传感器感知:传感器的“感知技术”的前景怎么样

2021/11/11 01:25 · 传感器知识资讯 ·  · 传感器感知:传感器的“感知技术”的前景怎么样已关闭评论
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传感器感知:传感器的“感知技术”的前景怎么样

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传感器感知:传感器的“感知技术”的前景怎么样  第2张

传感器感知:汽车感知传感器

  汽车电子控制系统普遍遵循感知→控制→执行的工作流程。
  传感器作为感知单元获取系统的工作状态,控制单元处理传感器信号并计算输出控制指令,最终由执行单元完成相应动作。
  以电动助力转向系统(EPS)为例, 车辆运行过程中, 方向盘扭矩转角传感器监测方向盘转角及扭矩信息,轮速传感器监测车轮转速, 控制器(ECU)通过 CAN总线实时获取传感器信号, 并根据特定逻辑实时处理信号,计算得到一个理想的助力力矩, 最后通过 MOSFET 控制电机,实现助力效果。
  汽车动力、底盘、车身、电气四大系统中,绝大部分的电子控制具备类似的工作原理,从感知、控制到执行环节,半导体器件无处不在,包括感知系统的传感器,控制环节的微控制器(MCU)、通信芯片(CAN/LIN等)、模数转换器(A/D),执行环节的功率器件(MOSFET、 IGBT、 DCDC)等。其中传感器更是汽车的机会所在。
汽车传感器可分为车辆感知、 环境感知两大类。 动力、底盘、车身及电子电气系统中的传感器属于车辆感知范畴, ADAS以及无人驾驶系统中引入的车载摄像头、毫米波雷达、激光雷达等属于环境感知范畴。
  本文重点讲解汽车感知传感器。
  按照工作原理,汽车传感器主要可分为 MEMS、磁、化学、温度四大类,我们统计传统汽油车上 MEMS 传感器超 50 个, 磁传感器超过 30 个,合计占比约90%。
MEMS 传感器
  MEMS 传感器(Micro-Electro-Mechanical System)是一个将微型机械结构、微型传感器、微型执行器、信号处理和控制电路以及接口、通信和电源模块都集成于芯片上的微机电系统,在汽车上广泛应用于压力类以及运动类传感器。
  根据 Bosch 估计,目前一辆汽车上安装有超过 50 个 MEMS 传感器, 我们估计单车价值量 500-1000 元。 应用较多的是压力传感器、加速度计、陀螺仪及磁力计等惯导系统传感器。 这些产品虽都采用微机电系统封装,但对应原理各不相同。
压力 MEMS:大多基于硅的压阻效应,压力作用于硅薄膜引起 4个电阻应变片电阻的变化,惠斯顿电桥输出与压力成正比的电压信号,适用于中低压场景,如发动机进气歧管、胎压检测系统TPMS、真空度、油箱压力等。中、高压场合多采用陶瓷电容的技术路线。
图:硅压阻式压力 MEMS 工作原理
加速度 MEMS:基于牛顿第二定律,通过在加速过程中对质量块对应惯性力的测量来获得加速度值。 采用电容式、压阻式或热对流原理,分为低 g (重力加速度)和高g 两大类,区别在于测量的加速度范围不同, ±2g~±24g 等低 / 中 g 传感器用于主动悬架、ESP、侧翻、导航等非安全类系统, ±200g 等高 g传感器用于气囊等安全系统。
图:电容式 MEMS 加速度计工作原理
角速度 MEMS/ 陀螺仪: 基于 Coriolis 力原理:一个物体在坐标轴中直线移动时,假设坐标系旋转,物体会受到一个垂直的力和垂直方向的加速度。MEMS 陀螺仪通常安装两个方向的可移动电容板,径向电容板加振荡电压迫使物体作径向运动,而当旋转时,横向电容板能够测量由于横向 Coriolis运动带来的电容变化,从而计算出角速度。最多可测量 x/y/z 三轴角速度,用于侧翻、车身稳定控制系统、惯性导航 IMU 等。
图:MEMS 陀螺仪工作原理
