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自動駕駛汽車中使用的傳感器有哪些

文章出處：新聞動態(tài) 責任編輯：百世精工科技發(fā)表時間：2023-05-18 19:40:51

汽車工程師已經(jīng)開發(fā)出半自動駕駛汽車。全自動駕駛汽車離現(xiàn)實不遠了。根據(jù)最近的研究，到2035年，自動駕駛（AD）可以創(chuàng)造3000億至4000億美元的收入。

自動駕駛汽車不僅展示了技術(shù)的先進程度，而且還是一個有爭議的話題。人們對安全、技術(shù)故障、黑客攻擊和潛在的駕駛工作流失的擔憂是合理的。相反，情況可能正好相反。AD可以帶來更安全的乘車，更大的便利性，以及更多的生產(chǎn)力或空閑時間。未來的“司機”不必在交通上浪費時間，而是可以將通勤時間花在工作、閱讀或趕上電視劇上。

自動駕駛汽車的一個關(guān)鍵組成部分是傳感器技術(shù)——準確地說是異構(gòu)傳感器。傳感器數(shù)據(jù)使用人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）進行訓(xùn)練，以觀察和響應(yīng)周圍環(huán)境?；贏I和ML算法，車輛使用傳感器找到理想的路線，決定在哪里或不駕駛，檢測附近的物體，行人或其他車輛以避免碰撞，并對意外情況做出反應(yīng)。

在自動駕駛汽車的開發(fā)方面有兩個主要的努力。

1. 使用攝像頭和計算機視覺進行駕駛

2. 采用傳感器融合（即使用異構(gòu)傳感器使汽車看到、傾聽和感知周圍環(huán)境）

大多數(shù)工程師已經(jīng)確定AD只能通過車載攝像頭和計算機視覺取得成功。相反，傳感器融合是最安全、最可靠的選擇。

自動駕駛汽車中使用的傳感器技術(shù)主要有四種：

?相機

?激光雷達

?雷達

?聲納

由于傳感器融合技術(shù)和快速改進的人工智能，自動駕駛汽車已經(jīng)開始被認可為一種真正的未來可能性。預(yù)計到2030年，全球約12%的車輛注冊將是AD。

至于失去駕駛工作，當計算機被引入時，也提出了類似的擔憂，我們知道這項技術(shù)已經(jīng)在全球范圍內(nèi)創(chuàng)造了數(shù)百萬個就業(yè)機會。自動駕駛汽車很可能也會增加汽車行業(yè)技能工作的必要性。

讓我們探討一下實現(xiàn)自動駕駛的傳感器技術(shù)。

相機

攝像頭已經(jīng)用于車輛的倒車、倒車駕駛、自適應(yīng)巡航控制和車道偏離警告。

自動駕駛汽車使用高分辨率彩色圖像攝像頭

自動駕駛汽車使用高分辨率彩色圖像攝像頭來獲得周圍環(huán)境的360度視圖。圖像可以從不同角度收集為多維數(shù)據(jù)和/或視頻片段。目前正在測試不同的圖像和視頻捕獲方法，以及人工智能技術(shù)的使用。有必要確保安全駕駛的可靠道路決策是可能的。這些是資源密集型任務(wù)。

這種相機確實顯示出潛力，尤其是在先進的人工智能和機器學(xué)習方面。高分辨率攝像頭可以正確檢測和識別物體、感知其他車輛的移動、確定路線并可視化其 3D 環(huán)境。它們近似于人眼，使車輛能夠像真人駕駛的那樣駕駛。

但也有缺點。例如，相機的可見性取決于環(huán)境條件。由于相機是被動傳感器，因此在低能見度條件下不可靠。紅外相機可能是一種選擇，但這些圖像必須由 AI 和 ML 解釋，這仍在進行中。

兩種類型的攝像頭傳感器用于 AD：單攝像頭或立體攝像頭。單聲道相機具有單個鏡頭和圖像傳感器。它只能拍攝二維圖像，可以識別物體、人和交通信號。然而，2D 圖像在確定物體的深度或距離方面沒有用處。這樣做需要高度復(fù)雜的 ML 算法，其結(jié)果值得懷疑。

立體相機有兩個鏡頭和兩個圖像傳感器。它從不同角度同時拍攝兩張圖像。處理圖像后，相機可以確定物體的深度或距離，使其成為 AD 的更好選擇——除了低光下的能見度問題。

