虹科 | 传感器融合：自动驾驶的关键技术

为了使车辆能够自动驾驶，它们必须使用传感器来感知周围的环境:摄像头、雷达、超声波和激光雷达传感器。

传感器如何实现自动驾驶？

大众甲壳虫看起来很美，但是它认不出周围的环境。对环境的感知和人类利用感官进行自动驾驶一样重要。因此，现代车辆配备了各种传感器，可以帮助它们检测周围的环境，并为驾驶员提供支持。

感知环境最重要的车辆传感器是摄像头、雷达、超声波和激光雷达传感器。除了相机，都是基于飞行时间的原理。

所有这些传感技术有什么区别？它们的优缺点是什么？哪种距离传感器最适合自动驾驶？激光雷达和雷达？未来的自动驾驶汽车是依靠单一传感器，还是依靠传感器融合技术？

飞行时间原理简介；飞行时间根据信号击中物体并反射回来所用的时间来间接测量距离和速度。这个原理可以在动物王国中找到，也称为回声定位，海豚和蝙蝠用它来定位。

用照相机感知色觉

摄像头已经是新生产的车辆不可或缺的一部分:它们让司机更容易控制驾驶和停车。此外，自适应巡航控制或车道偏离警告等系统都离不开摄像头。除了安装在汽车上，在不久的将来，摄像头也将用于汽车上。他们将测试司机是否分心、没有系安全带或疲劳。这对下一阶段的自动驾驶发展尤为重要。

摄像机拍摄的图像生动地感知了周围的环境。除了颜色，它们还可以提供纹理和对比度数据。它可以可靠地识别路标或交通标志，并准确地检测和识别静态物体和移动物体。由于摄像机只能在周围环境亮度足够的情况下探测物体，因此在恶劣的环境条件下(如雪或雾)和黑暗中，摄像机的可靠性受到限制。另外，摄像头不提供距离信息(如果不加算法的话)。为了获得3D图像，至少需要两个摄像头，就像立体摄像机或者图像识别软件一样，对计算性能要求很高。

深度讨论:普通相机和立体相机

两个不同的相机，有什么区别？

普通照相机(“眼睛”)具有照相机镜头和图像传感器来提供2D图像。这些图像是驾驶助手和识别交通标志的基础。然而，距离测量是不可能的。距离只能使用复杂的学习算法来计算。

立体摄像机(两只“眼睛”)更加昂贵和笨重。它主要由两个摄像头和两个图像传感器组成。立体摄像机同时从不同角度拍摄两幅图像。通过校准它们来创建3D图像，可以计算距离和速度。立体摄像机已经在一些生产车辆中用于为驾驶员辅助系统提供信息，例如自适应巡航控制和紧急制动辅助系统。

雷达-内置距离传感器

由于所谓的“雷达陷阱”，雷达传感器(无线电测距)获得了广泛的声誉。近几十年来，它们还被安装在车辆上测量距离，或应用于紧急制动辅助系统，以提供可靠的数据，无论天气条件如何。

雷达传感器如何测量距离？雷达技术是基于飞行时间的原理。该传感器以电磁波(无线电波)的形式发射短脉冲，几乎以光速传播。当波击中物体时，它们会被反射回传感器。发送和接收的时间间隔越短，物体越近。

因此，基于波传播速度，可以计算到对象的距离，从而可以高精度地确定距离。通过串联几个测量值，车辆传感器也可以确定速度。这项技术可以使用驾驶员辅助系统，如自适应巡航控制和自动制动辅助系统。

雷达传感器既耐用又便宜，即使在恶劣的天气条件下通常也能提供可靠的数据。然而，距离传感器识别和区分物体的难度更大。原因是雷达数据的分辨率低，这意味着可以探测到物体，但无法对其进行分类。

深度讨论:近程雷达和远程雷达

现在大部分都是用两种不同的雷达系统来覆盖近程和远程。

近程雷达:近程(最长30米)由近程雷达探测，通常基于24 GHz频谱中的频带。它结构紧凑，干扰问题少，价格便宜。近距离雷达有助于停车操作、监控盲点和警告驾驶员发生碰撞。

