带你详细了解自动驾驶传感器

发布者:知识的海洋最新更新时间:2021-11-02 来源: eefocus关键字:自动驾驶  传感器  车载摄像头  毫米波雷达  激光雷达 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

随着汽车电动化、智能化、网联化、共享化发展,自动驾驶的雏形也逐渐出现,虽然自动驾驶汽车还未完全商用化,但很多车企已经开始布局L3甚至L4级别的自动驾驶汽车。

 

美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)根据驾驶行为中车辆占据的控制权,将自动驾驶分为六个等级(表1),其中

 

L0级即无自动,驾驶员需要随时掌握车辆的所有机械、物理功能,车辆仅配备警报装置,在车辆行驶过程中给驾驶员提供安全警示,车辆不参与任何驾驶行为过程;

 

L1级是由驾驶员操作车辆,但车辆可以配备诸如车辆防抱死系统等可以帮助行车安全的功能,这些功能仅辅助行车安全,车辆的控制权依旧掌握在驾驶员手中;

 

L2级还是由驾驶员操作车辆,车辆配备的定速巡航系统,盲点检测系统等功能可以减轻驾驶员操作负担;

 

L3级是在部分驾驶场景中,车辆已经可以自主控制,无需驾驶员的参与,但当车辆侦测到需要驾驶员控制车辆的路况时,会让驾驶员立刻进行后续的监管;

 

L4级是车辆可以在有条件的情况下完整的完成自动驾驶,一般无需驾驶员的介入,此时车辆可以按照设定的程序将乘客送到目的地,但是在严苛的气候或者道路模糊不清、意外、不具备自动驾驶条件的道路环境时,车辆会提醒驾驶员,并给驾驶员足够宽裕的时间进行接管,在L4级时驾驶员仍需要监管车辆的运作;

 

L5级自动驾驶时驾驶员无需在驾驶室,车辆也无需驾驶员监控,可以独立自主在所有道路环境下完成自动驾驶行为,车辆可以对目标点进行最优的道路规划和决策。

 

自动驾驶分级

名称

定义

驾驶操作

周边监控

接管

应用场景

L0

人工驾驶

由人类驾驶员全权驾驶车辆

人类驾驶员

人类驾驶员

人类驾驶员

L1

辅助驾驶

车辆对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶,人类驾驶员负责其余的驾驶动作

人类驾驶员和车辆

人类驾驶员

人类驾驶员

限定场景

L2

部分自动驾驶

车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶,人类驾驶员负责其余的驾驶动作

车辆

人类驾驶员

人类驾驶员

L3

条件自动驾驶

由车辆完成绝大部分驾驶操作,人类驾驶员需保持注意力集中以备不时之需

车辆

车辆

人类驾驶员

L4

高度自动驾驶

由车辆完成所有驾驶操作,人类驾驶员无需保持注意力集中,但限定道路和环境条件

车辆

车辆

车辆

L5

完全自动驾驶

由车辆完成所有驾驶操作,人类驾驶员无需保持注意力集中

车辆

车辆

车辆

所有场景

 

自动驾驶的本质是车辆可以自主完成驾驶行为,这个过程是需要车辆作为载体,是一个硬件与软件加以辅助的强耦合的系统工程。自动驾驶汽车和人一样,在路面行驶时是一个感知、规划、控制、执行的行为,这些过程离不开硬件与软件协同,如果说软件是自动驾驶汽车的大脑,起着规划和控制的行为,那么硬件就是自动驾驶汽车的神经与四肢,起着感知和执行的动作。

 

执行是车辆根据软件规划做出诸如加速、减速、停车等行为,这一环节是由车辆来完成所需步骤,而感知是信息接收的一个过程,是车辆实现自动驾驶动作的源头,为软件的规划和控制提供所需的道路信息,这一环节更像是车的眼睛,查看周围的环境数据,进行静态、动态物体识别、侦测与追踪等,可以让自动驾驶车辆与驾驶员快速察觉可能发生的危险,以提高行驶过程中的主动安全性,这一过程需要很多的传感器协作完成。自动驾驶感知主要由车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等传感器构成,不同的传感器起着不同的作用,在自动驾驶过程中完成不同的任务需求。

