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無人駕駛汽車需要哪些基礎技術支持呢?

Dbwd_Imgtec ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-06-20 15:08 ? 次閱讀

自動駕駛是汽車誕生以來,人們追求的藍圖,設想未來的汽車無人駕駛招手既停,快捷方便,為人們的出行帶來巨大的改變,也大大解放了人類的出行時間。近幾年,各大互聯網巨頭,新興科技公司,傳統車廠,都在這方面投入了巨大的熱情,并成功研發出來能成功上了的無人駕駛汽車。那這樣的汽車需要哪些基礎技術支持呢?

自動駕駛的必要“耳朵”雷達傳感器

在自動駕駛汽車的技術發展過程中,自動駕駛的汽車對周邊環境的感知與理解,是實現自動駕駛的基本前提,所以要實現要自動駕駛的基礎是各種各樣的傳感器的協調工作,才能讓汽車“眼觀六路耳聽八方”,只有準確及時的感知到車輛周圍的道路、其他車輛、行人等信息,自動駕駛汽車的駕駛行為才會有可靠的決策依據。

自動駕駛的“耳朵”就是車上的雷達傳感器,雷達最初是為軍事和航空電子應用開發的。在汽車上較常用的是毫米波雷達,毫米波雷達的工作頻率介于30~300GHz之間,波長介于厘米波和光波之間,所以,毫米波雷達兼具微波制導和光電制導的優點,穿透力強,具有全天候。全天時的特點,但是大雨天氣毫米波雷達的性能會大大下降,而且毫米波是重要的雷達頻段,在很多場合受到的干擾較大。

第一個用于汽車的雷達傳感器是在大約40年前的研究項目中開發的,但直到1998年才將雷達傳感器運用到商用汽車項目,起初雷達傳感器用于自適應巡航控制,后來,前車碰撞預警也被加入進雷達傳感器。

雷達傳感器的應用范圍廣泛,多種多樣,在汽車應用中,主要使用調頻連續波(FMCW)雷達,FMCW雷達使用間接距離或氣行時間測量,使用發送信號和接收信號之間的頻率差作為間接測距手段。

由于普通雷達傳感器受天氣影響的原因,技術升級為激光雷達傳感器和超聲波傳感器的應用,這樣就解決了自動駕駛汽車受天氣制約的局限性,讓自動駕駛汽車真正具有全天候的應用。

編輯總結:雷達傳感器是自動駕駛汽車的基礎技術配件,其重要性不言而喻,沒有雷達就如同聾子,用來感知周圍的物體,行人或者車輛,測定相對位置,再通過其他傳感器讓汽車采取相應的措施,如最初的自適應巡航、前車碰撞預警等都是由雷達傳感器參與完成。自動駕駛的雷達都用更高級的反應速度更快的激光雷達和能在惡劣天氣環境下使用的超聲波傳感器,這樣就解決了雷達的精度和全天候的駕駛問題,讓自動駕駛汽車無往而不利。

精度更高更可靠的激光雷達

普通雷達傳感器可用于汽車的自適應巡航控制或者前車碰撞預警等場景,對于毫米波雷達來說這樣的工作完全可以勝任,但它受到天氣的影響較大,例如,大于天氣這樣的雷達的性能會大打折扣,這對于無人值守的自動駕駛汽車是致命的,一下大雨因精度下降它就不得不罷工了。所以就要求技術更高的設備,這就是激光雷達傳感器。

激光雷達(LIDAR)是一種測量距離的遙感技術。這種技術原理是用激光照射目標物體,并用檢測器來分析反射光,以此來測量距離。LIDAR一詞是光探測和測距(Light Detection and Ranging)的縮寫,同時也可以看作是“光”及“雷達”的合成詞。激光雷達傳感器有多種用途,其不同之處在于如何分配激光以及如何分析反射光。

激光雷達采用主動測距法,接收到的是物體反射回來的激光脈沖,激光雷達直接測量被測物體到雷達的距離,與立體視覺復雜的視差深度轉換算法相比更為直接,而且測距更為準確。激光雷達還具有視角大、測距范圍廣等優點。

激光雷達傳感器在自動駕駛中的應用包括以下幾個方面

障礙物檢測:激光雷達感知技術中障礙物檢測研究最多,一般是通過測量汽車前方的物體高度信息來確定障礙物的分布。

動態障礙物跟蹤:基于激光雷達的動態障礙跟蹤是環境理解的重要組成部分,在日常環境中,主要包括行人跟蹤和車輛跟蹤。

環境重建:隨著激光雷達的普及和精度的提高,基于激光雷達的三維重建和即時定位與地圖構建的研究近年來也取得了一系列的進展和成果。

編輯總結:激光雷達具有精度高、視角大、測距范圍廣等優點,由于激光雷達脈沖在一定距離外會開始擴散,而且半透明物體也可進行部分反射, 如車窗、下雨、霧天都會引起水滴對脈沖的某些反射,造成反射信號中的噪聲。激光雷達通常通過調整發射功率及接收器敏感度來降低這種影響。

自動駕駛的“眼睛”攝像頭

自動駕駛汽車的只要“耳朵”雷達還不足以完成完美的安全駕駛任務,還需要“眼睛”來協同工作才能更好的完成自動駕駛,這只眼睛就是自動駕駛汽車上的攝像頭,我們來看看它是怎么工作的和它的特點。

攝像頭在汽車上的應用,目前主要有單目和雙目攝像頭兩種類型。簡單的講,單目攝像頭的測距原理是先通過圖像匹配進行目標識別(各種車型、行人、物體等),識別出物體的具體輪廓,特別是寬度,根據傳感器的尺寸,再通過目標在圖像中的像素大小估算目標距離。這就要求在估算距離之前首先對目標進行準確識別,判斷是汽車還是人,是貨車、SUV還是小轎車。準確識別是準確估算距離的第一步。要做到這一點,就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數據庫。保證這個數據庫包含待識別目標的全部特征數據。而雙目攝像頭就是利用兩幅圖像的視差直接對前方霧天測量距離,無需判斷物體的類型。理論上。雙目攝像頭的精度可達毫米級,而且雙目攝像頭計算距離所花費的時間遠低于單目攝像頭。

攝像頭的致命弱點是對外部光源的依賴,低照度或者夜晚光線弱的情況下,攝像頭的性能會迅速下降,另外,正對陽光,出入隧道,都使攝像頭有瞬間“失明”發生,雖然只有短短幾秒,也是相當危險的,還有,雨雪霧霾等惡劣天氣也讓攝像頭無用武之地。攝像頭是迄今為止所采用的最密集的感測模式,而且成本價低的感測技術。

編輯總結:自動駕駛的感測傳感器不僅僅限于雷達和攝像頭,在科技技術快速發展的時代肯定會有更完美的方案來解決自動駕駛汽車感測的盲點問題,或者利用多方位的感測技術互相協調互補的方式,完成自動駕駛的感測周圍一切的任務,確保無論什么環境都會100%識別,達到完美的駕駛模式。

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原文標題:自動駕駛初現端倪,實現起來都要靠哪些技術支持?

文章出處:【微信號:Imgtec,微信公眾號:Imagination Tech】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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