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浅析“自动驾驶” (二) 智能驾驶相关传感器介绍

本文主要是介绍浅析“自动驾驶” (二) 智能驾驶相关传感器介绍,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

写在前面的话:本文仅是博主对于传感器的一些非专业看法。浅薄之见,如果对大家产生了误导,十分抱歉!

对于一辆智能汽车而言,如果说芯片是它的大脑,那多种传感器就是它的眼和耳。

最近看了知乎拆车实验室对特斯拉、2021款理想ONE辅助驾驶功能的测评视频,看到了好多人的疑问,其中被问到最多的是:明明前面有假人或者假车,为什么汽车还是会撞上去,是说辅助驾驶功能太挫了嘛?
想要回答这个问题,首先需要了解一辆具备辅助驾驶功能的汽车,之所以能够对外界进行感知,是因为它身上有各种各样的传感器。汽车使用的传感器主要有四类:超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和视觉摄像头。
下面会先给出四种传感器对应的参数和区别(图片转自知乎pajyyy),然后逐个去介绍。
转自知乎pajyyy

1. 超声波雷达

超声波雷达的工作原理是通过发射器发送超声波,然后通过接收机接收,通过时间差来进行测距。优势很明显:成本相当低;劣势也很明显,因为超声波的散射角比较大,波长比较长,对应的频率就会比较低(频率*波长=光速), 所以探测距离比较近,一般在3m左右;第二个劣势是对于雨雾天气,炎热天气,高速场景表现不是很好(毕竟超声波不是光)。所以超声波广泛用来做倒车以及泊车雷达。

2. 毫米波雷达

毫米波雷达的工作原理是通过发射器发送毫米波,然后接收机进行接收,通过时间差进行测距,通过返回波频率的变化来进行测速(多普勒效应:波频率的变化和相对速度正相关),然后通过返回波的相位差来估计物体的相对姿态。之所以叫做“毫米波”,是因为探头的波长在1mm-10mm之间。
毫米波雷达优势就比较多:

  1. 造价便宜,一个车上装上10个也没多少钱;
  2. 探测距离长,最远能够探测到250m左右;
  3. 雨雾穿透能力强,对天气的适应性比较强。

缺点也比较多,且对于智能驾驶场景都是致命的:

  1. 精度相对激光雷达比较差(毕竟它也不是光,波长比光大好几个数量级);
  2. 无法估计物体的高度信息!!!这在智能驾驶场景下是比较致命的,原因是超声波雷达天线阵列是水平布置的,可以通过横向波的相位差对物体姿态进行估计,但是物体高度需要垂直方向天线接收,毫米波雷达是做不到的。可能有人会问,为什么不加垂直方向的天线阵列呢?因为如何解决天线之间的电磁干扰是一个难题…最近华为推出了4D雷达,号称可以获取物体高度信息,那应该是解决了这个难题…
  3. 无法感知静止的物体;最近的新闻 一辆特斯拉在高速路上径直撞向侧翻的白色卡车,原因之一也是因为这个。讲道理,不是毫米波雷达感知不到这些静止物体,而是对这些静止物体(相对开普勒速度为0) 进行了忽略。这样做的主要原因是,当前的汽车辅助驾驶级别是L2,那么这个驾驶的主体责任还是在人身上而不是车,所以辅助驾驶其实更应该关注人的舒适性,避免因为很多静止物体或者对向物体(隧道场景,其他车道对向来车)导致频繁误检而刹车。其实就是“宁愿漏检也不要误报”。

所以具备辅助驾驶的汽车上,一般都会安装多个毫米波雷达,与视觉相机进行配合,提高辅助驾驶能力。

3. 激光雷达

激光雷达的工作原理和毫米波雷达类似,区别就是发射的是激光束。激光雷达除了造价高几乎没有缺点,但是上万美元的造价足以令很多车厂望而却步。激光雷达主要分为机械旋转式激光雷达,固态激光雷达两种。前者有机械结构可以使激光束360度无死角扫描,精度最高,但是成本也最高,难以实现车规量产,目前主要用在无人车上面;后者没有控制旋转的机械结构,但是可以通过电子部件来控制激光的发射角度,所以成本相对低,体积更小,稳定性也比较差,而且目前也没有实现量产。但是车厂对于激光雷达的需求是真实存在的,于是一种折中方案出现了:混合固态激光雷达。混合固态激光雷达成本比较低,目前华为推出的混合固态激光雷达仅售200美元左右(马斯克,咱考虑装一个叭…)
对于高速场景或者L2级驾驶来说,可能毫米波雷达+相机+炸裂的感知算法 已经足够了,但是对于高等级辅助驾驶来说,尤其是国内复杂的交通场景,激光雷达还是很有必要的。

4. 视觉相机

相机是日常生活中比较常见的传感器,而且是最接近人眼的传感器,几乎人眼能看到的,相机都可以看到,而且成本比较低。但问题是相机需要搭配强大的感知能力,需要海量复杂场景去训练模型。然而不管场景多复杂,总会有它的局限性,总会出现长尾问题。上面特斯拉在高速路上径直撞向侧翻的白色卡车的例子,主要原因就是相机感知的局限性(有全车检测,车头车尾检测,车轮角点检测,你见过车顶检测任务嘛…),所以除了需要具备数据闭环,模型自我迭代的能力外,还是需要毫米波雷达或者激光雷达进行配合。

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