磁力计:运动过程中地磁场改变磁力计主磁场方向,从而引起导电薄膜内磁场方向与电流夹角值变化,而夹角的变化与电阻值呈线性关系,通过换算可以确定与地磁场的相对位臵来进行定位。
  磁力计主要与加速度计、陀螺仪一起,应用于惯性导航系统中(Dead Reckoning), 用于在 GPS信号缺失时,通过测量与地磁场的相对位臵来判断汽车的航向角及姿态。磁力计基于磁效应,采用 MEMS 工艺,由于霍尔效应灵敏度难以达到要求,普遍应用 AMR来感应地磁场。
图:MEMS AMR 磁力计工作原理
磁传感器
  目前磁传感器有四代技术, 分别为霍尔效应、 AMR (Anisotropic magnetoresistance effect)、 GMR (Giantmagnetoresistance effect)、 TMR (Tunnel magnetoresistance effect),主要用于测量运动量,具体产品形式为速度传感器、 线性及角度位臵传感器、电流传感器等。
霍尔传感器: 目前汽车上应用的磁传感器大多基于霍尔效应的原理,简称为霍尔传感器。 主要用来测量运动量,如位臵、角度、速度、电流等,分为霍尔开关、位臵霍尔(线性 / 角度 /3D)、转速霍尔、电流霍尔及导航系统磁力计等类型。
  霍尔传感器的测量原理——霍尔效应是指当电流通过磁场中的霍尔元件时,磁场会对霍尔元件中的电子产生垂直于电子运动方向的作用力,使得在垂直导体与磁感线方向正负电荷聚集,形成霍尔电压。
  霍尔传感器的测量原理是运动切割磁感线引起磁场以及感应电流的变化,最终导致霍尔电压的变化,依据该变化来探测目标的运动状态变化。
 图:霍尔效应原理图
xMR 磁阻:AMR、 GMR、 TMR 均基于磁阻原理,作为下一代磁传感器技术,凭借性能优势,渗透率正日益提升。目前 AMR/GMR 技术已经在轮速、方向盘转角 / 扭矩、电子节气门位臵、曲轴和凸轮轴转速等传感器领域得到规模化应用。
  TMR 传感器的性能提升十分显着,利用磁性多层膜材料的隧道磁电阻效应,与霍尔元件、 AMR、 GMR 相比, 优势突出:
  第一, 温度性能好,前端模块电镀了纳米厚度的氧化层, 而不是半导体;
  第二, 电流功耗小,从霍尔的 5-20mA 减少到 μA 级别;
  第三, 敏感性很强,规模上量后成本更低, 霍尔元件需要用钕铁硼等强力磁铁。
  TMR 传感器将凭借突出的产品性能, 在高要求应用场景替代霍尔传感器:
  1、 角度、转速、位臵类传感器: 包括 BLDC 转子位臵、方向盘转角、轮速、节气门位臵、曲轴 / 凸轮轴角度等功能安全等级要求非常高的应用场合。
  2、 液位传感器: TMR 取代干簧管, 干簧管容易破裂、 一致性差、 成本较高, TMR 灵敏度高、成本低、克服破碎问题。
化学传感器
氧传感器:汽车中一般设臵前氧和后氧两个氧传感器。前氧传感器检测混合排气中氧的含量, 并反馈给发动机 ECU修正喷油量,控制混合气的空燃比在理论值附近,使三元催化达到效率最高。后氧传感器检测催化转化后混合气体中的氧含量,用来判定三元催化转化器是否失效。
图:氧传感器工作原理
氮氧化物传感器:氮氧化物传感器主要应用在柴油车后处理 SCR 系统(Selective Catalytic Reduction System),用于检测尾气催化还原之后NOx 的含量是否满足排放要求。
温度传感器
  汽车上普遍用热敏电阻来测量温度,可分为 PTC 和 NTC 两类。
NTC: 电阻随温度升高而降低,主要用来测量气体、液体、环境温度,包括冷却液、进气管、空调蒸发器出口、车内外等温度检测。
PTC: 超过一定温度时,电阻明显增大, 主要用于过流保护、温度限制、加热等场景,如电机保护传感器。
  面对高温场合,如发动机排气歧管、三元催化器温度高达 800℃以上, 传统的热敏电阻无法满足要求,通常采用铂电阻温度传感器进行测量。
本文参考来源:半导体行业观察

