光雷达技术专利分析J.激光与光电子学进展,2007,44(12):74-79.3 黄武陵.激光雷达在无人驾驶环境感知中的应用J.单片机与嵌入式系统应用,2016(10):3-7.endprint -全文完-

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