远程雷达:远程雷达用于探测距离小于250米的物体和车辆，并测量其速度。这项技术使用76 GHz到77 GHz之间的频率，性能更高。然而……由于分辨率较低，长距离的物体并不总是能够被可靠地选择。由于远程雷达可以实现紧急制动辅助和自适应巡航控制(即使在高速上)，因此在实现接下来的自动驾驶(如高速公路驾驶)中发挥着重要作用。

超声波——近距离专家

如今，大多数车辆都配备了停车辅助设备。例如，如果车辆接近停车柱，车载计算机上会显示一个颜色条，并发出警告声。为我们提供有关监控区域内柱子的确切位置以及车辆附近的信息。辅助系统可以通过几个超声波传感器来实现，通常安装在车辆周围的安全处。

超声波也是基于飞行时间的原理，发出人耳听不到的频率为20000Hz的声波，探测车辆附近障碍物的距离。除了停车辅助，超声波传感器还用于监控盲点和紧急制动辅助系统。

超声波传感器经久耐用，可以在夜间和雾天提供可靠的距离数据。无论物体的材质或颜色如何，都可以检测出来。然而，这些车辆传感器的检测范围不到10米，这意味着该技术只能在近距离使用。

进一步讨论:声纳

声纳通常与超声波结合使用，即超声波在海事领域的应用。

声纳(声学导航和测距):声纳是一种利用声波(通常是超声波)进行定位的测量技术。主要用在水下，因为声音传播的损耗(尤其是高频)比在空气中小很多。根据水下声速和物体反射时间可以计算出距离。

激光雷达——3D可靠的环境信息

与超声波传感器相比，激光雷达传感器适合短距离和长距离使用。虽然激光雷达已经存在很多年了，但是直到本世纪初，它才越来越多的应用在汽车上。激光雷达被认为是实现更高自主驾驶的关键部分。

关键技术激光雷达:防撞是实现下一级自动驾驶的重要前提。这项技术需要可靠的高分辨率3D数据。只有激光雷达能在汽车高速行驶时为我们提供远距离的环境信息。

激光雷达传感器也是基于飞行时间的原理。但它们不发射无线电波或超声波，而是发射激光脉冲，被物体反射后被光电探测器接收。激光雷达每秒发射高达100万个激光脉冲，以捕捉高分辨率的3D点云数据。

这些所谓的点云非常细致，不仅可以识别物体，还可以进行分类。例如，行人可以和骑自行车的人区分开来。激光雷达传感器具有远距离、耐用的特点，因此可以提供可靠的数据，几乎不受环境因素的影响，从而使车辆做出正确的驾驶决策。然而，在过去，激光雷达传感器非常昂贵，主要是由于机械旋转装置的复杂设计。然而，由于其固态设计越来越受欢迎，高分辨率3D传感器的成本已经大大降低。

进一步探索:机械激光雷达和固态激光雷达

两种最受欢迎的激光雷达是机械激光雷达和固态激光雷达。

机械式激光雷达:激光二极管由电机和齿轮带动旋转，使激光脉冲导向整个环境，视场高达360。然而，手动设置既复杂又昂贵。所以即使是量产，对于量产车来说单价也太贵了。

固态激光雷达:这种设计基于半导体技术，没有任何机械运动部件。因此，该系统更简单、更紧凑且免维护。它们也更便宜，可以更好地批量生产。它们可以用于所有级别的量产车，并将在未来的自动驾驶研究中发挥决定性作用。

通过传感器融合充分发挥优势

安全是自动驾驶的重中之重，因此车辆必须始终准确感知它们的s……四舍五入。为了实现这一点，相机、雷达、超声波和激光雷达传感器可以作为辅助技术相互辅助。主要目的是利用各种车辆传感器的优点来弥补其他传感器的缺点，最终通过传感器融合实现安全自动驾驶。