传感器感知:科学网

作者:卜叶 来源: 中国科学报 发布时间:2021-3-4

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无传感器亦可感知

图片来源:unsplash
■本报记者 卜叶
互联网与手机相连的一刹那,科研人员的想象世界被无限扩大。互联网这台巨型计算机,以超乎寻常的速度收集、计算、存储着人类的一切信息,并通过手机等终端源源不断向外输出。
伴随着智能化社会的来临,实现对目标的无线非接触感知成为热点话题。近年来蓬勃发展的可穿戴设备一定程度上解决了人体感知的燃眉之急,但北京大学计算机系讲席教授、欧洲科学院院士张大庆等科研人员并不满足于此。
Wi-Fi、4G、5G无线信号越来越普及,覆盖的区域越来越广,是否能够通过这些已有的基础设施实现更广泛、更经济、更高效的非接触智能感知和交互呢?这一想法涌上越来越多普适计算科研人员的心头。
广阔的应用潜力
近日,工业和信息化部公布的一组数据显示,我国累计建成5G基站超过71万个,独立组网模式的5G网络已覆盖全国所有地市,5G终端连接数超过2亿户,户均移动互联网接入流量较4G用户高出50%。人在哪里,5G基站就在哪里,已逐步成为现实。此外,第47次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,我国网民用户接近10亿,互联网普及率达70.4%。
西北工业大学计算机学院教授郭斌表示,以前人们需要借助传感器、可穿戴设备等,以后有望不依赖这些设备而是通过环境中泛在的无线信号实现智能感知,而目前我国已经初步具备客观条件。
面对开发更加轻便的感知设施的现实需要,南京大学计算机科学与技术系教授谢磊也认为,Wi-Fi、4G、5G、RFID等无线信号主要依赖于从环境中获取的能量完成计算、感知与通信,无需电源对终端节点持续供电,在续航、部署、维护等方面拥有可穿戴设备等传统有源感知无法匹敌的潜在优势。
基于Wi-Fi、4G、5G、RFID设施的无线非接触感知,指利用无处不在的无线电磁波信号在环境中传播时因感知目标的存在而产生反射、衍射以及散射等现象,通过对无线接收端收到的信号受感知目标的影响在振幅、相位等特征上发生相应的变化进行检测和分析,从而实现对感知目标的非接触智能感知。
“该技术在智能家居、智能医院、智能办公、智能酒店、智能仓库等领域有巨大的应用前景。”张大庆介绍,在健康、医疗方面,无线非接触感知能够长时间地监测人的呼吸、心跳、睡眠,预测和预防失眠、呼吸骤停等疾病。在人机交互方面,无线感知可以精确进行手势控制,从而将用户的手从现有的二维触摸屏扩展到三维空间,实现远距离的、自然丰富的人机交互,替代现有的遥控设备。在行为识别方面,无线信号可以用于室内人的定位及活动监测,同时识别目标的行为,检测目标的活跃度、跌倒和常卧不起等异常情况。在安防监控方面,无线信号能有效进行入侵、有无人在等检测,用于住家和仓储环境。
目前,张大庆团队已经在居家养老、医疗健康领域展开应用探索。他介绍,依赖泛在的无线信号,可以在老年人不穿戴任何设备、完全自然的环境下,实现对人体生理信息和行为等的感知,以及随时随地的情境识别,于无形中完成对老年人的健康信息采集并提供智能服务。
多目标识别的挑战
在对RFID无线感知的研究中,谢磊团队发现,仅依靠单个RFID标签的反向散射信号特征很难对感知对象实现全面、综合、深入透彻的无源感知。这是因为同一感知情境在设备摆放位置和朝向不同的情况下,信号受到的影响不同。
据悉,RFID是一种非接触式的自动识别技术。它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可应用于各种恶劣环境。谢磊团队将多个RFID标签以接触或非接触的方式有效部署在感知对象周围,形成“RFID阵列”进行感知。
谢磊介绍,基于RFID可标记的特性,能够有效区分RFID阵列中每一个反向散射信号的来源。此外,根据RFID阵列中标签之间的拓扑关系和来自每个标签的信号特征,还可以构建RFID雷达,对接收到的感知信号进行“去伪存真”“去粗取精”,充分还原感知对象状态变化的真相和细节,实现全面、综合、深入透彻的可标记无源感知。
近年来,国内外无线感知技术发展迅速,郭斌团队对人类身份的识别的准确率也达到80%以上。然而,面向真实环境的感知普遍存在动态性、复杂性和不可控性。当前大多数无线感知技术多基于未标记的反射信号进行感知,并不能有效区分多个反射信号的具体来源,即无法同时识别多个目标。这也导致应用场景大大受限。
谢磊举例,从无线感知RFID系统中获取的射频感知信号容易受到环境中多种因素的干扰,如能量吸收、多径反射等,导致相关信号特征被淹没在周围的环境噪声和干扰中,直接影响无源感知系统的感知性能。这对提升无源感知机制的泛化能力提出了挑战。
向理论模型要答案
“此前的技术创新和迭代大幅提升了无线感知的性能,但精确感知多情境、多目标还需要建立系统的理论体系,而目前本领域仍缺乏系统的、准确刻画人类活动和环境变化对接收无线信号影响的理论模型。”张大庆说。
他指出,理论感知模型能够刻画感知目标活动和射频信号在时间、空间、频率等信号域的潜在关联性,量化和度量相关特征参量之间的数理关系,有效指导无线感知的发展。
面对无线非接触感知领域存在的挑战,张大庆团队提出基于菲涅尔区的反射和衍射理论模型,揭示了Wi-Fi、4G、5G等无线信号感知的极限和基本原理,奠定了用Wi-Fi、4G、5G等无线信号实现毫米级人体活动感知的理论基础。在无线感知关键技术方面,他们围绕Wi-Fi感知的多径信号分离及参数估计问题,提出了针对Wi-Fi信号的动态能量估计技术和多普勒频移参数估计技术,可对人的位置和运动速度进行准确的估计。
此外,研究团队还提出了基于MIMO的天线信号变换模型,从根本上提高了无线感知信号的质量,有效地减小了信号振幅上的噪声和相位上的误差,显著增大了无线感知的范围和距离。
张大庆表示,最初无线信号本是为通信设计的,而今科研人员发现其在感知领域的新用途,但这些并不是应用的终点。他相信,随着通信感知一体化的到来和无线感知收集的数据不断积累,其价值将远超人们的想象。
《中国科学报》 (2021-03-04 第3版 信息技术)

