无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车

2021/10/29 13:35 · 传感器知识资讯 ·  · 无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车已关闭评论
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无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车1.传感器概览无人驾驶作为高度集成的系统,所使用的传感器种类繁多、技术跨度较大,如果要做分类,笔者认为可以简单分为服务于感知系统的和服务于定位系统的。展开来看,常见的有激光雷达、相机、毫米波、超声波;组合导航(IMU)轮速计等,但再细分,其实又可以分出很多子类。这里讲一下常用的几种感知传感器。激光雷达按线数分

无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车  第1张

无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车

1.传感器概览

无人驾驶作为高度集成的系统,所使用的传感器种类繁多、技术跨度较大,如果要做分类,笔者认为可以简单分为服务于感知系统的和服务于定位系统的。展开来看,常见的有激光雷达、相机、毫米波、超声波;组合导航(IMU)轮速计等,但再细分,其实又可以分出很多子类。这里讲一下常用的几种感知传感器。

激光雷达按线数分有 1、4、8、16、32、40、64、128 线等,按工作原理分有机械旋转式和固态式,而固态又分为 MEMS 型、Flash 型、相控阵型。因为机械式技术相对成熟,可选择的产品丰富,目前大部分还是在用机械旋转式。但可以预见的是固态激光雷达是未来的趋势,预计未来 1~2 年,使用的人会越来越多。

LiDAR 产品,常见关注的技术指标有:测距精度、反射率区分度、有效测距范围、抗干扰能力等;激光雷达的优点是不依赖环境光源、测距精度高,可以达到 cm 级,缺点是会受雨水、阳光影响,且因为是主动发射激光,具有镜面效应。

不同激光雷达输出效果比对,从左至右,从上至下:单线、64 线、128 线、固态

相机按工作原理分为 RGB 相机、红外相机、事件相机。RGB 相机可以构成单目、双目的应用;红外相机分为被动式与主动式;事件相机是一种比较新型的产品。

单目的测距精度一般会比较低为米级~十米级不等,但测距范围可以做到很大,只要能检测到目标就能估计出距离,而双目可以显著提高测距精度,但测距范围受基线长度影响,一般可以做到 300~400m 米的距离。

普通的 RGB 相机在夜晚没有路灯的情况下,基本是瞎的,此时红外相机的优势便突显出来。被动式红外相机只能接收由物体散发出来的红外光,相比与主动式,效果稍差,主动式红外的感知范围可以通过调整补光强度来控制,感知距离也可以做到几百米。

红外相机下的夜晚道路

事件相机的原理与传统相机有很大区别,它打破了帧的概念,是以事件(发生变化的像素)为单位输出的,也可以硬件直接输出光流信息,具有很高的动态范围和非常低的数据量,为 SLAM 应用提供了很多想像空间。相机具有信息稠密且空间连续的优点,但往往对计算量的需求也是很大的,且传统相机容易受环境光的影响。

传统相机(左)VS 图森未来自研相机(右)在低光照情况下成像对比

毫米波是目前最成熟的车载传感器,按测距范围可以划分成短距、中距和长距,按频段划分国内有 24GHz 和 77GHz 两种,77G 相对于 24G 来说,角分辨率会更高一些。具有极好的可靠性和天气适应性,但没有高度信息,且测量精度较低。

综合来看,每种传感器都有其优点,也有其不足的地方。无人驾驶传感器的选择,需要根据需求定位、业务场景、天气环境、成本方面综合考虑,选取出最适合的方案。但一般来说,会是以组合的形式存在,互补、互冗余,以提供更可靠的感知方案。

2.多传感器使用

传感器有了,为了能得到更高质量的标定结果和算法融合结果,往往还需要做一些处理,主要是不同传感器的时间同步和同步触发。

为了能够统一所有传感器的时间,一般可以将卫星时间作为所有传感器的时间源,同样处理器也使用卫星时间作为时间源。但如何实现呢?不同传感器有不同的特点,首先是处理器,处理器之间可以通过 NTP 进行时间同步,处理器和卫星的同步可以通过 PPS 实现。对于相机往往内部会有一个时钟,通过内部时钟,是可以对传输耗时进行补偿的,然后通过处理器时间和补偿时间,可以推算出实际的曝光时间。如果相机自身支持 PTP 或其他时间同步协议,则让其与对应的服务自协商进行精密时间同步即可。对于激光雷达,大多数都支持 PPS 时间同步,只要给他提供稳定的 PPS 信号即可。而 PPS 信号是可以由组合导航产生的,这往往是其最基本的功能,很容易实现。这样,所有传感器的时间就都统一为卫星时间了,时间的高精度统一,对于编队行驶尤其重要。有了时间同步的基础,就可以实现同步触发了。

