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汽车为什么有这么多传感器,作用都是干嘛的?
传感器,毫米波,激光汽车为什么有这么多传感器,作用都是干嘛的?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
现在的摄像头排布,基本上都会采用前视,侧视,后视,内视的排布,包括广角镜头,长焦镜头,数量从5个到10个不等。
车载摄像头的优点就是分辨率高,采集信息丰富,最符合人类视觉的语义信息,成本也低。
但缺点也很明显,因为是靠光的反射来进行拍摄,就会受光照影响较大,黑夜里基本无法使用。且受环境天气影响较大,雨雪、大雾,灰尘、昆虫等都会影响到摄像头,导致它无法全天候全地形工作。另一个缺点,就是只能采集平面信息,无法采集深度信息,三维立体感不强,且拍照边缘容易有失真现象,即便后期进行算法修正,也有可能造成图形的误判。
所以,毫米波雷达的分辨率低,车载摄像头又受到光照影响和无法构建3D图形,那么就需要一个分辨率高,不受光照影响且能构造清晰3D图形的探测器,那就是现在比较热门的激光雷达。
激光雷达
激光雷达,靠发射激光束,然后接受到目标回波,与发射信号做出对比后,从而得知物体的相对位置和速度等数据。
目前最主要有三种类型的激光雷达。
快闪激光雷达,用单个的大面积激光脉冲来照亮探测的环境,现在最常用的,大家说的基本就是TOF激光雷达。早期车企做实验时,大部分都顶着一个雷达包,那就是机械激光雷达,使用一个旋转组件,通常装载在车顶,让激光雷达可以360°覆盖周围。
另外一种固态激光雷达,就没有移动部件,只有固定的视角,使用多个传感器来覆盖车辆周围,现在上市的车辆配置的激光雷达,基本都是这种。
微机电系统激光雷达(MEMS),通过非常微小的镜面,用电压来改变镜面,来调整发射激光的角度。
光学相控阵雷达(PA),通过光学相控阵(有多个光频移相器组成)发射激光雷达。
激光雷达的优点就是分辨率高、精度高,对比10CM级别精度的毫米波雷达,激光雷达的精度可以轻松到毫米级别,可以轻描淡写给所有周边大小物体建立3D立体图形。
网络有个经典的点云图,就是描述的激光雷达的效果。
而激光雷达的角分辨率更是超过毫米波雷达数个等级,轻松可以达到0.1°,也就是说可以分辨3KM距离上的相距5M的两个目标。
激光雷达比起毫米波雷达,能抗电子干扰。因为毫米波雷达发射的是无线电信号,属于电磁波,在我们的周围,存在着大量各种电磁波,所以会干扰毫米波雷达的判断。而激光雷达则不会受到此类干扰。
但是激光雷达由于是光束,会受到空气中微粒的影响,所以雨雾霾尘里会急速衰减,传播距离大大受限。对比摄像头,激光雷达无法分辨平面图像,所以也无法分辨图形和颜色的含义。
而且还是因为是光束,所以也会受到折射面和阳光的影响,比如反光强烈的物体会造成激光雷达的误判,容易在点云中形成和现实物体完全不同的“虚影”、“重影”。
而且激光雷达现在的造价还十分高昂,市面上的32线激光雷达(扫描数据量70万点/秒)级别的,售价就高达数万美元。线束越多,垂直角分辨率越高,精度越高的激光雷达就越昂贵。
但随着自动驾驶的快速发展,需求量越来越大,国内厂商的发力。有望到2023年,上述的激光雷达的售价降到千元级别。
超声波雷达
超声波雷达是通过发射并接受超声波(机械波),根据时间差算出障碍物距离,测距精度达到1-3CM。
超声波雷达一般有UPA和APA,APA和UPA的工作频率不同,不形成彼此干扰。
UPA的探测距离一般在15CM-250CM。通常安装在汽车前后保险杠上,用于辅助泊车。
APA的探测距离在30-500CM,如果要进行自动泊车,车辆的侧面也会装有超声波的传感器,用于测量侧方障碍物的相对距离,这里一般用的是APA.因为APA的探测距离较远,也可用在驾驶的时候探测后方、侧面是否有来车过于靠近。
超声波的优点是成本极低,制作方便,遇到障碍物后反射效率高,且耗能低,与障碍物近距离时的抗自然因素干扰能力强,雨雪沙尘等恶劣天气都能使用,也不受光暗度的影响。
其缺点就是因为是机械波,所以受温度影响较大。零摄氏度的波速为332m/s,30摄氏度的波速为350m/s,所以温度过高或者过低,车速如果过快,都会造成超声波测距的误差,所以现有的辅助泊车还是自动泊车,实际都是要求人的视线同步进行观察的。
且因为超声波散射角大,方向性不集中,无法精准描述障碍物位置,且在测量较远距离目标时,无法保障精度。
上述这个超声波雷达的弊病,也是很多人对自动驾驶AEB不理解的地方。
我不止一次地看到有人不解评论,甚至还有汽车行业的人问,为什么辅助驾驶看到前方这么大一个障碍物,比如翻倒的车辆,一个大箱子,都不会报警,还会撞上去。而我在倒车,牵车的时候,一个小障碍物影响到了我的车辆前进后退,车辆都会报警。
当作者解释说,因为毫米波雷达和摄像头无法确认前方有障碍物,反而这些评论的人更加迷惑,那要什么分辨啥障碍物,像倒车一样,就如同自动泊车一样,后面有障碍物靠近了,不停报警,再不管刹停就好了啊。
但是因为倒车的原理是用超声波雷达的特性,在近距离可以很精确判断后方有无障碍物,但是超声波雷达距离越远灵敏度越差,5米以上就无法判断障碍物的相对距离,且方向性较差,无法精准描述障碍物位置。所以车辆行驶中,如果前方一百米处有障碍物,超声波雷达是无法辨别出来的,等靠近了几米后报警再刹停,因为车的速度在这里,百公里刹车都是三四十米起,用超声波雷达来高速测距再刹停,黄花菜都凉了。
而现有的智能辅助驾驶中,毫米波雷达的分辨精度极低,且对金属敏感,容易产生噪点,而摄像头靠算法(智能AI)来对比障碍物,一旦融合数据在算法的辨析里出不来,前方障碍物就会被无视掉。
综上所述,就应该知道毫米波雷达,摄像头,激光雷达,超声波雷达是如何扬长补短的。
毫米波雷达精度低,但是可以方便得到周围物体的相对速度和距离。摄像头可以获得平面图形,看懂交通标识和分辨颜色。激光雷达探测精度高,可以获得周围物体的三维图像。超声波雷达在短距离测距中有着极大的成本、能耗低的优势。
所以自动驾驶走向完善,还是需要多种感知设备来进行一个搭配,才能在范围、精度、FOV、采样率、成本和一般系统复杂性之间做好平衡,搭建一个完美的感知平台。
回答于 2019-09-11 08:43:50
汽车为什么有这么传感器,作用都是干吗的,你这个问题覆盖面太大了,汽车上的传感器太多了。
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