自动驾驶 传感器 你是我的眼！自动驾驶传感器知识科普

你是我的眼！自动驾驶传感器知识科普

[ZOL汽车电子]感知、决策、控制是自动驾驶的三个环节，感知环节用来采集周围环境的基本信息，也是自动驾驶的基础。自动驾驶汽车通过传感器来感知环境，传感器就如同汽车的眼睛。而传感器又分为好多种，比如摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，下面主要来介绍这几种传感器的相关知识！

摄像头可以采集图像信息，与人类视觉最为接近。通过采集的图像，经过计算机的算法分析，能够识别丰富的环境信息，如行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牙、路牌、信号灯等，通过算法加持还可以实现车距测量、道路循迹，从而实现前车碰撞预警（FCW）和车道偏离预警（LDW）。

单目ADAS采集图像（图片来自news.cecb2b.com）

360°全景影像，利用多个摄像头

摄像头在汽车领域应用广泛，技术十分成熟，成本也非常低廉。目前，汽车摄像头应用可分为单目、双目及多目，安装位置可分为前视、后视、侧视、环视。目前，Mobileye在单目ADAS开发方面走在世界前列，其生产的芯片EyeQ系列能够根据摄像头采集到的数据，对车道线、路中的障碍物进行识别，第三代芯片EyeQ3已经可以达到L2自动驾驶水平。

摄像头在汽车领域的应用（图片来自www.360doc.com）

优点：技术成熟、成本低、采集信息丰富

缺点：三维立体空间感不强；收环境影响大，黑夜、雨雪、大雾等能见度低的情况，识别率大幅降低

毫米波雷达

毫米波其实就是电磁波，通过发射无线电信号并接收反射信号来测定与物体间的距离，其频率通常介于10～300GHz频域之间。与厘米波导引头相比，毫米波导引头体积小、质量轻和空间分辨率高；与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强；另外，毫米波导引头的抗干扰性能也优于其他微波导引头 。

大陆集团研发的ARS400为毫米波雷达（图片来自auto.hexun.com）

毫米波波长(波长为1～10mm)介于微波和厘米波之间，因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点，非常适合汽车领域的应用 ：

Ⅰ.24GHz频段：应用于汽车的盲点监测、变道辅助；Ⅱ.77GHz频段：频率比较高，这个频段的雷达性能要高于24GHz的雷达，主要用于探测车距及前车速度，是实现主动刹车、自适应巡航的基础；

毫米波雷达测距示意图（图片来自www.sohu.com）

优点：导引头体积小、质量轻和空间分辨率高；穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远缺点：元器件成本高，加工精度相对要求高；探测角度小；雨、雾和湿雪等高潮湿环境的衰减、树丛穿透能力差

激光雷达

激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等信息的雷达系统。其工作原理是向目标发射激光束,然后将接收到从目标反射回来的回波与发射信号进行比较,经过计算分析后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数。

激光雷达通过旋转绘制出车辆周边的三维空间地图（图片来自www.cheyun.com）

激光雷达由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成。目前，许多自动驾驶汽车的激光雷达安装在车顶，通过高速旋转对周围进行360°扫描，获得周围空间的点云数据，实时绘制出车辆周边的三维空间地图，为下一步的车辆操控建立决策依据。而它所要处理的数据量也非常巨大，比如Velodyne的HDL-32E传感器每秒就能扫描 70 万个3D数据点，所以激光雷达精密度高，造价可达数万美元。

本田自动驾驶汽车的传感器（图片来自www.sohu.com）

激光雷达是自动驾驶领域不可逾越的技术，各个车企也都看好激光雷达在无人驾驶汽车的应用前景。近日，据外媒报道，沃尔沃投资了激光雷达创业公司Luminar，Luminar的激光雷达技术可以识别超过250米的距离，识别范围可以达到120度，处于行业领先水平。在激光雷达行业内，领先公司有Velodyne、Quanergy，国内有北科天绘、禾赛科技、思岚科技等，自动驾驶的火爆让激光雷达市场竞争加剧。

Luminar激光雷达捕捉的图像（图片来自www.sohu.com）

优点：分辨率高、精度高、抗干扰能力强、3D点云技术缺点：工艺要求高，造价昂贵；无法识别颜色图案、文字等标识；需要很高的计算能力

推荐相关阅读：

《探访北京车展 流媒体后视镜已成“标配”》

《取消二手车限迁政策 跟你我有毛关系？》

《时尚叒小巧 盯盯拍mini ONE首发评测》

APP商店搜索中关村在线，看2018年最新手机、笔记本评价排行

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。

相关问答

你好,AODI自动驾驶汽车拥有众多传感器包括12个超声波传感器、4个高清俯视鱼眼摄像头、1个高清3D摄像头、1个红外线夜视摄像头、4个雷达传感器和1个激光扫描器...

优缺点主要在摄像头,雷达等关键原件。自动驾驶汽车传感器的摄像头的优点:分辨率高,能探测物体质地和颜色,成本低;缺点摄像头逆光或光影复杂时效果差,受恶劣...

您好,华为自动驾驶系统使用的传感器包括但不限于以下几种:1.激光雷达(Lidar):用于测量周围环境的距离和形状,以创建地图和检测障碍物。2.摄像头:用于...

[最佳回答](1)电磁波3.0×108解:(1)雷达和激光都是电磁波,它的传播速度为3.0×108m/s.(2)由题可得汽车的最高时速为v=40km/h耗完电池...

二十几亿美元的B2隐形轰炸机都要人工操控,更不要说小小的汽车,还是打的坐公交吧二十几亿美元的B2隐形轰炸机都要人工操控,更不要说小小的汽车,还是打的坐公交...

[最佳回答]随着汽车科技的不断进步,自动驾驶系统也逐渐的被很多消费者所熟知,像目前很多车型都已经配备了自动驾驶系统,虽然还不能实现无人驾驶但是目前的自动...

[最佳回答]自动驾驶需要驾照。很多人为了考驾照吃了不少苦,也有人觉得有一辆能自动驾驶的车就好了!但是,即使实现了全自动驾驶,也不代表不用考驾照。自动驾驶...

[最佳回答](1)汽油完全燃烧放出的热量:Q放=mq=1.2kg×4.5×107J/kg=5.4×107J;由η=WQ放得,汽油机的有用功:W=ηQ放=30%×5.4×107J=1.62×107J;(2)由v=...

特斯拉是不能实现无人驾驶的,虽然特斯拉有自动驾驶辅助系统,仍是要求驾驶员进行主动监控的;特斯拉的自动辅助驾驶功能是通过车身上的八个摄像头和十...

[回答]自动驾驶操作系统是一个流程化、复杂的综合系统,设计到众多流程和领域。首先,分为不同的层,包括:感知层、认知层、决策规划层、控制层和执行层几个...