自动驾驶的春天快要来临？传感器依旧是关键部位

自动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的输入则需要传感器和 AI 系统的帮助。

　　报告指出，传感器可分为有源传感器和无源传感器，各种传感器都有其优缺点，没有一种单一传感器能够适用于所有路况。通常情况下，想要可靠、安全地操控一辆自动驾驶汽车，需要同时使用多个传感器。

　　一般情况下，自动驾驶汽车包含的传感器主要有五种类型：

　　1、远程雷达：信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测。

　　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。

　　3、激光雷达：多用于三维环境映射和目标检测。

　　4、短程/中程雷达：中短程目标检测，适用于侧面和后方避险。

　　5、超声波：近距离目标检测。

无源传感器能够探测环境中物体反射的现有能量，如光、辐射等。但在弱光环境下，由于没有自己的传播源，无源传感器的性能将有所下降。并且在产生的数据方面，对比有源传感器，无源传感器产生的数据量更多。

　　即便如此，无源传感器仍具有多方面特点，主要包括：

　　1.涵盖整个视野宽度的高分辨率的像素和颜色;

　　2.在视野中保持恒定的帧频;

　　3.两个摄像头可以生成一个 3D 立体视图;

　　4.缺乏发射源减少了来自其他车辆的干扰的可能性;

　　5.技术成熟，成本低;

　　6.系统生成的图像便于用户理解和交互。

　　如果在自动驾驶汽车上使用无源摄像头传感器套件，需要覆盖汽车周边的各个环境。这可以通过使用在特定时间间隔拍摄图像的旋转相机来实现，或者通过软件将 4-6 个相机的图像拼接在一起。此外，这些传感器需要一个超过 100 分贝的高动态范围(场景中高光和阴影的成像能力)，使它们能够在各种光照条件下工作，并区分不同的对象。

　　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。