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无人驾驶传感器方案-多种传感器的融合:激光雷达+摄像头+毫米波雷达

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发表于 2017-10-17 16:07:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
近期特斯拉汽车的撞车事故对现有的ADAS与无人驾驶方案提出了警示, 要做到完全的无人驾驶,仅靠单种类型的传感器难以实现,未来方向一定是多种传感器的融合,摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器不可缺少。 另一方面, 从无人驾驶三大环节感知层、算法层、 执行层来看,算法层属于软件层面,互联网厂商具备优势;执行层是汽车控制与安全中枢,整车厂以及Tier 1厂商把控很严,其他企业很难切入;而感知层的零组件供应链分散,厂商切入难度相对较低。因此,我们认为国内新进入企业的主要机会在于感知层的供应链,尤其是激光雷达、毫米波雷达以及摄像头等附加值高、国内企业有望实现弯道超车的领域。
       激光雷达
激光雷达主要是通过发射激光束,来探测目标的位置、速度等特征量。车载激光雷达普遍采用多个激光发射器和接收器,建立三维点云图,从而达到实时环境感知的目的。
激光雷达的优势在于其探测范围更广,探测精度更高。但是,激光雷达的缺点也很明显:在雨雪雾等极端天气下性能较差;采集的数据量过大;十分昂贵。
无人驾驶传感器方案-多种传感器的融合:激光雷达+摄像头+毫米波雷达

       毫米波雷达
毫米波的波长介于厘米波和光波之间,因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点,且其引导头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。此外,毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强,相比于激光雷达是一大优势。
而毫米波雷达的缺点也十分直观,探测距离受到频段损耗的直接制约(想要探测的远,就必须使用高频段雷达),也无法感知行人,并且对周边所有障碍物无法进行精准的建模。
摄像头
摄像头作为主要传感器是因为摄像头分辨率进高于其他传感器,可以获取足够多的环境细节,帮助车辆进行环境认知,车载摄像头可以描绘物体的外观和形状、读取标志等,这些功能其他传感器无法做到。
采集图像信息的重要工具,部分类似路标识别、车道线感应等功能智能由摄像头实现。
多传感器融合的基本原理类似于人类大脑对环境信息的综合处理过程。人类对外界环境的感知是通过将眼睛、耳朵、鼻子和四肢等感官(各种传感器)所探测的信息传输至大脑(信息融合中心),并与先验知识(数据库)进行综合,以便对其周围的环境和正在发生的事件做出快速准确地评估。

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