传感器在自动驾驶 自动驾驶的“耳朵”,必要的雷达传感器
自动驾驶的“耳朵”,必要的雷达传感器
车用雷达传感器
自动驾驶的“耳朵”就是车上的雷达传感器，雷达最初是为军事和航空电子应用开发的。在汽车上较常用的是毫米波雷达，毫米波雷达的工作频率介于30~300GHz之间，波长介于厘米波和光波之间，所以，毫米波雷达兼具微波制导和光电制导的优点，穿透力强，具有全天候。全天时的特点，但是大雨天气毫米波雷达的性能会大大下降，而且毫米波是重要的雷达频段，在很多场合受到的干扰较大。
第一个用于汽车的雷达传感器是在大约40年前的研究项目中开发的，但直到1998年才将雷达传感器运用到商用汽车项目，起初雷达传感器用于自适应巡航控制，后来，前车碰撞预警也被加入进雷达传感器。
雷达传感器的应用范围广泛，多种多样，在汽车应用中，主要使用调频连续波（FMCW）雷达，FMCW雷达使用间接距离或气行时间测量，使用发送信号和接收信号之间的频率差作为间接测距手段。
车用雷达传感器
编辑总结： 雷达传感器是自动驾驶汽车的基础技术配件，其重要性不言而喻，没有雷达就如同聋子，用来感知周围的物体，行人或者车辆，测定相对位置，再通过其他传感器让汽车采取相应的措施，如最初的自适应巡航、前车碰撞预警等都是由雷达传感器参与完成。自动驾驶的雷达都用更高级的反应速度更快的激光雷达。
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自动驾驶汽车为什么安装这么多传感器？看完这张图你就知道了
自动驾驶汽车最引以为豪的就是配备了很多传感器：摄像头、超声波、雷达、激光雷达，以及很多叫不上名字的仪器。为什么要装这么多传感器？看看下面这张图就明白了。
这张通显示了自动驾驶领域所谓的“边缘情景”——在面对非常规情景时，软件与人的处理方式有所差异，导致汽车行为难以预测。在上面的例子中，基于传统摄像头数据的软件，会把汽车后面的自行车图片误判为真正的骑行者。
Cognata公司的研究人员意识到了这一盲点，他们开发了可以测试自动驾驶算法的软件。这样自动驾驶公司就能不断用“边缘情景”考验软件的处理能力，直到它们处理得当才上路。
为了识别那些虚实难辨的图像，很多自动驾驶汽车采用了不同类型的传感器。“激光雷达无法探测玻璃，雷达主要探测金属，摄像机则容易对图片产生误判……各种传感器需要相互弥补。”Cognata公司CEO丹尼·阿茨蒙(Danny Atsmon)解释道。不论是在模拟情况还是现实情况中，软件如果能逐渐适应在“边缘情况”下找到可靠的数据源，汽车就能处理更复杂的情景。
特斯拉的自动驾驶系统曾因为没能在明亮的天空背景中识别出一辆拖车而导致一名司机死亡。特斯拉只采用雷达、摄像头和超声波传感器来为自动驾驶系统提供数据。事故发生后，特斯拉的自动驾驶系统饱受质疑。有批评者认为，激光雷达是自动驾驶传感器中所必不可少的。因为在弱光与强光条件下，激光雷达相比于雷达或超声波，能提供更加详尽的数据。但阿茨蒙也指出，即便是激光雷达也无法面面俱到。比如，它不能分辨红绿灯。
对于自动驾驶汽车制造商，最安全的莫过于安装一系列传感器，构建一个具有冗余度的探测系统。至少，骑行者会对他们表示感谢。
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