实现真正自动驾驶的传感器之路

围绕自动驾驶车辆新技术应用的一个重要问题，是哪种类型的传感器或传感器组合能够提供最佳的价格和性能。这个问题很复杂，因为只有在用于控制车辆的系统能力得到表征之后，才能按要求选择用于执行特定任务的传感器。

自动驾驶车辆按定义可以包括三种主要系统组件。第一种，负责感知车辆周围的环境；第二种，测绘车辆周围的环境，然后使其能够在任何时间确定其位置；第三种，在各种行车场景下负责自动驾驶车辆的决策能力。

根据当前主要汽车厂商和众多第三方供应商所进行的研究，业界似乎已经达成某种共识，即自动驾驶汽车需要应用多种类型的传感器，以感知并测绘车辆周围的环境。Robert Bosch（罗伯特·博世）、Aptiv（安波福，拆分自德尔福）和Continental（大陆）的工程师都认为自动驾驶汽车需要利用雷达、摄像头以及激光雷达（LiDAR）系统来捕获数据。

这些传感器技术可以相互补充，在白天和夜晚、雨、雾或雪等天气中提供最佳的可靠性。事实上，Ford（福特）、General Motors（通用汽车）、Volkswagen（大众）和Nissan（日产）等主要汽车厂商的开发人员似乎也都对此表示认可，因为它们都相继展示了采用各种类型传感器的自动驾驶汽车。

大多数厂商的自动驾驶试验车辆均采用了包括摄像头、雷达和LiDAR在内的多种传感器技术

摄像头、雷达和LiDAR

自动驾驶汽车传感器市场预测

数据来源：《自动驾驶汽车传感器－2018版》

据麦姆斯咨询报道，2022年预计自动驾驶汽车市场应用的激光雷达市场营收将达到16亿美元，雷达市场营收将达到4400万美元，摄像头市场营收将达到6亿美元。

通常，摄像头构成了大多数汽车传感系统的核心，它们能够捕捉车辆周围环境360°视场（FOV）的完整图像。当然，也可以使用24GHz短程雷达（SRR），以及77GHz频段的远程雷达（LRR）系统。另一方面，LiDAR系统可提供最远300米、360°视场范围内，垂直和水平分辨率高达0．1°的实时3D数据。

装配在车辆中使用时，LiDAR系统可以从车辆周围固定和移动的物体捕捉密集的3D点云数据。而发射和接收无线电波而非激光的雷达系统，可以与LiDAR系统互补，因为它们可以用于提供低反射率物体的速度和方位数据。远程雷达传感器可以跟踪高速物体（例如迎面驶来的车辆），而短程雷达传感器则可以提供车辆附近的移动物体的丰富信息。另一方面，摄像头则可以测量物体反射或发射的光，进一步增强车辆周围物体本身的细节。

自动驾驶车辆如果包含所有上述类型的传感器，可以确保其中一种传感器的固有技术局限，能够被一个或多个其他传感器的优势所补偿。然而，如果采用这种方案，那么问题就在于必须开发一种车载处理模型，来处理由各种传感器捕获的大量数据。

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