为了使车辆能够自动驾驶，它们必须使用传感器来感知周围的环境:摄像头、雷达、超声波和激光雷达传感器。

传感器如何实现自动驾驶？

大众甲壳虫看起来很美，但是它认不出周围的环境。对环境的感知和人类利用感官进行自动驾驶一样重要。因此，现代车辆配备了各种传感器，可以帮助它们检测周围的环境，并为驾驶员提供支持。

感知环境最重要的车辆传感器是摄像头、雷达、超声波和激光雷达传感器。除了相机，都是基于飞行时间的原理。

所有这些传感技术有什么区别？它们的优缺点是什么？哪种距离传感器最适合自动驾驶？激光雷达和雷达？未来的自动驾驶汽车是依靠单一传感器，还是依靠传感器融合技术？

飞行时间原理简介；飞行时间根据信号击中物体并反射回来所用的时间来间接测量距离和速度。这个原理可以在动物王国中找到，也称为回声定位，海豚和蝙蝠用它来定位。

用照相机感知色觉

摄像头已经是新生产的车辆不可或缺的一部分:它们让司机更容易控制驾驶和停车。此外，自适应巡航控制或车道偏离警告等系统都离不开摄像头。除了安装在汽车上，在不久的将来，摄像头也将用于汽车上。他们将测试司机是否分心、没有系安全带或疲劳。这对下一阶段的自动驾驶发展尤为重要。

摄像机拍摄的图像生动地感知了周围的环境。除了颜色，它们还可以提供纹理和对比度数据。它可以可靠地识别路标或交通标志，并准确地检测和识别静态物体和移动物体。由于摄像机只能在周围环境亮度足够的情况下探测物体，因此在恶劣的环境条件下(如雪或雾)和黑暗中，摄像机的可靠性受到限制。另外，摄像头不提供距离信息(如果不加算法的话)。为了获得3D图像，至少需要两个摄像头，就像立体摄像机或者图像识别软件一样，对计算性能要求很高。

深度讨论:普通相机和立体相机

两个不同的相机，有什么区别？

普通照相机(“眼睛”)具有照相机镜头和图像传感器来提供2D图像。这些图像是驾驶助手和识别交通标志的基础。然而，距离测量是不可能的。距离只能使用复杂的学习算法来计算。

立体摄像机(两只“眼睛”)更加昂贵和笨重。它主要由两个摄像头和两个图像传感器组成。立体摄像机同时从不同角度拍摄两幅图像。通过校准它们来创建3D图像，可以计算距离和速度。立体摄像机已经在一些生产车辆中用于为驾驶员辅助系统提供信息，例如自适应巡航控制和紧急制动辅助系统。

雷达-内置距离传感器

由于所谓的“雷达陷阱”，雷达传感器(无线电测距)获得了广泛的声誉。近几十年来，它们还被安装在车辆上测量距离，或应用于紧急制动辅助系统，以提供可靠的数据，无论天气条件如何。

雷达传感器如何测量距离？雷达技术是基于飞行时间的原理。该传感器以电磁波(无线电波)的形式发射短脉冲，几乎以光速传播。当波击中物体时，它们会被反射回传感器。发送和接收的时间间隔越短，物体越近。

因此，基于波传播速度，可以计算到对象的距离，从而可以高精度地确定距离。通过串联几个测量值，车辆传感器也可以确定速度。这项技术可以使用驾驶员辅助系统，如自适应巡航控制和自动制动辅助系统。

雷达传感器既耐用又便宜，即使在恶劣的天气条件下通常也能提供可靠的数据。然而，距离传感器识别和区分物体的难度更大。原因是雷达数据的分辨率低，这意味着可以探测到物体，但无法对其进行分类。

深度讨论:近程雷达和远程雷达

现在大部分都是用两种不同的雷达系统来覆盖近程和远程。

近程雷达:近程(最长30米)由近程雷达探测，通常基于24 GHz频谱中的频带。它结构紧凑，干扰问题少，价格便宜。近距离雷达有助于停车操作、监控盲点和警告驾驶员发生碰撞。

