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让自动驾驶车安全上路 需要哪些传感器?

导读: 特斯拉在五月份发生的自动驾驶事故,和最近在Defcon上演示的如何干扰传感器,都充分说明了传感器在自动驾驶中的重要性:环境感知是自动驾驶实现的基础,如果不能正确地感知周围环境,那么接下来的认知、决策与控制,都是空中楼台。

  OFweek电子工程网讯 特斯拉在五月份发生的自动驾驶事故,和最近在Defcon上演示的如何干扰传感器,都充分说明了传感器在自动驾驶中的重要性:环境感知是自动驾驶实现的基础,如果不能正确地感知周围环境,那么接下来的认知、决策与控制,都是空中楼台。从传感器技术发展本身来说,要在接下来十年里保证自动驾驶车安全地上路,硬件性能与背后的软件算法,以及不同传感器之间的数据融合,都是需要提升的地方。

让自动驾驶车安全上路 需要哪些传感器?

  车辆上的各式各样传感器

  传感器在自动驾驶的重要性无需赘言。

  特斯拉的Autopilot系统通过摄像头、毫米波雷达与超声波雷达的融合数据来控制车辆在高速路车道行驶、变道以及根据交通情况调整车速。

  谷歌的全自动驾驶测试车用的是价格昂贵、结构复杂的远距传感系统LiDAR(激光雷达)。

  丰田透露过他们的高速道路自动驾驶汽车上有12个传感器:1个藏在内后视镜里的前摄像头,5个测量周围车辆速度的雷达,和6个探测周围目标位置的激光雷达5。

  尽管也有一些企业另辟蹊径,希望通过V2X技术来完成环境感知的工作,但是V2X严重依赖于基础设施,而传感器则不受这个限制。

  激光雷达

  LiDAR系统使用的是旋转激光束。宝马、谷歌、日产和苹果的无人驾驶试验车用的就是这项技术。但要想在量产车上应用,价格必须大幅下降。业内普遍认为,再过几年这个目标就能实现。

  让自动驾驶车安全上路 需要哪些传感器?

  激光雷达工作原理(图片来自Velodyne)

  激光雷达的工作原理是通过发射和接收激光束来实现的。在其内部,每一组组件都包含一个发射单元与接收单元。上图的Velodyne使用了旋转镜面的设计。

  这套发射/接收组件和旋转镜面结合在一起,能扫描至少一个平面。镜面不只反射二极管发出去的光,而且也能把反射回来的光再反射给接收器。通过旋转镜面,能够实现 90到180度的视角,并且大大降低系统设计和制造的复杂度,因为镜面是这里面唯一的运动机构。

  脉冲光以前被用于探测距离。探测距离的原理是基于光返回的时间,激光二极管发出脉冲光,脉冲光照射到目标物后反射一部分光回来,在二极管附近安装一个光子探测器,它可以探测出返回来的信号,通过计算发射和探测的时间差就可以计算出目标物的距离。脉冲距离测量系统一旦被激活就能收集到大量的点云。

  如果点云中有目标物,目标物就会在点云中呈现出一个阴影。通过这个阴影可以测量出目标物的距离和大小。通过点云可以生成周围环境的3D图像。点云密度越高,图像越清晰。

  通过激光雷达来生成周围环境的3D图像有几种不同的方式。

  一种实现方法是让发射/接收组件上下移动同时让镜面旋转,有时也叫这种方法为“眨眼点头”。这种方法能生成高度方向上的点云,但是减少了方位数据点(azimuth data points),因此点云密度会降低,分辨率也不够高。

  另一种方法叫“光扫描激光雷达”(flash LiDAR)。这种方法是使用2D焦平面阵列(Focal Plane Array,FPA)捕捉像素距离信息,同时发出激光来照射大块面积。这类传感器结构复杂,制造困难,因此还没有广泛的商业应用。但是它属于固态传感器,没有运动部件,因此将来有可能替代现有的机械式传感器。

  目前虽然有不同的LiDAR结构可以产生很多形式的3D点云系统,但是还没有一种系统能达到自动驾驶导航的应用要求。比如说,有很多系统能生成精致的图像,但是产生一幅图像需要花好几分钟。这种系统就不适合移动传感类的应用。还有一些光扫描系统的刷新率很高,但视角和探测距离又太小。另外还有一些单光束(single beam)系统能提供有用的信息,但是如果目标太小或者超出了视角就探测不到了。

  要想让LiDAR传感器的使用最大化,必须要能够看到周围所有的地方,也就是所说的需要实现360度视角;最终给用户输出的数据要有实时性,因此必须使数据收集和画面生成之间的时间延迟最小化。驾驶员的反应时间一般是十分之几秒,如果我们要实现自动驾驶导航,那么导航电脑的刷新率至少要达到十分之一秒。视角也不能只看水平方向,还需要有高度方向的视角,否则车就会掉到路上的坑里。垂向视角应该向下尽可能的靠近车辆,以便让自动驾驶适应路面的颠簸和陡坡。

  目前,业内有数家生产制造激光雷达的企业,他们的产品也有着各自的特色。

  Velodyne拥有高精度激光雷达技术(HDL),据称其HDL传感器能够提供360度水平视角,26.5度的垂直视角, 15Hz的刷新率,并可以每秒生成一百万像素的点云。今年Velodyne推出了小型化的32线传感器,可以实现200米的探测距离,垂直视角28°。

  让自动驾驶车安全上路 需要哪些传感器?

  Velodyne固态32线Ultra Pack激光雷达

  Leddar公司同样也有具备360°探测能力的激光雷达产品。并且,因为同时提供ADAS解决方案,Leddar同样也提供传感器融合技术,把不同传感器的数据组合在一起,从而形成车辆周边环境的整体图像。

  • 固态LiDAR——替代摄像头/雷达或者作为它们的补充,可集成到ADAS以及无人驾驶功能中;

  • 为高级别自动驾驶提供高密度点云的LiDAR;

  • 可以支持光扫描或者光束测量的LiDAR (例如 MEMS镜面);

  Ledaar的激光雷达探测距离可达250m,水平视角可达到140度,每秒可生成48万像素的点云,水平和垂直方向的分辨率可达0.25度。

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责任编辑:Trista
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