激光雷达、雷达、摄像头总览

智能驾驶地形及障碍物识别

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从科幻小说到现实世界,自动驾驶汽车正在成为现实。目前,大多数现代自动驾驶汽车都能够完成某些自动驾驶任务,如车道保持和自适应巡航控制,技术正在朝着完全自动化的方向迅速发展。

对于那些不太懂技术的人来说,自动化似乎很神奇,它是高级传感器向车载计算机提供有关环境的实时数据,接着车载计算机处理这些数据并决策的结果。

传感器是所有高级驾驶辅助系统(ADAS)的关键部分。它们决定了输入系统数据的质量,从而决定了自主决策的质量。目前有许多不同类型的传感器,每种传感器都用不同的技术来提供车辆环境的信息。

激光雷达、雷达、摄像头是最常见的传感器。本文将对上述三种传感器逐一介绍。

拥抱光明:激光雷达在自动驾驶汽车中的应用

激光雷达利用激光探测和测量物体之间的距离。有不同类型的激光雷达技术,但一般来说,每种激光雷达都会发射激光脉冲,从环境中的物体上反弹并返回到传感器,这样系统能够创建环境的3D图。

自动驾驶汽车使用的最常见的激光雷达包括:

  • 飞行时间(ToF)激光雷达使用激光脉冲;
  • 调频连续波(FMCW)激光雷达使用连续激光束;
  • 扫描激光雷达使用旋转激光束;
  • 闪光激光雷达使用单个激光脉冲。

每种传感器都有自己的优缺点,激光雷达传感器的选择取决于自动驾驶汽车应用的具体要求。汽车厂商还可以使用不同激光雷达传感器的组合来实现所需的性能和可靠性。

一般来说,激光雷达的精度很高,是自动驾驶汽车的理想选择。它们在弱光条件下也有不错的表现,在雨、雾和雪中亦能精准探测物体。然而,激光雷达相对昂贵,并且可能受到一些环境因素的影响,如灰尘和烟雾。

驾驭这些无线电波:自动驾驶技术中雷达的使用

激光雷达和雷达的工作原理相似,但雷达技术使用无线电波而不是光来检测物体的存在和位置。雷达传感器发出无线电信号,从其路径上的物体上反射,然后传感器接收反射信号。通过分析这个信号,雷达可以确定被探测物体的位置、速度和方向,这些信息反过来可以用来预测它们接下来的运动和轨迹。

雷达可以在比激光雷达更远的距离上发射和接收信号,这使得它能探测更大范围的物体。

在自动驾驶汽车中使用雷达还有其他几个优点。与激光雷达和摄像头相比,雷达可以在更广泛的天气条件下工作——这点很重要,因为车辆必须在所有不可预测的天气条件下运行。雷达也比激光雷达便宜,这使得它成为一个更具性价比的选择。

但其劣势是,雷达传感器的分辨率比激光雷达或摄像头都要低,这会使识别小物体或区分类似物体对其而言变得更加困难。另一个局限性是雷达可能受到其他雷达系统的干扰,这样一来探测精度可能会降低。

重头戏: 摄像头在无人驾驶技术中的应用

摄像头是大多数人最熟悉的传感器类型。它们捕捉环境的图像或视频,可用于检测和识别物体,如行人、其他车辆、红绿灯和路标。

常规的单镜头或单目摄像头拍摄的2D图像无法提供场景中物体的深度信息,这对自动驾驶车辆应用来说是一个明显的缺点。

为了克服这一限制,同时保留摄像头的所有其他优点,立体摄像头已经成为一种流行的解决方案。这些传感器利用两个固定的镜头来捕捉同一场景的两个略有不同的图像。然后将这两个图像组合在一起,创建场景的3D立体图像,从而提供关于环境中障碍物的更准确的深度信息。

总的来说,摄像头是自动驾驶和ADAS系统的关键组成部分。

它相对便宜,具有高分辨率,是自动驾驶汽车的热门选择。然而,摄像头也有自己的局限性,尤其是在光线不足的情况下,它们很难准确识别远距离的物体。

那什么最有用?团队合作实现增效

摄像头、激光雷达和雷达各有其优缺点。显然,任何一个传感器都不足以为自动驾驶汽车提供所有必要的数据。相反,通过组合来自多个传感器的数据,车辆可以全面了解周围环境,实现安全高效地驾驶。

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