应用于无人驾驶汽车的五大传感器技术详解

  随着社会经济的发展，汽车慢慢的变成了人们的日常生活中必需品，但每年不断攀升的交通事故率、越来越糟糕的生活和交通环境也让人们感到心痛。每每遇到这样一些问题，相信几乎所有开车的人都会想到如果车子能自动驾驶，那车子将成为养精蓄锐的好地方。

  无疑安全稳定和绿色环保的无人驾驶汽车成为了首选，特别是近两年无人驾驶汽车成为了科技领域内的热点，在给汽车行业带来巨大变革的同时，也为元器件设备厂商等带来了新的机会。

  众所周知如今的无人驾驶汽车是在一个未知的动态环境中运行的，所以它需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位，而执行同步定位和映射过程（SLAM，即时定位和地图构建）的输入则需要依靠各种各样的传感器来提供必要的空间感知，以便在没有驾驶员干预的情况下实现无人驾驶。下面工采网小编和大家一起来看看无人驾驶汽车的五大传感器是哪些？

  2、照相机：一般以组合形式进行短程目标探测，多应用于远距离特征感知和交通检测。

  以上这五大传感器又可分为无源传感器（如摄像头）和有源传感器（如激光雷达、雷达和超声波收发器）。

  那么，什么是无源传感器？什么是有源传感器？两者的区别是什么？又会如何影响无人驾驶汽车的感测效果？

  无源传感器也称为能量转换型传感器，它不需要外部电源。在自动驾驶汽车上，无源传感器为无源摄像头传感器。

  有源传感器，也称为能量转换性传感器或换能器，指将非电能量转化为电能量，只转化能量本身，并不转化能量信号的传感器。在自动驾驶汽车里，雷达、激光雷达和超声波传感器都是有源传感器。

  两者的区别在于是否需要外部供电。无源传感器，不需要电源就能工作；有源传感器，需要供电才能工作。

  了解了无源传感器，有源传感器接下来我们具体了解一下五大传感器怎么样影响无人驾驶汽车的感测效果？

  摄像头传感器 ：摄像头通过收集反射到三维环境对象上的光来捕捉二维图像。图像质量通常取决于环境条件，即不同的天气条件，不同的光照环境，都会对图像质量产生不同的影响。计算机视觉和机器学习算法通常用于从捕获的图像／视频中提取有用的信息。目前，由于单目像头难以对物体距离进行测量，通过多台摄像头利用三角测原理实观距离测量的立体视觉方法得到广泛应用。多目立体摄像头，可在一定程度上实现深度、距离的感知。

  激光雷达 ：LiDAR使用发射器发射激光束，并通过接收器对遇障碍物后返回的激光束进行探测。激光雷达传感器通过发射脉冲激光，计算散射光从发射到遇障碍物返回的时间间隔(TimeofFlight，下行时间)，可对三维空间内的物体形状及距离进行有效感知，可在较长距离内(当前车用最长距离为120m)实现感知。

  雷达：无论是毫米波雷达还是普通雷达，都主要通过无线电波进行测距。无线电波以光速传播，在电磁波谱中频率最低(波长最长)，基于无线电波的反射特性，雷达传感器可以探测到前方物体之外的东西。不过，雷达信号容易被具有相当导电性的材料（如金属物体）反射，并且其他无线电波的干扰也会影响雷达的性能，造成雷达传感器无法对物体进行探测。在确定被探测目标的形状方面，雷达的能力不如激光雷达。

  超声波传感器：超声波传感器也称为声纳；声音导航测距。在有源传感器中，声波的频率最低（波长最长），因此声波更容易扰，这也意味着超声波传感器很容易受到不利环境条件的影响，如下雨和灰尘。另外，其他声波产生的干扰也会影响传感器的性能，需要通过使用多个传感器和依赖额外的传感器类型来缓解干扰。

  值得注意的是激光雷达和超声波这类有源传感器，具有信号传输源，依靠ToF原理感知环境，ToF能够通过等待信号的反射返回来测量信号从源到目标的传播时间，信号的频率决定了系统所使用的能量及其准确性。因此，确定正确的波长在选择系统时起着关键的作用。工采网提供的固态面阵激光雷达测距传感器- CE30-A使用时间飞行法（TOF, Time of Flight）进行测距，它会发射出经过调制的近红外光，光线遇物体后反射并再次被 CE30 接收。CE30 通过计算光线发射和接收的相位差与时间差，来换算被拍摄景物的距离。就可以应用于未来的无人驾驶汽车领域。

  此外UPA超声波传感器 - T/R55.5-15.5E279Z-L19-01密闭式传感器，又称倒车雷达“探头”，是倒车雷达的核心部件，利用超声波测量车辆四周障碍物间的距离。