远程雷达:远程雷达用于探测距离小于250米的物体和车辆，并测量其速度。这项技术使用76 GHz到77 GHz之间的频率，性能更高。然而……由于分辨率较低，长距离的物体并不总是能够被可靠地选择。由于远程雷达可以实现紧急制动辅助和自适应巡航控制(即使在高速上)，因此在实现接下来的自动驾驶(如高速公路驾驶)中发挥着重要作用。

超声波——近距离专家

如今，大多数车辆都配备了停车辅助设备。例如，如果车辆接近停车柱，车载计算机上会显示一个颜色条，并发出警告声。为我们提供有关监控区域内柱子的确切位置以及车辆附近的信息。辅助系统可以通过几个超声波传感器来实现，通常安装在车辆周围的安全处。

超声波也是基于飞行时间的原理，发出人耳听不到的频率为20000Hz的声波，探测车辆附近障碍物的距离。除了停车辅助，超声波传感器还用于监控盲点和紧急制动辅助系统。

超声波传感器经久耐用，可以在夜间和雾天提供可靠的距离数据。无论物体的材质或颜色如何，都可以检测出来。然而，这些车辆传感器的检测范围不到10米，这意味着该技术只能在近距离使用。

进一步讨论:声纳

声纳通常与超声波结合使用，即超声波在海事领域的应用。

声纳(声学导航和测距):声纳是一种利用声波(通常是超声波)进行定位的测量技术。主要用在水下，因为声音传播的损耗(尤其是高频)比在空气中小很多。根据水下声速和物体反射时间可以计算出距离。

激光雷达——3D可靠的环境信息

与超声波传感器相比，激光雷达传感器适合短距离和长距离使用。虽然激光雷达已经存在很多年了，但是直到本世纪初，它才越来越多的应用在汽车上。激光雷达被认为是实现更高自主驾驶的关键部分。

关键技术激光雷达:防撞是实现下一级自动驾驶的重要前提。这项技术需要可靠的高分辨率3D数据。只有激光雷达能在汽车高速行驶时为我们提供远距离的环境信息。

激光雷达传感器也是基于飞行时间的原理。但它们不发射无线电波或超声波，而是发射激光脉冲，被物体反射后被光电探测器接收。激光雷达每秒发射高达100万个激光脉冲，以捕捉高分辨率的3D点云数据。

这些所谓的点云非常细致，不仅可以识别物体，还可以进行分类。例如，行人可以和骑自行车的人区分开来。激光雷达传感器具有远距离、耐用的特点，因此可以提供可靠的数据，几乎不受环境因素的影响，从而使车辆做出正确的驾驶决策。然而，在过去，激光雷达传感器非常昂贵，主要是由于机械旋转装置的复杂设计。然而，由于其固态设计越来越受欢迎，高分辨率3D传感器的成本已经大大降低。

进一步探索:机械激光雷达和固态激光雷达

两种最受欢迎的激光雷达是机械激光雷达和固态激光雷达。

机械式激光雷达:激光二极管由电机和齿轮带动旋转，使激光脉冲导向整个环境，视场高达360。然而，手动设置既复杂又昂贵。所以即使是量产，对于量产车来说单价也太贵了。

固态激光雷达:这种设计基于半导体技术，没有任何机械运动部件。因此，该系统更简单、更紧凑且免维护。它们也更便宜，可以更好地批量生产。它们可以用于所有级别的量产车，并将在未来的自动驾驶研究中发挥决定性作用。

通过传感器融合充分发挥优势

安全是自动驾驶的重中之重，因此车辆必须始终准确感知它们的s……四舍五入。为了实现这一点，相机、雷达、超声波和激光雷达传感器可以作为辅助技术相互辅助。主要目的是利用各种车辆传感器的优点来弥补其他传感器的缺点，最终通过传感器融合实现安全自动驾驶。

标签：世纪海豚大众现代远程

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