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本文介绍无人驾驶中几种主流的环境感知传感器,包括视觉摄像机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。通过分析对比每种传感器的原理和优缺点,进一步理解不同场景下如何构建感知方案。

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感知传感器

在无人驾驶中,传感器负责感知车辆行驶过程中周围的环境信息,包括周围的车辆、行人、交通信号灯、交通标志物、所处的场景等。为无人驾驶汽车的安全行驶提供及时、可靠的决策依据。目前常用的车载传感器包括相机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。根据各个传感器的特性,在实际应用中往往采用多种传感器功能互补的方式进行环境感知。

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视觉摄像机

传感器原理

摄像头属于被动触发式传感器,被摄物体反射光线,传播到镜头,经镜头聚焦到CCD/CMOS芯片上,CCD/CMOS根据光的强弱积聚相应的电荷,经周期性放电,产生表示一幅幅画面的电信号,经过预中放电路放大、AGC自动增益控制,经模数转换由图像处理芯片处理成数字信号。

其中感光元器件一般分为CCD和CMOS两种:CCD的灵敏度高,噪声低,成像质量好,具有低功耗的特点,但是制作工艺复杂,成本高,应用在工业相机中居多;CMOS价格便宜,性价比很高,应用在消费电子中居多。为了满足不同功能的视觉需求,有很多不同种类的摄像机。

传感器分类

组合相机:这里指无人驾驶前视环境感知中常出现的单目/双目/三目,由不同焦距组成光学阵列,用于探测不同范围内的目标。

传统的单目做前视感知一般FOV较小,景深会更远,能够探测远距离障碍物,比如mobileye早期产品采用52°的镜头,当然现在主推的是100°摄像头能够感知更广的范围。

双目相机利用视差原理计算深度,通过两幅图像因为相机视角不同带来的图片差异构成视差。双目立体视觉在测距精度上要比单目做深度估计准确很多。

三目相机采用三个不同焦距单目摄像机的组合,弥补了视野范围和景深不可兼得的问题,由宽视野的摄像头感知近距离范围,中视野的摄像头感知中距离范围,窄视野的摄像头感知远处目标。在AutoPilot 2.0的方案中三个摄像头分别为前视窄视野摄像头(最远感知250米)、前视主视野摄像头(最远感知150米)及前视宽视野摄像头(最远感知60米)。

鱼眼相机:由十几个不同的透镜组合而成,在成像的过程中,入射光线经过不同程度的折射,投影到尺寸有限的成像平面上,使得鱼眼镜头拥有更大的视野范围。鱼眼相机的视场角一般能达到190°,广阔的视野范围也带来严重的图像畸变。通常应用在自动驾驶泊车功能中,安装在车辆前后保险杠处各一颗,左右后视镜下方各一颗,四颗鱼眼相机拼接成全景图覆盖车身周围5米左右范围做车位线检测。

