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智能汽車(chē)主要傳感器類型淺析
2021-09-06 12:37:11· 來(lái)源：跋山涉水
智能汽車(chē)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)駕駛功能，主要依靠負(fù)責(zé)環(huán)境感知的傳感器，其類似于人的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，如果沒(méi)有環(huán)境感知傳感器的支撐，將無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。多種傳
智能汽車(chē)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)駕駛功能，主要依靠負(fù)責(zé)環(huán)境感知的傳感器，其類似于人的視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，如果沒(méi)有環(huán)境感知傳感器的支撐，將無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛功能。多種傳感器融合可滿足各種復(fù)雜路況，同時(shí)保證汽車(chē)軟件系統(tǒng)冗余，具體主要依靠激光雷達(dá) 、 攝像頭 、毫米波雷達(dá)的數(shù)據(jù)融合提供給計(jì)算單元進(jìn)行算法處理 。
一、汽車(chē)加速智能，感知先行
在軟件定義汽車(chē)過(guò)程中，自動(dòng)駕駛感知層的硬件及算法是整車(chē)智能化的基礎(chǔ)。傳感器作為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的“眼睛”和“耳朵”，目前主流的自動(dòng)駕駛傳感器以攝像頭和雷達(dá)為主，其中，雷達(dá)可分為毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)，攝像頭則按其安裝位置不同，可分為前視、側(cè)視、后視和內(nèi)置四種類型。
圖1 自動(dòng)駕駛主流傳感器對(duì)比（含主要生產(chǎn)廠家）
在傳感層的軟件體系中，攝像頭傳感器通過(guò)視覺(jué)算法，攝像頭可對(duì)車(chē)道、路邊、障礙物、行人進(jìn)行有效識(shí)別，不足在于識(shí)別范圍受限、穩(wěn)定性差。為了提升雷達(dá)性能，其軟件算法也需要不斷提升，例如，毫米波雷達(dá)和攝像頭一樣，在單獨(dú)工作時(shí)都需要運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤，不斷提高這部分算法的可靠性和準(zhǔn)確性是難點(diǎn)所在，同時(shí)，單傳感器提供準(zhǔn)確的檢測(cè)信號(hào)也是后續(xù)融合信號(hào)是否會(huì)更加精準(zhǔn)的基礎(chǔ)，因此對(duì)于毫米波雷達(dá)和攝像頭的數(shù)據(jù)處理算法開(kāi)發(fā)，是需要大量的思考、設(shè)計(jì)、仿真和測(cè)試驗(yàn)證來(lái)持續(xù)改進(jìn)。
二、視覺(jué)主導(dǎo)方案VS 激光雷達(dá)主導(dǎo)方案
目前自動(dòng)駕駛傳感器的選擇存在兩種不同的路徑：一種以攝像頭主導(dǎo)，搭配毫米波雷達(dá)，使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，典型代表有特斯拉、 Moblieye 以及百度 Apollo Lite ；另一種則以激光雷達(dá)為主同時(shí)搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，遠(yuǎn)距離全方位探測(cè)能力強(qiáng)，但成本相對(duì)較高，典型代表為谷歌 Waymo 、百度 Apollo 、文遠(yuǎn)知行等主流無(wú)人駕駛企業(yè)。
圖2、視覺(jué)主導(dǎo)方案VS 激光雷達(dá)主導(dǎo)方案
當(dāng)前，兩種路徑各有利弊，依舊存在分歧：
視覺(jué)主導(dǎo)方案：攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)與人眼感知的真實(shí)世界最為相似，接近人類駕駛的形態(tài)。而且，在當(dāng)前激光雷達(dá)價(jià)格居高不下的情況下，僅使用攝像頭更容易控制成本；
激光雷達(dá)主導(dǎo)方案：“雷達(dá) 視覺(jué)”方案的優(yōu)勢(shì)是監(jiān)測(cè)的距離更長(zhǎng)、精度更高、響應(yīng)更快，且不受環(huán)境影響。其對(duì)三維信息的處理，例如物體大小、移動(dòng)速度的計(jì)算都有著非常優(yōu)異的表現(xiàn)。
