自动驾驶传感器平台盘点

2018-06-14 21:08:18来源: 智车科技IV 关键字:自动驾驶  传感器

不同的传感器都有其优势和缺陷,无法在单传感器的情况下完成对无人驾驶功能性与安全性的全面覆盖,这显示了多传感器融合的必要性。因此,各个传感器之间借助各自所长相互融合、功能互补、互为备份、互为辅助才是完备的无人驾驶系统。如何融合这些传感器的优势,弥补不足是自动驾驶工程师们现在的主要工作之一。

目前,现有的车载传感器包括激光雷达、毫米波雷达、车载摄像机、GPS/IMU、V2X通信传感、红外探头、超声波雷达等。主流的无人驾驶传感平台以雷达和车载摄像头为主,并呈现多传感器融合发展的趋势。基于测量能力和环境适应性,预计雷达和车载摄像头会持续保持传感器平台霸主的地位,并不断与多种传感器融合,发展处多种组合版本。

激光雷达

为了解决测距的问题,引入了激光雷达这种传感器。常常应用在Level 3级别以上的无人车。

激光雷达的工作原理是利用可见和近红外光波(多为950nm波段附近的红外光)发射、反射和接收来探测物体。

如下图所示,激光雷达的发射器发射出一束激光,激光光束遇到物体后,经过漫反射,返回至激光接收器,雷达模块根据发送和接收信号的时间间隔乘以光速,再除以2,即可计算出发射器与物体的距离。

激光雷达可以探测白天或黑夜下的特定物体与车之间的距离。由于反射度的不同,也可以区分开车道线和路面,但是无法探测被遮挡的物体、光束无法达到的物体,在雨雪雾天气下性能较差。

激光雷达在无人驾驶运用中拥有两个核心作用。

一是3D建模进行环境感知。通过雷射扫描可以得到汽车周围环境的3D模型,运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以较为容易的探测出周围的车辆和行人。

 二是SLAM加强定位。3D雷射雷达另一大特性是同步建图(SLAM),实时得到的全局地图通过和高精度地图中特征物的比对,可以实现导航及加强车辆的定位精度。

激光雷达的分类 

激光雷达根据安装位置的不同,分类两大类。一类安装在无人车的四周,另一类安装在无人车的车顶。 

安装在无人车四周的激光雷达,其激光线束一般小于8,常见的有单线激光雷达和四线激光雷达。

安装在无人车车顶的激光雷达,其激光线束一般不小于16,常见的有16/32/64线激光雷达。

激光雷达雷射发射器线束越多,每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表雷射雷达的造价就更加昂贵,以Velodyne的产品为例,64线束的雷射雷达价格是16线束的10倍。HDL-64E单个定制的成本在8万元左右。

目前,Velodyne公司已经开发出了相对便宜的LiDAR传感器版本HDL-32E和HDL-16E。其中HDL-16E是由16束雷射取代64束雷射,支持360度无盲区扫描,牺牲一定的数据规模云点,每秒钟只提供30万个数据点,但是售价仍高达售价8千美元。

当前人工智能的算法还不够成熟,纯视觉传感器的无人驾驶方案在安全性上还存在较多问题,因此现阶段的无人车的开发还离不开激光雷达。强如Google,目前也还没开发出脱离激光雷达的自动驾驶方案。

不过,激光雷达的普及所遇到的最大挑战是:成本过高。单独一个雷达的价格可能就超过了普通小汽车的价格,因此现阶段还没有大规模量产的可能性。激光雷达的降低成本之路任重道远。

毫米波雷达

毫米波雷达通过发射无线电信号(毫米波波段的电磁波)并接收反射信号来测定汽车车身周围的物理环境信息(如汽车与其他物体之间的相对距离、相对速度、角度、运动方向等),然后根据所探知的物体信息进行目标追踪和识别分类,进而结合车身动态信息进行数据融合,完成合理决策,减少事故发生几率。

毫米波雷达不受天气状况限制,即使是雨雪天都能正常运作,穿透雾、烟、灰尘的能力强。因此被广泛应用于车载距离探测,毫米波雷达在自动驾驶中最常见的三种用途是: 

1. ACC(自适应巡航)

2. BSD&LCA(盲点监测和变道辅助)

3. AEB(自动紧急制动,通常配合摄像头进行数据融合)

毫米波雷达分类

频率在10GHz~200GHz的电磁波,由于其波长在毫米量级,因此处于该频率范围的电磁波也被工程师们称为毫米波。

应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有3个频段,分别是24GHz,77GHz和79GHz。不同频段的毫米波雷达有着不同的性能和成本。

