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      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術

      來源:蓋世汽車 瀏覽次數:1906 發布日期:2022-03-26

      為了使車輛能夠自動駕駛,他們必須借助傳感器來感知周圍環境:攝像頭,雷達,超聲波和LiDAR傳感器等

      傳感器如何實現自動駕駛


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術



      大眾甲殼蟲看上去很美,但它并不能識別周圍的環境。對于汽車實現自動駕駛來說,感知環境就像人類利用感官一樣至關重要。因此,現代車輛配備了各種各樣的傳感器,可以幫助他們檢測周圍環境,從而為駕駛員提供支持。


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術



      感知環境最重要的車輛傳感器是攝像頭,雷達,超聲波和LiDAR傳感器。除攝像頭外,它們均基于飛行時間原理。

      所有這些感知技術有何不同?它們的優缺點是什么?哪種距離傳感器最適合自動駕駛?激光雷達與雷達?未來的自動駕駛汽車會借助單一傳感器,還是會依賴傳感器融合技術?

      飛行時間原理簡述:

      飛行時間基于信號撞擊物體并反射回來所花費的時間間接測量距離和速度。該原理可以在動物界找到,也稱為回聲定位,海豚和蝙蝠使用它來定向。


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術



      借助攝像頭感知彩色視覺


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術



      攝像頭已經是新生產車輛不可或缺的一部分:它們讓駕駛員操縱行駛和停車變得更加容易。此外,諸如自適應巡航控制或車道偏離警告之類的系統都離不開攝像頭。除了安裝在車外,攝像機還將在不久的將來用于車內。他們將檢測駕駛員是否分心,不系安全帶或疲倦狀態檢測。這對于自動駕駛的下一階段開發尤其重要。

      攝像機采集的圖像生動地感知了周圍環境。除了顏色之外,它們還可以提供紋理和對比度數據。能夠可靠地識別道路標記或交通標志,精確檢測、識別靜止物體和運動物體。由于攝像頭只有周圍環境亮度足夠的情況下才能檢測到物體,因此,在惡劣的環境條件下(如雪或霧)以及在黑暗中,照相機的可靠性受到限制。此外,相機不提供距離信息(如果不加入算法)。為了獲得3D圖像,至少需要兩個攝像頭,就像立體相機或圖像識別軟件一樣,這需要很高的計算性能。

      深入探討:普通攝像頭和立體攝像頭

      兩種不同的攝像頭,它們之間有什么區別?

      普通攝像頭(一只“眼睛”)具有一個相機鏡頭和一個圖像傳感器,提供2D圖像。這些圖像是行車助手、識別交通標志的基礎。但是,無法進行距離測量。距離只能使用復雜的,學習算法來計算。

      立體攝像頭(兩只“眼睛”)更昂貴,體積更大。它主要由兩個攝像頭和兩個圖像傳感器組成。立體攝像頭同時從不同角度拍攝兩個圖像。通過標定它們來創建3D圖像,可以計算距離和速度。立體攝像頭已經在某些量產車中使用,為駕駛員輔助系統提供信息,例如自適應巡航控制和緊急制動輔助系統。

      雷達–內置距離傳感器

      得益于所謂的“雷達陷阱”,雷達傳感器(無線電測距)獲得了廣泛的聲譽。近幾十年來,它們也已安裝在車輛中以測量距離,或應用于緊急制動輔助等系統以提供可靠數據,而不受天氣條件的影響。


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術


      雷達傳感器如何測量距離?雷達技術基于飛行時間原理。傳感器以電磁波(無線電波)的形式發出短脈沖,這些短脈沖幾乎以光速傳播。波浪撞擊物體后,它們就會被反射并反射回傳感器。發送和接收之間的時間間隔越短,對象越近。 

      因此,基于波的傳播速度,可以計算到物體的距離,從而可以高精度地確定距離。通過將幾個測量結果串聯在一起,車輛傳感器還可以確定速度。該技術可以使用駕駛員輔助系統,例如自適應巡航控制和自動剎車輔助系統等。 

      雷達傳感器堅固耐用,價格便宜,即使在不利的天氣條件下,通常也能提供可靠的數據。但是,距離傳感器在識別和區分物體方面有更大的困難。其原因是雷達數據的分辨率低,這意味著可以檢測到物體但不能對其進行分類。

      深入探討: 近距離雷達與遠距離雷達

      如今,大多數使用兩種不同的雷達系統來覆蓋近距離和遠距離。

      近距離雷達:近程(最多30米)由近距離雷達檢測,通常基于24 GHz頻譜中的一個頻段。它結構緊湊,干擾問題少,價格較便宜。近距離雷達有助于停車操作,監視盲點并警告駕駛員碰撞。