 

车载摄像头

车载摄像头是实现众多预警、识别类高级辅助驾驶功能的基础,对于驾驶员来说也更为直观,类似车道偏离预警、前向碰撞预警、交通标识识别、车道保持辅助、行人碰撞预警、全景泊车、驾驶员疲劳预警等高级辅助驾驶功能,都需要车载摄像头的辅助来实现。

 

车载摄像头的主要硬件包括光学镜头、图像传感器、图像信号处理器ISP、串行器、连接器等,光学镜头中包含光学镜片、滤光片和保护膜等。光学镜片负责聚焦光线,将视野中的物体投射到成像介质表面,根据成像效果的要求不同,可能要求多层光学镜片,滤光片可以将人眼看不到的光波段进行滤除,只留下人眼视野范围内的实际景物的可见光波段。图像传感器可以利用光电器件的光电转换功能将感光面上的光像转换为与光像成相应比例关系的电信号,主要分为CCD和CMOS两种。ISP图像处理器主要使用硬件结构完成图像传感器输入的图像视频源RAW格式数据的前处理,可转换为YCbCr等格式,还可以完成图像缩放、自动曝光、自动白平衡、自动聚焦等多种工作。串行器将处理后的图像数据进行传输,可用于传输RGB、YUV等多种图像数据种类。连接器主要用于连接固定摄像头。

 

车载摄像头在制造工艺及可靠性要求方面也高于工业摄像头和商用摄像头,汽车的工作环境多变,有时还会在恶劣环境中工作,为了应对高、低温环境;强振动;高湿热等复杂工况下稳定工作,车载摄像头根据安装位置不同可分为前视摄像头、环视摄像头、后视摄像头、侧式摄像头及内视摄像头5类。

 

前视摄像头使用频率最高,单一摄像头可实现多重功能,通过算法开发优化,单一前视摄像头可以实现行车记录、车道偏离预警、向前碰撞预警、行人识别、交通标识识别等多重功能。前视摄像头主要安装在前挡风玻璃上,用于实现车辆行驶过程中视觉感知及识别功能,更具功能不同,前视摄像头可以分为前视主摄像头、前视窄角摄像头和前视广角摄像头(图1),前视主摄像头在L2级别的高级辅助驾驶系统中作为主摄像头使用,前视广角摄像头的作用主要是用来识别距离较近的物体,用于城市道路工况、低速行驶等场景,前视窄角摄像头主要作用是进行红绿灯、行人等目标的识别。前视摄像头的类型主要包括单目和双目,其中双目前视摄像头拥有更好的测距功能,但需要装在两个位置。

 

毫米波雷达

毫米波雷达是指波长在1 mm至10 mm之间的电磁波,毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微博制导和光电制导的优点,毫米波雷达相对于厘米波雷达,具有体积小,易集成和空间分辨率高的特点,毫米波雷达可以全天候工作,在极端天气及夜晚也可以发挥作用,毫米波雷达测距也比较远,但是分辨率低、难以成像且无法识别图像。

 

毫米波雷达相对技术比较成熟,在高级辅助驾驶功能上使用比较普及,是感知环节中重要的一环,但是分辨率较低,不能作为激光雷达的替代品,目前汽车毫米波雷达的分辨率分为24 GHz、77 GHz和79 GHz三种频段,24 GHz又称为短波雷达,感测距离从0.15公尺至约30公尺左右,主要用来作为停车辅助;77 GHz感测距离从1公尺至约100公尺左右,主要用来盲点检测;79 GHz感测范围可以达到250公尺,主要运用在主动巡航系统和汽车前向碰撞报警系统,可以让车主有足够时间来刹车或者闪避。

