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无人驾驶传感器融合是趋势,激光雷达不可或缺

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发表于 2017-9-22 14:43:27 | 显示全部楼层 |阅读模式
人类驾驶汽车靠视觉、听觉等来感知环境,而无人车依靠不同的传感器来感知环境、判断如何驾驶。常用的传感器包括车载雷达、激光测距仪、视频摄像头、激光雷达、毫米波雷达和卫星定

位系统、微型传感器,高精度GPS等,把这些传感器装在车身的不同部位,无人车就可根据集成所获得的各种信息,对周围环境进行高精度建模和分析。

  无人车的驾驶决策系统根据感知系统获得的驾驶态势,结合交通规则和人类驾驶员的驾驶经验,辅以已知的地图模型和各种路障、行人、自行车等的模型数据,无人车会利用电脑资料库

把获得的实际数据和模型数据相比较,作出跟随、超车、避让、并道、转弯、停止等各种驾驶决策。

建立自动驾驶车辆系统需要很多部件,但其中一个比其他的更重要且更有争议性。这一重要部件就是激光雷达传感器。

这是一种通过向四周环境发射激光束,并接收反射光束来感知周围3D环境的装置。由Alphabet,Uber和丰田公司进行测试的自驾车在很大程度上依赖激光雷达,帮助他们在详细的地图上定位

,并识别行人和其他车辆。最好的传感器能够在100米以外的地方观测到几厘米的细节。

激光雷达耦合是指多个混合固态激光雷达经过合理设计布局,通过激光雷达联合标定以及数据同步处理,达到自由组合混合固态激光雷达点云密度变化的目的。

这是一套为了缓解自动驾驶技术公司无法使用价格高昂、高线束的激光雷达而推出的激光雷达耦合方案,标准版为 4 个 16 线激光雷达。


相比单个 64 线激光雷达,标准版耦合方案(4 个 16 线)的优势有三:

一、其价格为 64 线激光雷达的四分之一;

二、在性能上能够实现高速自动驾驶实际使用所需的相同点云密度,其测量距离达到 150 米(同等产品的测量距离为 120 米);

三、这套方案可以根据合作伙伴的不同需求进行拆解组合,以适用于不同场景。

多线束激光雷达扫描一次可产生多条扫描线,目前市场上多线束产品包括4线束、8线束、16线束、32线束、64线束等,其细分可分为2.5D激光雷达及3D激光雷达。2.5D激光雷达与3D激光雷达

最大的区别在于激光雷达垂直视野的范围,前者垂直视野范围一般不超过10°,而后者可达到30°甚至40°以上,这也就导致两者对于激光雷达在汽车上的安装位置要求有所不同。


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