红外相机:利用普通CCD摄像机可以感受红外光的光谱特性,配合红外灯作为照明源达到夜视成像的效果,通常在芯片表面加滤光涂层或在镜头中加滤光片滤掉人眼不可见的光以恢复原来色彩,具有夜视效果。近红外线的绕射能力虽然可以穿透烟雾、墨渍、涤纶丝绸之类的材料,但是并不能穿透所有丝织物,所以红外相机是做不到对人体的透视功能的~~~。

除了上述几种摄像机,其实还有事件摄像机,结构光摄像机,全景摄像机等,在无人驾驶的感知中目前涉及较少。

传感器特性

视觉摄像机能够得到丰富的纹理,特征信息,相比毫米波、激光雷达,采用图像数据能够实现车道线检测,交通标识符检测,freespace等功能。但是也有其不足之处,比如:

相机容易受到光照的影响:
在强光直射或者阴影背光的情况下成像质量较差;
物体高速运动时容易产生运动模糊;

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毫米波雷达

传感器原理

毫米波雷达通过发射无线电波,然后接收反射回来的信号,通过电磁波返回的飞行时间计算目标的相对距离;根据多普勒原理,当发射的无线电波和被探测目标有相对移动、回波的频率会和发射波的频率不同,通过检测频率差计算目标的相对速度。

根据测距原理可以将毫米波雷达分成脉冲测距雷达和连续波测距雷达,由于调频连续波技术成本低廉、技术成熟并且信号处理复杂度低,所以FWCW调制方式的毫米波雷达成为主流。内部结构主要包括收发天线、射频前端、调制信号、信号处理模块等。

传感器分类

常用的车载毫米波雷达按照频率分为24GHz、77GHz和79GHz,也有少数地区研究其他频率的毫米波雷达,比如日本主要采用60GHz。频率越低,绕射能力越强,所以信号损失越小。通常24GHz毫米波雷达用于近距离探测,77GHz的毫米波雷达用于远距离探测,79GHz的毫米波从带宽、分辨率等方面均优于前者,将成为未来的发展方向。

近距离雷达(SRR):如上图所示,车辆四周的角雷达和安装于车辆后方的雷达,常用24GHz的毫米波探测40米以内的目标。

远距离雷达(LRR):安装于车辆前保险杆上的前雷达常用77GHz的毫米波探测200米以内的目标并和摄像头的目标输出做后融合。

79GHz的毫米波雷达频率更高,波长更短,分辨率更高,所以在远距离测距,测速上性能优于77GHz,并且由于体积较小,是将来发展趋势。

传感器特性

毫米波雷达测量距离远,通常能达到200多米,并且受天气影响较小,电磁波在雨雪、大雾、粉尘中具有良好的穿透性。但是也有其不足之处,比如:

对某些材质回波弱比如行人、锥桶或塑料制品等识别率较差;
对金属材质特别敏感,导致虚警率很高;
采样稀疏导致原始数据噪声大,目标抖动;
径向目标探测较准,但是切向目标敏感度差;
原始数据只有距离和角度信息,缺乏目标高度信息;

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超声波雷达

传感器原理

超声波雷达通过声音在空气中传输的时间来判断障碍物的距离,在5米以内的精度能达到厘米级范围。其原理是利用超声波在空气中的传播速度,测量声波在发射后遇到障碍物反射回来的时间,根据发射和接收的时间差计算其到障碍物的距离。主流的工作频率有40KHz、48KHz、58KHz三种。

传感器分类

针对泊车场景一般在车辆周围安装12颗超声波雷达,车辆前后各安装4颗短距离超声波雷达,左右各安装2颗长距离超声波雷达。

短距离超声波(UPA)测量范围一般在3米以内,如上图所示,安装在车辆的前后保险杠处用于倒车时探测近处障碍物,常用于倒车报警功能。

远距离超声波(APA)测量范围一般在5米以内,安装在车辆左右各两颗,用于探测近处障碍物并判断空车位,常用于泊车辅助功能。

传感器特性

超声波雷达受到雨水、粉尘、泥沙的干扰较小,在空气中穿透性强、 衰减小,短距离探测中精度较高,常用于泊车场景。但是也有其不足之处,比如:

声波的传输容易受到天气温度的影响,高低温情况下测距误差较大;
声速相比光速较慢,车速较快时超声波测距无法跟上汽车车距的实时变化,误差较大;
超声波雷达的输出是在视野范围内的距离值,但是无法准确的给出目标位置;