对于相机来说,可以通过发送触发信号,让其在特定时间进行曝光,这种信号可以是软件的,也可以是硬件的,但硬件信号的精度无疑是远远高于软件信号的精度的。对于激光雷达来说,一般都会有相位同步的功能,对于机械式雷达,可以控制其在特定时刻旋转到特定角度。同理,组合导航的 PPS 信号是一切触发源的基础。

无时间同步

时间同步后

无同步触发

同步触发后

3.传感器成本考量

不得不说,由于目前自动驾驶的规模还没有大面积铺开,硬件成本还是比较高的,一方面需要做好整体方案规划,合理选型、布局,另一方面,也要不断优化算法,提高系统的鲁棒性,使用相对低成本的传感器,虽精度稍差,但在可控范围内,以节约成本。随着整个行业的发展,相信会有更多选择、性价比高的传感器硬件产品出现。

编辑:琪琪

来源:图森未来

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无人车传感器:一文读懂无人驾驶的常用传感器|厚势汽车  第2张

无人车传感器:有种心律失常叫衣领综合征,穿高领、系围巾都要小心了

近年来,无人驾驶(也叫作“自动驾驶”)隔三差五就要在媒体上露露脸。在2020年的成都车展上,不少车的车身也都贴上了“自动驾驶”“自动泊车”等字样作为卖点。2020年9月,在北京国家会议中心举办的服贸会上,各种国产无人驾驶汽车更是集体亮相,一时成为人们关注的热点。无人驾驶究竟是什么?它的发展历程是什么?如今又发展到了什么地步?
无人驾驶汽车的百年一梦简单来说,无人驾驶汽车,就是一辆既不需要由人来掌握方向盘,也不需要由人踩油门和刹车,能够自动在路上行驶,把人安全、可靠地送到目的地的汽车。它通过车载传感系统感知道路环境,获得道路、车辆位置和障碍物等信息,通过车内的计算机自动规划行车路线,并控制车辆的转向和速度。因此,可以说无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等多种技术于一体,是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。然而,这个看起来很新潮的概念,实际上却有着非常悠久的历史。你知道人们研究无人驾驶汽车有多久了吗?10年,20年,30年……都不对,人们研究无人驾驶汽车的历史差不多有100年了!要知道自汽车发明至今也不过130多年而已!无人自动驾驶汽车的历史可以追溯到1925年左右。1926年,在美国的波士顿附近,道路上曾经出现过一辆特殊的汽车,它的方向盘后面没有驾驶员。那个时候电脑还没有被发明出来,汽车的无人驾驶是怎么实现的呢?看一下当时的报纸就知道了,那辆汽车是通过无线电遥控的。它是发明家弗朗西斯·霍迪纳发明的,名叫“幻影汽车”。1950年,美国一家公司的广告海报生动地描绘了无人驾驶汽车的应用情景。也许你会说这只是一幅科幻画而已。世界上的事情只有想不到,没有做不到。1956年,美国通用汽车公司推出了“火鸟2号”概念车。这是世界上第一辆配备了汽车安全和自动导航系统的概念车。20世纪80年代,日本筑波大学机械工程实验室,研发出第一辆采用视觉设备进行导航的无人驾驶汽车。车上安装了两个摄像头,用来检测街道标记。20世纪90年代,美国卡内基梅隆大学率先使用神经网络引导和控制车辆。1995年,一辆深蓝色的无人驾驶汽车行驶了4800多千米,横跨了整个美国。不过,它并不是真正的无人驾驶,虽然汽车的方向盘是它自己控制的,但是汽车的油门和刹车却是由人来掌握的。沙漠里的大考验进入21世纪后,无人驾驶技术进步迅速。美国国防高级研究计划局(DARPA)出资赞助的无人驾驶技术大奖赛,对该技术的发展起到了很好的推动作用。第一届比赛于2004年3月举办,赛场设置在美国莫哈韦沙漠,赛道全长240 千米。不过,在这次大赛中,没有一支参赛队伍完成全程。第一名由卡内基梅隆大学获得,他们的参赛车辆是一辆改装悍马。虽然这辆车在比赛中跑得最远,但也只跑了 11.78 千米而已。2005年10月,第二场比赛拉开帷幕。这次赛道难度更大,其中包含了 3 条狭窄的隧道,100 多个急转弯,还有很多的陡坡、山路等。不过,由于各参赛队伍都吸取了上次的经验教训,所以,在23 支进入决赛的队伍中,有 22 支队伍超越了2004年的最好成绩。最后,有 5 支队伍完成了比赛,最终冠军被斯坦福团队摘得,他们这辆车的名字叫“Stanley”。2007 年的比赛也被称为 “城市挑战赛”,当时的赛道全长 96 千米,参赛车队需在 6 小时内完成比赛。为了促进无人驾驶技术向更实用的方向发展,主办方还增加了许多看似简单,但挑战性极高的规则,如:参赛车辆必须遵守加州地区的交通法规,必须避免碰撞其他车辆、自行车、路障和电线杆等物体,以及必须能够在停车场正常运行等。最终,这次比赛的冠军由来自卡耐基梅隆大学的团队获得,该团队的车辆全程的平均速度达到了 22.53千米/小时。从 2004 年无人完成比赛,到 2005 年几乎所有决赛团队都超越了 2004 年的最好成绩,再到 2007 年在更加苛刻的规则下依然有团队完成比赛,只用了 3 年的时间,无人驾驶技术就得到了飞跃式的发展。梦想照进现实2014年,谷歌公司向公众展示了一辆没有方向盘和踏板的汽车——“萤火虫”,这是世界上第一款完全自动驾驶的汽车。它的外形圆滚滚的,从前面看有鼻子有眼,非常可爱。工程师故意把它的外形设计得具有亲和力,以减少人们对新技术的恐惧。2020年9月,在北京国家会议中心举办的服贸会上,各种国产无人驾驶汽车集体亮相,成为人们关注的热点。至此,无人驾驶已经从一个遥远的梦想,逐渐走进了人们的现实生活。为何人们期待无人驾驶汽车安全是人们研发无人驾驶汽车最大的推动力。据估计,20世纪有6000万人死于车祸,这远远超过第二次世界大战期间由战争所造成的死亡人数。而在每年发生的车祸中,有很大一部分是由于驾驶员疲劳、注意力分散或者饮酒、服药等因素造成的。如果将汽车交给机器人,这些由于人类自身原因产生的不安全因素将能得以避免。人类的视角只有120度,而且还有各种盲区。而无人驾驶汽车的视角却是360度无死角。它可以通过GPS来确定自己的位置,通过传感器和软件分析周围事物的形状、大小和速度等,比如周围哪些是车,哪些是人,哪些是信号灯。然后,它还能通过人工智能作出判断:接下来会发生什么,应该怎么应对,比如前面的人流要朝哪儿走,附近的汽车是不是要超车,什么时候应该转弯等。机器既不会疲劳,也不会生气,可以避免人类的很多不良行为。除了提高安全性,无人驾驶在缓解交通压力、解决能源危机、降低汽车驾驶门槛等方面,也可以起到重要的作用。另外,开车是一件很消耗精力的事情,如果能将人们从司机的身份中解放出来,在车辆行驶的过程中,人们就有更多的时间和精力去做其他的事情。自动驾驶是一个根植于人类内心深处的梦想,但愿随着科技的发展,这个梦想能够早日实现。