 

4D高精成像毫米波雷达的提出增加了雷达对目标俯仰高度数据的探测和解析,可以实现俯仰角、时间、距离、方位角的信息感知,4D高精成像毫米波增加时间维度信息后可以有效地解析目标的行为、大小轮廓及类别等数据。4D高精成像毫米波雷达通过增加虚拟通道,大幅提升分辨率以及目标检测的置信度和检测范围(如距离和FOV),同时进化出激光雷达一样的高密度点云,可带来丰富的感知增强应用。

 

在识别较小的物体,对遮挡物体、静止物体和横向移动障碍物的检测,以及应用更多的复杂路况时,4D高精成像毫米波雷达对视觉和激光雷达提供不能获取的更有价值的路况信息,从而提高系统融合后的安全性。

 

4D高精成像毫米波雷达在现有雷达优点的基础上,通过四个维度感知环境,提供比传统毫米波雷达更丰富的数据;4D高精成像毫米波雷达进入大规模量产后,成本仅是激光雷达的1/10。因此4D高精成像雷达会成为自动驾驶核心传感器,代替低端激光雷达,并会在未来的自动驾驶方案中占据主导地位,实现低成本,高性能可大规模的量产自动驾驶方案。

 

激光雷达

激光雷达,也称为光学雷达,是激光探测与测距系统的简称,它通过测定传感器发射器与目标物体之间的传播距离,分析目标物体表面的反射能量大小、反射波谱的幅度、频率和相位信息等,从而呈现出目标物精确的三维结构信息。激光雷达住哟啊应用于测距、定位及地表物体的三维绘制,目前在自动驾驶领域和无人飞行领域得到广泛的应用(图2)。

 

激光器、光学扫描器、光电检测器、导航系统4个部分构成。

 

根据作用不同,激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光雷达等,一维激光雷达主要用于测距测速、二维激光雷达主要用于轮廓测量、物体识别、区域监控等,三维激光雷达可以实现空间的三维建模,在自动驾驶汽车车顶安装的激光雷达是三维激光雷达,通过高速的旋转,可以获得车辆周围空间的点云数据,从而绘制出车辆周围的三维空间地图,且激光雷达还可以测出周围车辆、行人的距离、速度、加速度、角速度等信息,再结合GPS地图计算出周围车辆、行人的位置信息,以供自动驾驶汽车做出驾驶判断。

 

超声波雷达

超声波雷达是利用超声波发生器产生的超声波,再由接收探头接收经障碍物反射回来的超声波,根据超声波反射接收的时间差计算与障碍物之间的距离。超声波传感器成本较低,探测距离近且精度较高,不受光线条件的影响,在防水、防尘、即使有少量泥沙遮挡的环境下都不受影响,因此多用在泊车系统中。

 

但超声波雷达在速度较高的情况下测量距离具有一定的局限性,因为超声波雷达受天气影响较大,在不同的天气情况下,超声波的传输速度不同,当传输速度较慢且车速较高时,超声波的测距无法跟上汽车速度的变化,就会造成较大的误差。由于超声波散射角度大,因此方向性较差,在测量较远距离时,回波信号会大幅减弱,影响测量的精度。

 

超声波发生器常用的工作频率有40 kHz、48 kHz和58 kHz三种,一般来说,频率越高,灵敏度就会越高,但是水平与垂直方向的探测角度就会越小,一般采用40 kHz的工作频率,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。目前大多数汽车使用的是倒车雷达UPA,随着自动驾驶技术的不断提升,基于超声波雷达的自动泊车功能逐渐进入大众视野,APA市场会逐渐打开。

 

自动驾驶的商用化离不开传感器的应用,作为汽车的“眼睛”,道路数据的搜集和探测是十分重要的,随着技术的不断发展,成本的不断降低,在中、低型汽车上也将搭配更多的高级辅助驾驶功能,届时传感器的使用也会更为普及。


关键字:自动驾驶  传感器  车载摄像头  毫米波雷达  激光雷达 引用地址:带你详细了解自动驾驶传感器

上一篇:造车新秀,如何避开“产能地狱”?
下一篇:自动驾驶世界的汽车后市场将变成什么样?