目前兩種路徑尚未分出勝負(fù)，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)的價(jià)格正在加速下降，其全方位探測(cè)能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢(shì)將逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，有望成為未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)主流的配置。
一、汽車(chē)加速智能，感知先行
在軟件定義汽車(chē)過(guò)程中，自動(dòng)駕駛感知層的硬件及算法是整車(chē)智能化的基礎(chǔ)。傳感器作為自動(dòng)駕駛汽車(chē)的“眼睛”和“耳朵”，目前主流的自動(dòng)駕駛傳感器以攝像頭和雷達(dá)為主，其中，雷達(dá)可分為毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)以及超聲波雷達(dá)，攝像頭則按其安裝位置不同，可分為前視、側(cè)視、后視和內(nèi)置四種類型。
圖1 自動(dòng)駕駛主流傳感器對(duì)比（含主要生產(chǎn)廠家）
在傳感層的軟件體系中，攝像頭傳感器通過(guò)視覺(jué)算法，攝像頭可對(duì)車(chē)道、路邊、障礙物、行人進(jìn)行有效識(shí)別，不足在于識(shí)別范圍受限、穩(wěn)定性差。為了提升雷達(dá)性能，其軟件算法也需要不斷提升，例如，毫米波雷達(dá)和攝像頭一樣，在單獨(dú)工作時(shí)都需要運(yùn)行目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤，不斷提高這部分算法的可靠性和準(zhǔn)確性是難點(diǎn)所在，同時(shí)，單傳感器提供準(zhǔn)確的檢測(cè)信號(hào)也是后續(xù)融合信號(hào)是否會(huì)更加精準(zhǔn)的基礎(chǔ)，因此對(duì)于毫米波雷達(dá)和攝像頭的數(shù)據(jù)處理算法開(kāi)發(fā)，是需要大量的思考、設(shè)計(jì)、仿真和測(cè)試驗(yàn)證來(lái)持續(xù)改進(jìn)。
二、視覺(jué)主導(dǎo)方案VS 激光雷達(dá)主導(dǎo)方案
目前自動(dòng)駕駛傳感器的選擇存在兩種不同的路徑：一種以攝像頭主導(dǎo)，搭配毫米波雷達(dá)，使用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，典型代表有特斯拉、 Moblieye 以及百度 Apollo Lite ；另一種則以激光雷達(dá)為主同時(shí)搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，遠(yuǎn)距離全方位探測(cè)能力強(qiáng)，但成本相對(duì)較高，典型代表為谷歌 Waymo 、百度 Apollo 、文遠(yuǎn)知行等主流無(wú)人駕駛企業(yè)。
圖2、視覺(jué)主導(dǎo)方案VS 激光雷達(dá)主導(dǎo)方案
當(dāng)前，兩種路徑各有利弊，依舊存在分歧：
視覺(jué)主導(dǎo)方案：攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)與人眼感知的真實(shí)世界最為相似，接近人類駕駛的形態(tài)。而且，在當(dāng)前激光雷達(dá)價(jià)格居高不下的情況下，僅使用攝像頭更容易控制成本；
激光雷達(dá)主導(dǎo)方案：“雷達(dá) 視覺(jué)”方案的優(yōu)勢(shì)是監(jiān)測(cè)的距離更長(zhǎng)、精度更高、響應(yīng)更快，且不受環(huán)境影響。其對(duì)三維信息的處理，例如物體大小、移動(dòng)速度的計(jì)算都有著非常優(yōu)異的表現(xiàn)。
目前兩種路徑尚未分出勝負(fù)，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)的價(jià)格正在加速下降，其全方位探測(cè)能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢(shì)將逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，有望成為未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)主流的配置。
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