自動駕駛汽車的傳感器（自動駕駛汽車傳感器原理極其作用）
今天給各位分享自動駕駛汽車的傳感器的知識，其中也會對自動駕駛汽車傳感器原理極其作用進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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自動駕駛有哪些內部傳感器
【太平洋汽車網】自動駕駛傳感器有五種類型：1、遠程雷達：信號能夠透過雨、霧、灰塵等視線障礙物進行目標檢測。2、照相機：一般以組合形式進行短程目標探測，多應用于遠距離特征感知和交通檢測。3、激光雷達：多用于三維環境映射和目標檢測。4、短程/中程雷達：中短程目標檢測，適用于側面和后方避險。5、超聲波：近距離目標檢測。
因此從整個自動駕駛的過程結構上來說，需要如下的這些模塊。盡管我們都在看到說一輛汽車實現了自動駕駛，事實上一輛汽車的自動駕駛只是整個行業的剛剛入門，舉例落地普及至少還有10年要走。
自動駕駛領域，需要使用到的汽車傳感器包括集中：車載攝像頭，毫米波雷達，夜視系統，激光雷達。
下面詳細說一下，各類汽車傳感器：車載攝像頭市場：汽車的眼睛從2016年開始，國內舜宇光學，丘鈦微，歐菲光，伯恩光學都在進入汽車攝像頭市場。尤其是舜宇光學在汽車市場基本一家獨大。汽車攝像頭市場，每輛汽車至少需要9-12顆攝像頭，這相對于手機2-3攝像頭，單個數量需求量還是比較大的。盡管汽車數量不如手機銷量多。但汽車行業使用的攝像頭的成本也更高，環視攝像頭的應用更多。
按照中國年度汽車產量2500萬臺（2017年是2980萬臺，2019年有所回落，曲一個折中的數字），按照中國20%的市場滲透率，中國市場一年汽車攝像頭的需求量至少在1億顆起步。后續伴隨自動駕駛等不斷進步，需求量會更大。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛需要哪些傳感器
【太平洋汽車網】目前，自動駕駛所使用的傳感器主要包括：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。不同廠家會根據自己的產品，選擇不同的組合方案，同時又有所偏重，有的偏重激光雷達，有的偏重攝像頭等。本文主要介紹一下這幾種傳感器。
展開全文想要實現自動駕駛，需要通過三個階段，即感知、決策和控制。感知是基礎，沒有感知所帶來的各種信息也就無所謂控制了。因為車輛對汽車有著部分甚至是全部的控制權，所以自動駕駛汽車對外部情況必須擁有保證達到甚至超過人類感知的精確性，所以傳感器對于自動駕駛汽車的重要性也就不言而喻了。
攝像頭攝像頭就像人的視覺一樣，主要就是記錄圖像，然后發送給自動駕駛系統的計算機，計算機通過圖像識別技術分析數據，進而判斷車輛周圍狀況。
攝像頭由于開發較早，開發人員也比較多，現今技術已經比較成熟，成本也降到了相當低的程度。應用中攝像頭形式包括單目、雙目和三目，根據攝像頭安裝的位置分為前視、后視、環視和車內監控攝像頭。
攝像頭可以實現眾多如預警、識別等ADAS功能，是視覺影像處理系統的基礎，此外，影像信息對于乘客來說更為直觀，在處理意外情況時，是必不可少的。
優點：成本低，技術成熟，而且能夠識別路牌、交通燈甚至是一些文字信息。
缺點：難以獲取準確的三維信息；受環境光限制比較大，遮擋、強光和黑夜等條件下，識別率比較低。
激光雷達激光雷達是目前公認的自動駕駛傳感器最佳的技術路線。激光雷達主要通過向目標物體發射激光束，然后通過計算從目標反射回的脈沖飛行時間來測量距離，以此來測算目標的位置、速度等特征量，感知車輛周圍環境，并形成精度高達厘米級的3D環境地圖，為下一步的車輛操控建立決策依據。
激光雷達多安裝在車頂，通過高速旋轉，實現360度無死角監控，獲得周圍空間的點云數據，實時繪制出車輛周邊的三維空間地圖。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
自動駕駛包括哪些傳感器
【太平洋汽車網】自動駕駛技術涉及的環境感知傳感器主要包括視覺類攝像機（包括單目、雙目立體視覺、全景視覺及紅外相機）和雷達類測距傳感器（激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等）。
