智能汽车感知硬件盘点
2023-6-22 17:55:15 Author: 谈思实验室(查看原文) 阅读量:14 收藏

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人类是视觉动物,凭借双眼获取视觉信息、辨别方向和距离。而当你的汽车帮助你驾驶的时候,什么又是它的“眼睛”呢?
答案是车载传感器。它们持续不断地采集环境信息,然后回传给智能汽车的大脑——计算平台。通过感知算法精准地复现出周围环境,再由决策算法基于对周围环境的认知来进行车辆的路径规划。
今天我们就来说说智驾系统感知层面最常见的几种传感器,它们有什么区别?又如何实现互补?

摄像头
摄像头是最常见的汽车传感器,装在车身四周可以从多角度捕捉环境图像,在90 年代就已开始进入商用并逐渐普及。它也是最接近人眼的传感器,能够获取到丰富的色彩和细节信息,比如车道线,指示标志,红绿灯等等。但是,其局限性也非常明显,如果遇到会暗光、逆光等影响“视线”的情况,摄像头也会像人眼一样看不清从而丢失目标。

出隧道时的逆光可能会让摄像头“致盲”
同时,视觉感知技术的核心在于通过软件算法去解析高密度的信息,也就是通过“识别”这些物体并“估测”它们的距离。如果遇到一些“不认识”的物体,比如道路上的异形障碍物等,可能会因为无法全面而准确地感知,从而导致系统做出错误的决策。
也正因如此,仅基于摄像头的智能驾驶方案大多停留在L2 阶段,涉及 L3 级别以上的自动驾驶功能仍存在许多 corner case 无法完美解决。这时,就需要其他传感器来进行“互补”。

毫米波雷达
毫米波雷达是一种使用毫米波段进行测距、探测、跟踪、成像的主动传感器。它可主动发射电磁波,穿透烟尘,几乎不受光线和天气影响,帮助车辆实时感知周围物体并提供较为准确的距离和速度信息。
但是,毫米波雷达的感知精度并不理想,不具备图像级的成像能力。因为毫米波雷达是利用在目标物体表面的反射、漫反射和散射来进行目标检测和跟踪,所以对于像行人、动物、自行车这一类低反射率的目标,探测准确度也会大打折扣,路面上的静态物体也可能被当成杂波过滤掉了。
另外,4D毫米波雷达其实也是毫米波雷达的一种,并非什么新物种。相比传统 3D 毫米波雷达而言,4D 毫米波多加了一个高度信息,但是分辨率相比激光雷达来说还是有很大差距。
目前市场上的4D 毫米波雷达每帧约输出 1000 多点,而一个 128 线激光雷达每帧输出可达十几万点,二者输出的数据量相差了 2 个数量级之多。

毫米波雷达点云示意

激光雷达
激光雷达也是一种主动传感器,最常见的ToF (Time of Flight) 测距法,就是通过主动发射激光光束,并测量他们与周围物体反射往返的时间来确定距离和位置。激光雷达通过向外界发出每秒数百万个激光点,可以获取到这些点的三维定位信息,清晰呈现出行人、斑马线、车辆、树木等物体细节,达到图像级分辨率。而且,激光点越密集,分辨率就越高,越能完整且清晰地重构真实世界。
由于其“主动发光”的特性,激光雷达受周围环境光线变化的影响非常小,在一片漆黑的夜间环境也能够“精准洞察”。此外,激光雷达能够直接获取到物体的体积和距离,不像摄像头要靠“猜”,因此针对小型、异形障碍物的检测,应对近距离加塞、隧道、车库等复杂场景,都会有更好的发挥。不过,激光雷达的性能在大雨、雪、雾等极端天气下也会受到一定程度的影响。

真实点云图
综上所述,其实摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种智能汽车上最常见的传感器,各有优缺点。但三个传感器叠加在一起,就能发挥更大的作用。

摄像头是被动传感器,能识别丰富的色彩信息,但受光线影响显著,在一些光线不好的环境下置信度相对较低。毫米波雷达的置信度高,但因分辨率较低,能够识别出的物体类型较少,无法有效感知行人、自行车或更小的物体。激光雷达不论是从测距能力、置信度、可感知物体细节,综合实力都很出色,可能最大的缺点,就是有点“贵”。

但毫无疑问的是,激光雷达的成本正在迅速降低,越来越多的汽车厂商已经将激光雷达集成至了量产车型中,提升智能驾驶系统的安全性与舒适性。随着芯片化技术在不断进化,激光雷达的元器件数量已大幅减少,而且自动化产线的效率上升,也有助于生产成本的下降。激光雷达已经从几年前的百万元级别,降至了目前的几千元级别,成为普通消费者也能用上的“汽车黑科技”。
最后回归到用户需求,一个智能驾驶系统是不是“好用”,还是用户说了算。在感知层面,传感器各有长短版,如何让它们更好地“各司其职”,发挥各自最大的优势才是关键。随着智能驾驶软件能力的不断迭代,相信未来也会逐渐“解锁”更多的硬件潜力,进而赋予消费者更丝滑、更舒适的智驾体验。

来源:智能网联汽车网

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文章来源: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzOTc2OTAxMg==&mid=2247523308&idx=1&sn=30c0441a6288fe19bd2377f2cf7db580&chksm=e927df37de5056214c413d0c826e4408ec894c14290d6c64027ef0ed19676df7a31ccd892588#rd
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