推荐阅读最新更新时间:2024-11-09 13:13

VCSEL+SPAD方案,万集超薄车载激光雷达WLR-760发布
近日,万集新一代车载激光雷达WLR-760正式发布! 在全新收发技术的加持下,万集760实现超薄机身、超清视野、超低功耗、超低成本的全方面更强。 760产品的发布,是万集车载激光雷达产品的一次大升级,亦将加速车载激光雷达行业的技术普惠进程! 极致轻薄 高度仅24mm 在高阶智驾现有方案中,受限于激光雷达体积较大,雷达安置位置往往局限于车顶。通过精巧的结构化设计,万集760的机身高度降低至24mm,比目前已发布的车载激光雷达都更薄,为雷达集成提供了空间选择。 此外,收发集成技术的创新性研究,使得760雷达光源功耗整体降低至12W,耗电更少,发热更低。在北京车展现场,760雷达在太阳暴晒下将近30
[汽车电子]
LIDAR感知挑战
成功的自动驾驶汽车必定将使用紧密集成的传感器系统来达到甚至超越人类的驾驶能力。人类驾驶员一般利用双眼、双耳,以及车辆运动给人的反馈来驾驶汽车。我们的大脑会实时处理所有这些信息,并从人脑的驾驶经验数据库中直觉反应。复现人类驾驶能力所需的传感器包括雷达、激光雷达(LIDAR)、摄像头、惯性测量单元(IMU),以及超声波传感器。每种系统都有其优势,也有其缺点。单一传感器的精度和性性能不足以取代所有其他传感器相辅相成的多传感器融合是大趋势。本文将介绍与LIDAR有关的主要设计考量,LIDAR是一种传感器,为各种自动驾驶解决方案提供大量数据。 在自动驾驶汽车中,LIDAR与雷达密切合作。这两种技术在工作中不会产生可见光,这对于夜间驾驶或
[嵌入式]
LIDAR感知挑战
又一家激光雷达企业完成数千万元融资
近三个月来,激光雷达领域不断传出融资消息。先是天眸光电完成近亿元Pre-A轮融资,再是探维科技获得超亿元A+轮融资。8月伊始,又有一家激光雷达公司——视光半导体完成了数千万元A+轮融资。 早前,视光半导体已与联想创投、矽力杰、上海工研院、浙大友创等达成两轮数千万元融资。而此轮融资由新瞳资本领投,几家原股东追投,将主要用于优化产品稳定性、持续降本,引进人才及自动封装产线建设。 视光园区激光雷达实拍点云 进入2023年,“降本”仍是汽车行业发展的关键词之一。反映在趋势上,车企不再执着于堆砌激光雷达的数量,反而越发重视实现激光雷达的性能优势,为的是把更成熟的驾驶辅助功能交到消费者手上。 同时另一边,动辄上万元的激光
[汽车电子]
又一家<font color='red'>激光雷达</font>企业完成数千万元融资
什么是旋转编码器 旋转编码器的工作原理
旋转编码器是一种常见的传感器,它能够通过检测旋转轴的转动实现实时位置监测与控制。它具有高精度、长寿命、可重复性高、体积小等特点,因此在机器人控制、自动化生产、医疗设备、轮廓检测等方面被广泛应用。 旋转编码器的工作原理是:利用光电传感器或磁电传感器采集旋转盘的位移信息,并将其转化成数字信号输出。进一步根据信号的数量和类型,可以实现不同分辨率和不同输出形式的旋转编码器。其中,绝对式旋转编码器能够直接输出每个位置的绝对值,而增量式旋转编码器则只能输出相对位移和方向变化。 旋转编码器的应用领域非常广泛,其中最具代表性的领域是机器人控制。机器人需要精确地掌握自己的位置和姿态,才能够执行精准的动作,因此旋转编码器能够为机器人提供高精度
[嵌入式]
什么是旋转编码器 旋转编码器的工作原理
Arrow Electronics与英伟达为半自动驾驶汽车开发新型AI转向系统
