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應用于汽車自動駕駛的五大傳感器技術詳解

電子設計 ? 來源:電子設計 ? 作者:電子設計 ? 2020-12-26 09:32 ? 次閱讀

隨著社會經濟的發展,汽車已經成為人們的日常生活中必需品,但每年不斷攀升的交通事故率、越來越糟糕的生活和交通環境也讓人們感到心痛。每每遇到這些問題,相信幾乎所有開車的人都會想到如果車子能夠自動駕駛,那車子將成為養精蓄銳的好地方。同樣,一些技術也能用于機器人領域。

無疑安全穩定和綠色環保的自動駕駛汽車成為了首選,特別是近兩年自動駕駛汽車成為了科技領域內的熱點,在給汽車行業帶來巨大變革的同時,也為元器件設備廠商等帶來了新的機會。

眾所周知如今的自動駕駛汽車是在一個未知的動態環境中運行的,所以它需要事先構建出環境地圖并在地圖中進行自我定位,而執行同步定位和映射過程(SLAM,即時定位和地圖構建)的輸入則需要依靠各種各樣的傳感器來提供必要的空間感知,以便在沒有駕駛員干預的情況下實現自動駕駛。下面工采網小編和大家一起來看看自動駕駛汽車的五大傳感器是哪些?

一般情況下,自動駕駛汽車包含的傳感器主要有五種類型:

1、遠程雷達:信號能夠透過雨、霧、灰塵等視線障礙物進行目標檢測。

2、照相機:一般以組合形式進行短程目標探測,多應用于遠距離特征感知和交通檢測。

3、激光雷達:多用于三維環境映射和目標檢測。

4、短程/中程雷達:中短程目標檢測,適用于側面和后方避險。

5、超聲波:近距離目標檢測。

以上這五大傳感器又可分為無源傳感器(如攝像頭)和有源傳感器(如激光雷達、雷達和超聲波收發器)。

那么,什么是無源傳感器?什么是有源傳感器?兩者的區別是什么?又會如何影響自動駕駛汽車的感測效果?

什么是無源傳感器?

無源傳感器也稱為能量轉換型傳感器,它不需要外部電源。在自動駕駛汽車上,無源傳感器為無源攝像頭傳感器。

什么是有源傳感器?

有源傳感器,也稱為能量轉換性傳感器或換能器,指將非電能量轉化為電能量,只轉化能量本身,并不轉化能量信號的傳感器。在自動駕駛汽車里,雷達、激光雷達和超聲波傳感器都是有源傳感器。

兩者的區別是什么?

兩者的區別在于是否需要外部供電。無源傳感器,不需要電源就能工作;有源傳感器,需要供電才能工作。

了解了無源傳感器,有源傳感器接下來我們具體了解一下五大傳感器如何影響自動駕駛汽車的感測效果?

攝像頭傳感器 :攝像頭通過收集反射到三維環境對象上的光來捕捉二維圖像。圖像質量通常取決于環境條件,即不同的天氣條件,不同的光照環境,都會對圖像質量產生不同的影響。計算機視覺機器學習算法通常用于從捕獲的圖像/視頻中提取有用的信息。目前,由于單目像頭難以對物體距離進行測量,通過多臺攝像頭利用三角測原理實觀距離測量的立體視覺方法得到廣泛應用。多目立體攝像頭,可在一定程度上實現深度、距離的感知。

激光雷達 :LiDAR使用發射器發射激光束,并通過接收器對遇障礙物后返回的激光束進行探測。激光雷達傳感器通過發射脈沖激光,計算散射光從發射到遇障礙物返回的時間間隔(TimeofFlight,下行時間),可對三維空間內的物體形狀及距離進行有效感知,可在較長距離內(當前車用最長距離為120m)實現感知。

雷達:無論是毫米波雷達還是普通雷達,都主要通過無線電波進行測距。無線電波以光速傳播,在電磁波譜中頻率最低(波長最長),基于無線電波的反射特性,雷達傳感器可以探測到前方物體之外的東西。不過,雷達信號容易被具有相當導電性的材料(如金屬物體)反射,并且其他無線電波的干擾也會影響雷達的性能,造成雷達傳感器無法對物體進行探測。在確定被探測目標的形狀方面,雷達的能力不如激光雷達。

超聲波傳感器:超聲波傳感器也稱為聲納;聲音導航測距。在有源傳感器中,聲波的頻率最低(波長最長),因此聲波更容易被干擾,這也意味著超聲波傳感器很容易受到不利環境條件的影響,如下雨和灰塵。另外,其他聲波產生的干擾也會影響傳感器的性能,需要通過使用多個傳感器和依賴額外的傳感器類型來緩解干擾。

值得注意的是激光雷達和超聲波這類有源傳感器,具有信號傳輸源,依靠TOF原理感知環境,ToF能夠通過等待信號的反射返回來測量信號從源到目標的傳播時間,信號的頻率決定了系統所使用的能量及其準確性。因此,確定正確的波長在選擇系統時起著關鍵的作用。工采網提供的固態面陣激光雷達測距傳感器 - CE30-A使用時間飛行法(TOF, Time of Flight)進行測距,它會發射出經過調制的近紅外光,光線遇物體后反射并再次被 CE30 接收。CE30 通過計算光線發射和接收的相位差與時間差,來換算被拍攝景物的距離。就可以應用于未來的自動駕駛汽車領域。

此外UPA超聲波傳感器 - T/R55.5-15.5E279Z-L19-01密閉式傳感器,又稱倒車雷達“探頭”,是倒車雷達的核心部件,利用超聲波測量車輛周圍障礙物間的距離。

審核編輯 黃昊宇

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