短距离雷达:24GHz频段

处在该频段上的雷达的检测距离有限,因此常用于检测近处的障碍物。在自动驾驶系统中常用于感知车辆近处的障碍物,为换道决策提供感知信息。

长距离雷达:77GHz频段

性能良好的77GHz雷达的最大检测距离可以达到160米以上,因此常被安装在前保险杠上,正对汽车的行驶方向。

如下图右下角的棕色区域,为特斯拉AutoPilot 2.0中所配备的长距离毫米波雷达,及其感知范围。

长距离雷达能够用于实现紧急制动、高速公路跟车等ADAS功能;同时也能满足自动驾驶领域,对障碍物距离、速度和角度的测量需求。

长距离雷达:79GHz频段

该频段的传感器能够实现的功能和77GHz一样,也是用于长距离的测量。

根据公式:光速 = 波长 * 频率,频率更高的毫米波雷达,其波长越短。波长越短,意味着分辨率越高;而分辨率越高,意味着在距离、速度、角度上的测量精度更高。因此79GHz的毫米波雷达必然是未来的发展趋势。

毫米波雷达相比于激光有更强的穿透性,能够轻松地穿透保险杠上的塑料,因此常被安装在汽车的保险杠内。这也是为什么很多具备ACC(自适应巡航)的车上明明有毫米波雷达,却很难从外观上发现它们的原因。

然而实际开发的过程中,在自动驾驶领域应用毫米波雷达有一下三点挑战。

挑战1:数据稳定性差 

数据的不稳定性对后续的软件算法提出了较高的要求。加大了工程师的工作难度。

挑战2:对金属敏感 

由于毫米波雷达发出的电磁波对金属极为敏感,在实际测试过程中会发现近处路面上突然出现的钉子、远距离外的金属广告牌都会被认为是障碍物。一旦车辆高速行驶,被这些突然跳出的障碍物干扰时,会导致刹车不断,导致汽车的舒适性下降。

挑战3:高度信息缺失

毫米波雷达的数据只能提供距离和角度信息,不能像激光雷达那样提供高度信息。没有高度信息的障碍物点会给技术开发带来很多挑战。

超声波雷达

超声波雷达又名倒车雷达。常见的超声波雷达有两种。第一种是安装在汽车前后保险杠上的,也就是用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达,这种雷达业内称为UPA;第二种是安装在汽车侧面的,用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达,业内称为APA。作为无人车上成本最低的传感器,挖掘超声波雷达的潜力是工程师们不断在琢磨的事。

UPA和APA的探测范围和探测区域都太相同,如下图所示。图中的汽车配备了前后向共8个UPA,左右侧共4个APA。

UPA超声波雷达

UPA超声波雷达的探测距离一般在15~250cm之间,主要用于测量汽车前后方的障碍物。

如图所示,为单个UPA的探测范围示意图。

APA超声波雷达

APA超声波雷达的探测距离一般在30~500cm之间。APA的探测范围更远,因此相比于UPA成本更高,功率也更大。

如图为单个APA的探测范围示意图。

APA的探测距离优势让它不仅能够检测左右侧的障碍物,而且还能根据超声波雷达返回的数据判断停车库位是否存在。

超声波雷达的应用

本文标题提到超声波雷达是被低估的传感器,因为它除了检测障碍物外,还可以做很多事。

应用1:泊车库位检测

自动泊车功能需要经历两个阶段:1.识别库位;2.倒车入库

识别库位功能就是依赖安装在车辆侧方的APA,如下场景。

汽车缓缓驶过库位时,汽车右前方的APA传感器返回的探测距离与时间的关系可判断当前空间有无车位。有了库位检测功能,进而开发自主泊车功能就不是难事了。

应用2:高速横向辅助

特斯拉Model S在AutoPilot 1.0时代就实现了高速公路的巡航功能,为了增加高速巡航功能的安全性和舒适性,特斯拉将用于泊车的APA超声波雷达,也用在了高速巡航上。

先看一段Model S应用APA的视频,视频左下角的图像是一个朝汽车后向的摄像机,右侧的图像是朝向行驶方向的视角。

在视频中可以看出,当左侧驶过的汽车理自车较近时,Model S在确保右侧有足够空间的情况下,自主地向右微调,降低与左侧车辆的碰撞风险。

车载摄像机

车载摄像机的大致原理是:首先,采集图像进行处理,将图片转换为二维数据;然后,进行模式识别,通过图像匹配进行识别,如识别车辆行驶环境中的车辆、行人、车道线、交通标志等;接下来,依据物体的运动模式或使用双目定位,以估算目标物体与本车的相对距离和相对速度。

摄像机根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种:单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的,因此相对于其他类别的摄像机,单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷

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关键字:自动驾驶  传感器

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/article_2018061423170.html
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