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激光雷达

传感器原理

激光雷达是主动测量传感器,通过对外发射激光脉冲来进行物体检测和测距。根据测距方法的不同可以分为三角法测距、TOF法测距、相干法测距。市面上用的比较多的还是TOF测距的激光雷达。

基于TOF测距的激光雷达通过激光器以不同的角度发送多束激光,遇到障碍物后反射回来由接收器接收,最后激光雷达通过计算激光发射和接收的时间差,计算障碍物的相对距离,并根据接收到的强度信息分析障碍物的材质。

传感器分类

激光雷达从工作方式上可以分为

机械式激光雷达
混合固态激光雷达
固态激光雷达

机械式激光雷达通过底部旋转马达带动激光束进行360°扫描,每扫描一圈得到一帧激光点云数据,扫描一圈的时间称为一个扫描周期。通过测量激光信号的时间差和相位差来确定距离,并根据每条扫描线的角度和扫描旋转角度构建极坐标关系。

混合固态激光雷达将机械式的外部旋转元器件做到了设备内部,比如MEMS技术直接在硅基芯片上集成体积十分精巧的微型扫描镜,并通过 MEMS 扫描镜来反射激光器的光线,从而实现微米级的运动扫描。

固态激光雷达比如相阵控技术通过调节相位偏移来改变激光束的发射方向,从而实现整个平面的扫描。其原理是相控阵发射器由若干发射接收单元组成一个矩形阵列,通过改变阵列中不同单元发射光线的相位差,可以达到调节射出波角度和方向的目的。

性能指标

波长:大多数激光雷达采用905nm波长的光源,也有部分远距离探测雷达使用1550nm的波长。波长越长功率越大,通俗点说就是通过大力出奇迹的方式堆功率来探测的更远。针对多个激光雷达相同波段干扰问题,可以采用连续波调频技术解决。

线数:激光雷达可以分为单线、16线、32线、64线、128线等,线数越多单位时间内采样的点数就越多,分辨率越高。单线激光雷达常出现在机器人领域用于扫地机避障等功能;16线激光雷达在园区小车上曝光率较多,用于slam或者近距离障碍物检测;32线和64线激光雷达由于点云更加稠密,采用深度学习技术进行目标识别具有很好的周围环境感知能力。

分辨率:包括水平角分辨率和垂直角分辨率,机械式激光雷达水平角分辨率一般在0.08°,垂直角分辨率根据线数的不同有较大的变化,16线激光雷达的垂直角分辨率为2°,呈现出的一帧点云较为稀疏。

视场角:包括水平视场角和垂直视场角,机械式激光雷达的水平视场角为360°,垂直视场角一般在20°~50°之间。固态激光雷达达不到全视野范围,水平视场角通常小于100°,垂直视场角通常在20°~70°之间。

扫描频率:采样频率在5~20Hz之间,一般默认10Hz,线数越多,每一帧的点数越多。比如16线激光雷达,按照10Hz采样,每帧大约多个点。

传感器特性

激光雷达对光照变化不敏感,不受夜晚场景的影响,可以全天候工作;测距精度相比其他传感器都要高,具有一定的抗干扰能力;感知周围信息量较为丰富;但是也有其不足之处,比如:

受雨雪、雾天、粉尘等气候影响性能下降;
对某些低反射特性的材料测距精度不佳;
硬件价格昂贵

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各传感器对比

从探测距离角度,毫米波雷达(长距)和激光雷达(远距离)均能探测到200左右的物体;摄像机虽然能看到更远的物体,但是远距离测量精度不准,单目估计在20米以外精度就开始下降,立体相机测量80米以外的物体精度也明显下降;超声波雷达用于近距离探测,探测距离通常在3米以内。

从测速功能角度,只有毫米波雷达能够通过多普勒频移直接获得物体速度;激光雷达,摄像机,超声波三种传感器均不能直接获得物体速度。

从抗干扰角度,摄像机作为被动传感器,依赖外部环境光,在夜间的探测能力较大;而毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达均是有源传感器,不受白天/黑夜的影响,具有较好的鲁棒性。在雨雪、大雾、粉尘等天气状况下,毫米波雷达具有良好的穿透性,所以性能不受显著影响;而摄像机、激光雷达在探测性能上有不同程度的衰减。

光学摄像机
毫米波雷达
超声波雷达
激光雷达
探测距离



较远
探测精度


较高

抗干扰能力
受光照、雨雪、粉尘影响
全天候不受环境影响
受大风、温度影响
受雨雪、粉尘影响
硬件成本
中低


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