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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

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

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