      遠距離雷達:遠距離雷達用于檢測距離不超過250米的物體和車輛,并測量其速度。該技術使用76 GHz至77 GHz之間的頻率,具有更高的性能。但是,由于分辨率低,距離較遠的物體不能總是可靠地被選中。由于遠程雷達能夠實現緊急制動輔助和自適應巡航控制(即使在高速行駛時),因此在實現下一步自動駕駛方面(例如高速公路駕駛)起著重要作用。

      超聲波–近距離專家

      如今,大多數的車輛都配備停車輔助裝置。例如,如果車輛駛近停車柱,則在車載計算機上顯示彩條并發出警告音。給我們提供有關柱子在受監視區域中的確切位置以及車輛附近的信息。該輔助系統可以通過幾個超聲波傳感器實現,這些傳感器通常安裝在車輛周圍的保險中。

      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術


      超聲波也是基于飛行時間原理,發射人耳聽不到的20,000 Hz頻率聲波,檢測車輛附近障礙物距離。除了停車輔助,超聲波傳感器還用于監視盲區和緊急制動輔助系統等。

      超聲波傳感器堅固耐用,可在夜間和霧天中提供可靠的距離數據。不管物體材料或顏色如何,都能夠檢測出來。但是,這些車輛傳感器的探測范圍小于10米,這意味著該技術只能在近距離使用。

      深入探討:聲納

      聲納一詞通常與超聲結合使用,即超聲波在海事領域的應用。

      聲納(聲音導航與測距):聲納是一種使用聲波(通常是超聲波)進行定位的測量技術。它主要用于水下,因為聲音的傳播(尤其是在高頻下)的損耗要比空氣中的損耗小得多。可以根據水下聲速和物體反射時間計算距離。

      LiDAR – 3D可靠的環境信息

      與超聲波傳感器相比,LiDAR(光檢測和測距)傳感器適用于短距離和遠距離使用。雖然激光雷達已經存在很多年,但直到本世紀初才越來越多地應用于汽車上,激光雷達被認為是實現更高自主性駕駛的關鍵部分。



      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術


      關鍵技術LiDAR:避免碰撞是實現下一級別自動駕駛的重要前提。這項技術需要可靠的高分辨率3D數據。只有LiDAR才能在汽車高速行駛的情況下為我們提供長距離范圍的環境信息。

      激光雷達傳感器也基于飛行時間原理。但是,它們發射的并不是無線電波或超聲波,而是發射激光脈沖,物體反射后被光電探測器接收。激光雷達每秒發射高達100萬個激光脈沖,捕獲高分辨率3D點云數據。

      這些所謂的點云非常詳細,不僅可以識別對象,還可以對其進行分類。例如,可以將行人與騎自行車的人區分開。LiDAR傳感器具有遠距離,堅固耐用的特點,因此可以提供可靠的數據,而這些數據幾乎不受環境因素的影響,從而使車輛能夠做出正確的駕駛決策。然而,在過去激光雷達傳感器非常昂貴,這主要是由于機械旋轉裝置的復雜設計。但是,由于它們的固態設計日益普及,因此高分辨率3D傳感器的成本已大大降低。

      深入探究:機械式激光雷達與固態式激光雷達

      最受歡迎的兩種激光雷達是機械式激光雷達和固態式激光雷達。

      機械式激光雷達:通過電動機和齒輪旋轉激光二極管,從而將激光脈沖引導到整個環境中,旋轉實現高達360°的視場。但是,手動設置很復雜且成本很高。因此,即使是大量生產,單價對于批量生產的車輛來說也過于昂貴。

      固態式激光雷達:該設計基于半導體技術,沒有任何機械運動部件。因此,系統更簡單,更緊湊且無需維護。它們也更便宜,并且可以更好地批量生產。它們可用于所有級別的批量生產車輛中,在未來自動駕駛研究中,將發揮決定性的作用,

      通過傳感器融合發揮優勢


      【虹科干貨】傳感器融合–自動駕駛的關鍵技術


      安全是自動駕駛的重中之重,因此車輛必須始終精確感知其周圍環境。為了實現這一點,攝像頭,雷達,超聲波和LiDAR傳感器可以作為輔助技術相互協助。主要目的是利用各種車輛傳感器的優勢來彌補其他傳感器的劣勢,最終通過傳感器融合實現安全的自動駕駛。


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