自動駕駛技術涉及的環境感知傳感器主要包括視覺類攝像機（包括單目、雙目立體視覺、全景視覺及紅外相機）和雷達類測距傳感器（激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等）。這些傳感器目前都可以找到開源的SDK快速開發。小可根據這幾年的開發經驗，特此整理了目前常用傳感器的一些API，方便初學者節省開發時間。當然，對于可以根據需求自主定制傳感器的土豪公司而言，本篇顯得多余，請繞行。本篇主要適用于自動駕駛初級開發者，主要面向高校和科研院所的研究人員，以性能為主，較少考慮成本問題。筆者主要基于Linux系統進行開發，所介紹的API均以Ubuntu14.04及以上版本為準（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一個穩定版本，值得期待）。
自動駕駛主流傳感器單目攝像機首推AVT工業相機，國內代理商較多，比如大恒。包含的相機種類較為齊全，接口包括1394火線接口、網口接口等，價格從幾千元到幾萬元不等。SDK可以在官網上找到，推薦使用最新的Vimba_v2.0開發套件，安裝過程較為簡單，且SDK中包含QT、OpenCV在內的多個開發示例，上手較快。
應用：單目相機的應用開發主要包括特征類符號的檢測與識別，如車道線檢測、交通標志識別、交通燈識別、行人和車輛檢測等，基于機器學習的視覺計算在自動駕駛普及之日一定會是必不可少的部分，盡管目前來說視覺檢測可靠性并不是很高，在以激光雷達為主要感知手段的自動駕駛車輛中應用并未達到預期。
路面及車輛識別雙目攝像機應用于室外場景的雙目視覺確實不多見，筆者之前用過的bumblebee雙目也是應用于室內場景，之后接觸了ZED相機也是室內比較好用，當然，openCV中也集成了該方法，習慣C編程的可以看下，OpenCV經典教材《學習OpenCV》中文版464頁至492頁有詳細內容，更有代碼，不多說。
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自動駕駛汽車有多少個傳感器
【太平洋汽車網】自動駕駛汽車上有12個傳感器：1個藏在內后視鏡里的前攝像頭，5個測量周圍車輛速度的雷達，和6個探測周圍目標位置的激光雷達5。
自動駕駛離不開感知層、控制層和執行層的相互配合。攝像頭、雷達等傳感器獲取圖像、距離、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色?？刂颇K分析處理信息，并進行判斷、下達指令，扮演大腦的角色。車身各部件負責執行指令，扮演手腳的角色。而環境感知是這一切的基礎，因此傳感器對于自動駕駛不可或缺。
業內專家曾表示，目前量產的L2級汽車主要實現汽車橫向和縱向的自動控制，只需在車輛布置2個傳感器，L3級汽車則需要8個傳感器，L4級汽車的傳感器數量將會超過15個，而未來完全自動駕駛汽車L5級將會突破80個傳感器。
傳感器越多，汽車可以感知的環境更加廣泛，可實現的功能也更加全面。目前，主要有三大傳感器布設于汽車之中，分為別攝像頭、毫米波雷達和激光雷達。
攝像頭：自動駕駛的智慧之眼在眾多ADAS功能中，視覺影像處理系統較為基礎，對于駕駛者也更為直觀，而攝像頭又是視覺影像處理系統的基礎，因此車載攝像頭對于自動駕駛必不可少。
攝像頭就像人類駕駛員的眼睛一樣，自動駕駛汽車使用攝像頭來觀察和解釋道路上的物體。通過在各個角度為汽車配備攝像頭，這些車輛可以保持360°的外部環境視野，并提供周圍交通狀況的更廣闊畫面。
根據不同ADAS功能的要求，攝像頭的安裝位置也不盡相同。按攝像頭的安裝位置不同，可分為前視、側視、后視和內置四個部分。未來要實現全套ADAS功能，單車需配備至少5個攝像頭。
其中，前視攝像頭使用頻率最高，如行車記錄、車道偏離預警、前向碰撞預警、行人識別等。前視攝像頭一般為廣角鏡頭，安裝在車內后視鏡上或者前擋風玻璃上較高的位置，以實現較遠的有效距離。
側視和后視攝像頭代替后視鏡將成為趨勢。由于后視鏡的范圍有限，會導致車輛的斜后方存在部分視覺盲區，尤其是對大客/貨車而言，大大增加了交通事故發生的幾率。而在車輛兩側加裝側視攝像頭可以基本覆蓋盲區，當有車輛進入盲區時，就自動提醒駕駛員注意。
如今，可以使用3D攝像頭顯示非常詳細的逼真圖像。圖像傳感器自動檢測物體，對其進行分類，并確定與物體的距離。例如，攝像頭可以識別其他汽車、行人、騎自行車的人、交通標志和信號、道路標記、橋梁和護欄。
毫米波雷達：最具性價比毫米波雷達的探測距離一般在150m-250m之間，有的高性能毫米波雷達探測距離甚至能達到300m，可以滿足汽車在高速運動時探測較大范圍的需求。
（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）
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