一些開發(fā)人員將單攝像頭與測距技術(shù)（如激光雷達或雷達）和傳感器融合相結(jié)合，以準確預(yù)測交通狀況。

相機無疑在 AD 中發(fā)揮著重要作用。但是，他們需要幫助。

激光

雷達激光雷達是實現(xiàn)自動駕駛車輛的重要技術(shù)之一。自 80 年代以來，它是一種用于地理空間傳感的成像技術(shù)。自動駕駛汽車通常會在車頂安裝一個旋轉(zhuǎn)激光雷達傳感器。

機械旋轉(zhuǎn)激光雷達系統(tǒng)

兩種類型的 LIDAR 傳感器可用于 AD。一種是安裝在車頂上的機械旋轉(zhuǎn)激光雷達系統(tǒng)。但這些系統(tǒng)通常成本高昂且對振動敏感。固態(tài)激光雷達是另一種不需要旋轉(zhuǎn)的選擇。它們是自動駕駛汽車的首選。

激光雷達傳感器是有源傳感器。它基于飛行時間原理工作，向周圍發(fā)射數(shù)千束紅外激光束，并使用光電探測器檢測反射脈沖。激光雷達系統(tǒng)測量激光束發(fā)射與光電探測器檢測到激光束之間的時間。

根據(jù)發(fā)射和檢測之間的時間，計算激光束以光速傳播的距離。根據(jù)不同脈沖覆蓋的距離創(chuàng)建三維點云。反射脈沖記錄為點云（即空間中代表3D對象的一組點）。

這種激光雷達系統(tǒng)非常精確，可以檢測極小的物體。然而，與可見光相機一樣，激光雷達在低光能見度下不可靠，因為激光脈沖的反射會受到天氣條件的影響。另一個缺點是成本，以數(shù)千計。

但激光雷達仍然對AD充滿希望，因為新的開發(fā)正在嘗試和測試。

雷達

雷達傳感器已經(jīng)用于許多車輛，用于自適應(yīng)巡航控制、駕駛員輔助、防撞和自動制動。通常，使用用于遠程探測的 77GHz 雷達或用于短程探測的 24 GHz 雷達。短程雷達（24 GHz）可達 30 米。防撞和停車輔助具有成本效益。遠程（77 GHz）可達250米。它用于物體檢測、自適應(yīng)巡航控制和輔助制動。

雷達在檢測金屬物體方面非常出色。它可以與攝像頭一起使用，以準確監(jiān)控周圍車輛的運動并檢測潛在的障礙物。

雷達的自動駕駛能力有限，因為它無法對物體進行分類。雷達數(shù)據(jù)可以檢測物體，但無法識別它們。充其量，低分辨率雷達可以支持單色攝像頭和激光雷達或立體攝像頭來處理低能見度的情況。

聲納

聲納技術(shù)也正在針對AD進行測試，被動聲納偵聽來自周圍物體的聲音，并估計物體與它們的距離。主動聲納發(fā)射聲波并檢測回波，以根據(jù)飛行時間原理估計附近物體的距離。

聲納可以在低能見度下運行，但對于自動駕駛汽車來說，它的弊大于利。聲速限制了聲納的實時操作，以實現(xiàn)安全AD。此外，聲納可能會產(chǎn)生誤報。最后，它可以在短距離內(nèi)檢測大型物體，但無法識別或分類它們。聲納僅用于意外情況下的防撞。

慣性傳感器

慣性傳感器，如加速度計和陀螺儀，在實現(xiàn)自動駕駛方面非常有用。慣性傳感器可用于跟蹤車輛的運動和方向。它們可用于向車輛發(fā)出信號，使其在崎嶇不平的道路上穩(wěn)定或采取行動以避免潛在事故。

全球定位系統(tǒng)

自我校正GPS是自動駕駛的一項重要要求。使用基于衛(wèi)星的三角測量技術(shù)，GPS可以讓車輛在三維空間中精確定位汽車。

有時，由于障礙物或欺騙，GPS信號不可用或受到干擾。在這種情況下，自動駕駛汽車必須依靠本地蜂窩網(wǎng)絡(luò)和慣性傳感器的數(shù)據(jù)來準確跟蹤汽車的位置。

結(jié)論

自動駕駛汽車通常使用多個異構(gòu)傳感器。使用多個傳感器的一個優(yōu)點是用于備份 - 如果一個傳感器發(fā)生故障，另一個傳感器可以補償它。全自動駕駛汽車需要使用來自不同傳感器的數(shù)據(jù)來確定周圍環(huán)境，需要傳感器融合技術(shù)。