无人车传感器:苏丹军方最高指挥官:感受到了外部对苏丹军方的敌意与攻击

【来源:cnBeta.COM】
Waymo公开了其最新的自动驾驶汽车数据集,邀请无人驾驶汽车研究人员根据其无人驾驶车队收集的大量数据参加一系列挑战赛。从Google分离出来的Waymo为其多传感器数据集增加了800个新的细分。
数据集本身是一堆高分辨率传感器数据,Waymo的车辆在不同位置的道路上漫游时已收集了这些数据。它包括各种不同的地理位置和条件,以及来自大量传感器的信息。从汽车前侧和侧面安装的摄像头到中短距离激光雷达,以及两者之间的同步数据,一切都应有尽有。
Waymo还标记了其中一些数据,例如车辆,行人,骑自行车的人和道路标志的数据。 该数据集不能反映Waymo传感器系统的全部功能,仅是Waymo自动驾驶系统所训练的数据一小部分,但是母公司 Alphabet表示,出于研究目的,庞大而多样的高质量的数据集非常有价值。
研究人员可以参与五种不同的挑战。第一种是围绕3D检测:当给定一个或多个LIDAR范围图像和相关的摄像机图像时,您必须为场景中的不同对象生成一组3D垂直框。第二个2D挑战的功能大致相同,但仅针对一组摄影机图像中的2D框。
第三和第四挑战解决跟踪。它们每个都包含一个时间序列的数据(激光雷达和摄像机,或者只是摄像机图像),参与者需要从中产生一组3D或2D垂直框,以及这些框之间跨帧的对应关系。最后,第五组挑战围绕领域适应,将来自新位置的附加段(仅其中一部分带有标签)添加到3D检测挑战中。
一个团队最多可以有十名成员,每个团队最多可以在30天内提交三次评估。报名截止日期为今天直到2020年5月31日。Waymo将使用自动验证功能将参与者排名在排行榜上,另外手动检查排名靠前的参赛作品,五个挑战赛将各获得三个奖项,第一名获得美元奖金,第二名将获得5000美元奖金,第三名获得2000美元奖金。虽然Alphabet的员工可能会出现在排行榜上,但他们不会竞争现金奖励。
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