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无人驾驶汽车市场深度报告【ADAS篇】

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发表于 2017-10-23 14:26:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
目前ADAS系统的主要传感器包括超声波雷达和摄像头,通过对汽车周边汽车、障碍物和行人的识别和提前报警,从而避免交通事故的发生.实现主动安全驾驶的目的。工作原理是通过安装在汽车上的各类传感器采集路面信息,通过图像处理、图像分析等技术对路面情况进行分析,发现危险情况时会对驾驶员做出预警、介入车辆控制等。
超声波雷达具有成本低的优势,但是探测距离近,存在探测盲区,不能保证100%的正确性,主要应用于前、后倒车报警系统中。摄像头具有探测距离远,没有盲区,但是图像识别算法复杂,同一算法对于不同的车型需要标定。未来发展趋势是摄像头会取代超声波雷达。
ADAS系统的组成主要分成三个部分:传感器、ECU、执行器。
传感器主要是对行车的道路环境进行数据的采集。ECU部分,就是控制单元,对传感器采集回来的数据进行分析处理,判断行车状况、道路状况。控制器判断出来有危险的状况,就向执行器输出控制信号,由执行器来完成相应的安全预防动作。
ADAS传感器的种类有很多,主要有激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、红外、以及摄像头等。根据传感器的不同,ADAS可以分成几种技术方案类别,各种方案各有优劣。
激光雷达方案有方向性高、测量精度高、作用距离比较远等优点,但是其缺点也比较明显,因为激光在雨雾天受水汽的影响很大,测量性能会大大下降,因此其适用的天候状况会受到比较大的影响,此外,激光雷达的价格也是比较高的(相对于其他方案)。
毫米波雷达方案利用波长为毫米级的电磁波对行车环境进行测量,测量距离远、受雨雾等不良天气的影响相比激光雷达也要小,这些是毫米波雷达方案的优势,但是毫米波雷达对行人等非金属物体,以及一些较小障碍物的探测能力目前还比较弱。
超声波方案就是利用声波的原理,其作用距离相对雷达、激光灯都要短,目前在倒车雷达方面用得比较多,红外的话,主要用于夜视。
摄像头方案是利用摄像头,或者叫机器视觉,采集行车道路周边的图像数据,然后利用算法对图像数据进行处理、识别、分析,来判断行车的状况,并作出危险预警等。摄像头方案相比于激光雷达、毫米波雷达的话,在性能的全面性和成本价格方面都有一定的优势,因此目前也是大部分公司都在做的一个方向。特斯拉的自动驾驶供应商Mobileye也是主要做摄像头方案的。

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