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激光雷达、毫米波和视觉传感器技术解析

导读: 在智能感知识别的部分,车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全最为重要的,目前,主流的用于周围环境感测的传感器有激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达(millimeter wave)、视觉传感器三种。本文详细分析了这三种产品技术特性。

  无人驾驶技术现如今其实非常成熟了,就以现在的技术水平看,如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局,场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行,那么不用方向盘,全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。

  问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌,如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。

  关键就在需要各种各样的传感器合作来解决,它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器,识别道路、标示和行人,做出加速、转向、制动等决策。

  在智能感知识别的部分,车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全最为重要的,目前,主流的用于周围环境感测的传感器有激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达(millimeter wave)、视觉传感器三种。

  激光雷达(LiDAR)

  通过扫描从一个物体上反射回来的激光来确定物体的距离,可以形成精度高达厘米级的3D环境地图,因此它在ADAS(先进驾驶辅助系统)及无人驾驶系统中起重要作用。从当前车载激光雷达来看,机械式的多线束激光雷达是主流方案,但受制于价格高昂的因素尚未普及开来。

  在去年12月10日路测成功的百度无人驾驶汽车车身上,除了部署了毫米波雷达、视频等感应器,其车顶就安置了一个体积较大、价值70万余人民币的64位激光雷达

  (VelodyneHDL64-E),谷歌同样也是采用的相同高端配置激光雷达。车载激光雷达系统的优劣主要取决于2D激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多,每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵。

  就以Velodyne的产品为例,64线束的激光雷达价格是16线束的10倍。激光雷达除了成本高昂,遇到烟雾介质以及雨雪天气中表现一般,将掣肘它的发挥。

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责任编辑:Alvin
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