6月12日,在推进移动出行方面,Arrow Electronics正在帮助开辟一条新道路。借助英伟达(NVIDIA)制造的先进处理器,Arrow设计出首款人工智能(AI)转向系统,使用面部识别技术来控制其最新的SAM(半自动驾驶)汽车。 图片来源:Arrow Electronics 凭借头部动作进行转向的新系统,因车祸导致四肢瘫痪的赛车手Sam Schmidt可以高速驾驶汽车。Arrow工程师使用最新的NVIDIA Jetson AGX Orin模块开发出新的转向系统,这是唯一能够提供控制时速高达213英里的汽车所需的高精度和低延迟的平台。
[汽车电子]
Arrow Electronics与英伟达为半<font color='red'>自动驾驶</font>汽车开发新型AI转向系统
五步轻松设计出电容式触摸传感器(3):家电及安全系统中的应用
我们在第2部分介绍了采用电容式感应按键替换机械按键时所需的布局情况,以及智能手机应用实例。在第3部分,我们不仅将介绍更多应用实例,而且还将介绍如何配置MBR器件 步骤3:为您的设计创建配置: 1.家用电器中的触摸按键 触摸按键可在电磁炉等家用电器中使用,取代机械按键。家用电器的用户界面(UI)具有防水性。用户用湿手触摸电磁炉按键是常有的事。同样,水或食物也有可能掉在电磁炉的UI面板上。即使沾上任何液体,按键也能正常工作。也就是说按键既不能寄存假触摸,也不能在有液体的情况下停止对触摸的响应。因此在大量应用中,防水性是电容感应按键的一项重要要求。其次,对用户来说按键触摸最直观的反馈是音频反馈。因此,音频反馈功能是另一项重要要求。 最适
[嵌入式]
五步轻松设计出电容式触摸<font color='red'>传感器</font>(3):家电及安全系统中的应用
艾迈斯欧司朗的超低噪声AFE传感器技术有助于增强可穿戴设备对生命体征监测的能力
艾迈斯欧司朗的超低噪声AFE传感器技术有助于增强可穿戴设备对生命体征监测的能力 • 全新高度集成、超低功耗的AS7058,支持精密PPG应用、心电图和皮肤电活动测量; • AS7058 AFE引入了身体阻抗测量功能,支持可穿戴设备对身体成分进行分析; • 专为智能手表、智能指环、智能手环等可穿戴设备设计。 中国 上海,2023年11月30日——全球领先的光学解决方案供应商艾迈斯欧司朗 今日宣布, 推出超低噪声模拟前端(AFE)传感器——AS7058,该产品不仅延长了智能手表、智能指环和其他可穿戴设备的电池寿命,同时提高了从光电容积描记(PPG)或电信号中获取的生命体征测量结果的准确性和可靠性。 AS7058应用
[物联网]
艾迈斯欧司朗的超低噪声AFE<font color='red'>传感器</font>技术有助于增强可穿戴设备对生命体征监测的能力
特斯拉要大规模裁员,还是最火的自动驾驶部门
  据外媒报道,特斯拉大规模裁员 还是最火的自动驾驶部门。   因为疫情等因素的叠加影响,全球供应链压力持续,原材料成本飙升,以及美联储激进加息下经济衰退担忧加剧,很多经济体都是非常难过。   企业不好过了裁员就不可以避免,包括非常牛的企业特斯拉也爆出消息要大规模裁员,还是最火爆的自动驾驶部门。要知道国内自动驾驶赛道可谓是早已经处于烈火烹油的状态;各大汽车厂商的竞争非常激烈。   此前特斯拉一直的到处开厂非常快速的扩张,但是现在新能源汽车市场的竞争越加激烈,很多造车新势力都开始涌现,特斯拉保持亮眼成绩存在着很大的挑战。特斯拉近期在增长过快的领域进行裁员行动比如人力资源员工和软件工程师,特斯拉已关闭了加州一处研发设施,并
[嵌入式]

推荐帖子

剑池CDK通过socket通信
用socket连接CDK时,CDK点击PauseDebugger时,socket服务端怎么获取到当前停止状态?剑池CDK通过socket通信在CDK程序由运行状态变为停止运行状态时,CDK并未发送数据包告知服务端停止,服务端如何获取到停止状态呢有超时设置的吧,超过时间没有反应是不是会有主动踢出的机制? 你好,感谢你的回复,我是在CDK远程调试程序时遇到的问题,程序何时停止运行,是由用户决定的,如果在服务器这边设置超时的话,似乎不是很合理。
mogulsai 玄铁RISC-V活动专区
isplever8.1里面没有gal16v8这个芯片
isplever8.1里面找不到gal16v8这个芯片,现在官网上资料也没找到啊,求助isplever8.1里面没有gal16v8这个芯片
xiao040223 FPGA/CPLD
菜鸟求助,貌似flash被锁?
烧写程序的时候,运行出现Devicemaybeoperatinginlow-powermode.Doyouwanttobringitoutof提示,之后我手贱点了一个类似“YES的选项,然后我退出程序断电。接下来程序就再也烧不进去。出现以下错误:C28xx:FlashProgrammer:ErrorencounteredwhenwritingtoflashmemoryC28xx:GEL:File:C:\\Users\\Administ
吃饱闲着 DSP 与 ARM 处理器
DPS技术为视频分析技术带来新的应用空间
新型数字传感器改进了安保摄像机的视频图像质量,以满足安保和分析方面的要求。尤其是Pixim的DigitalPixelSystem(r)(数字像素系统,DPS)超宽动态范围技术提供了最适合视频分析的图像质量。  即使在高反差照明、强逆光、眩光、反光和其它无法控制或变化不定的照明条件下,配备Pixim专业图像处理芯片组的摄像机也可以在一个场景中同时捕捉最亮和最暗区域的细节和准确色彩。采用Pixim技术的摄像机还能将垂直拖尾、像素高光溢出、阴影曝光不足、亮区过饱和、移动物体周围的交叉伪影等在CC
xyh_521 安防电子
【GD32F350】2.GD板子恢复正常跑个灯
(一)前序在经历了一阵冒烟之后在网友指导下,看了原理图基本确认是二极管的原因可能万用表量测二极管,的确损坏,更换了新的二极管,GD板子恢复正常(二)工欲善其事必先利其器之前老版本MDK5.1的,安装GD320的库一直失败花了几个小时试了网上好几种方法都没有起效果没办法就卸载了之前的MDK5.1,安装了MDK5.2.3自带GD库,很方便终于可以安心跑程序了(三)庐山真面目发现官方程序还是蛮详细的采用了官方的点灯程序先看下引脚试一下都点亮systick_c
常见泽1 GD32 MCU
2017年大学生电子竞赛F题 方案级制作过程分享 求精!!!
经过2天的时间,我已经进了我最大的努力了,关键手里没有板子和器件,无法完全实现,但是也几乎都实现了,下面我把我的方案全部无私的分享出来,仅供大家参考有一些死人懒人在我的帖子下面这里打广告的出售成品的死远点,自己开帖子买去,不要脸!!!不要让我在说脏话!!!我个人觉得真的花了多少钱去买了个实物,弄好了得个奖,弄不好还弄不到奖,其实大赛就是为了检验下学生真正学到多少东西,就算买来个实物,拿到奖了,出去说的时候自己的脸不红么???要珍惜参赛的机会,自己在这期间真正学到东西,
RF-刘海石 RF/无线
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved