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          傳感器功能及優(yōu)劣分析

          來源:上海茂碩機(jī)械設(shè)備有限公司   2023年05月17日 10:51  
          用攝像頭代替人眼對目標(biāo)(車輛、行人、交通標(biāo)志)進(jìn)行識別、跟蹤和測量,感知到汽車周邊的障礙物以及可駕駛區(qū)域,理解道路標(biāo)志的語義,從而對當(dāng)下的駕駛場景進(jìn)行完整描述。攝像頭必須先識別再測距,如果無法識別則無法測距。相對于其它傳感器,攝像頭的價(jià)格相對低廉,有著識別車道線、車輛等物體的基礎(chǔ)能力,在汽車高級輔助駕駛市場已被規(guī)模使用。依據(jù)不同的圖像檢測原理,可分為單目攝像頭和雙目攝像頭,根據(jù)芯片類型又可分為 CCD 攝像頭和 CMOS 攝像頭,等等。其優(yōu)點(diǎn)在于攝像頭是目前能夠辨別物體的傳感器。



          但是攝像頭同時(shí)具有三個(gè)缺點(diǎn):缺點(diǎn)一是逆光或光影復(fù)雜的地方難以使用;缺點(diǎn)二在于依賴于算法,能否辨別物體依賴樣本的訓(xùn)練,樣本未覆蓋的物體將無法辨別,比如在中國道路上應(yīng)用,識別超載運(yùn)貨車的成功率不超過 80%;缺點(diǎn)三在于攝像頭對于行人的識別具有不穩(wěn)定性,因?yàn)樾腥瞬煌谲囕v,動作、服裝、身體各部分變化要素很多,而且還要與街上的建筑、汽車、樹木等背景圖案區(qū)分開來,比如在日本、德國、美國、以色列等國市區(qū)的測試結(jié)果顯示,行人的成功檢測率為 93.5%,距離實(shí)現(xiàn)無人駕駛還有很大差距,再如穿著吉祥物套裝或著裝顏色與背景相似的人或搬運(yùn)東西的人極有可能無法識別。因此,攝像頭的物體識別功能,但由于依賴樣本識別物體,以及識別行人具有不穩(wěn)定性,攝像頭應(yīng)用于測距領(lǐng)域無法保障 100% 的穩(wěn)定性,在自動駕駛領(lǐng)域脫離激光雷達(dá)使用只能應(yīng)用于 ADAS 而不能應(yīng)用于的無人駕駛。

          從硬件方面看,計(jì)算機(jī)視覺所需的工業(yè)攝像頭在技術(shù)層面相對成熟,具有較高的圖像穩(wěn)定性、高傳輸能力和抗干擾能力,且單個(gè)攝像頭成本已降到 200 元以下,因此單車可以配備 6~8 個(gè)攝像頭覆蓋不同角度,天風(fēng)證券預(yù)測,2020 年國內(nèi)前后裝攝像頭需求量為 4184 萬個(gè)。


          發(fā)射 1~10 毫米的電磁波,根據(jù)反射波的時(shí)間差及強(qiáng)度等來測量距離,汽車毫米波雷達(dá)的頻段主要在 24 GHz 和 77 GHz。其優(yōu)點(diǎn)在于性價(jià)比較高,探測距離遠(yuǎn),精度較高,穿透霧、灰塵的能力強(qiáng),能夠全天候全天時(shí)工作,在很多高檔轎車?yán)锒加袘?yīng)用;缺點(diǎn)是行人的反射波容易被其他物體反射波埋沒,難以分辨,無法識別行人,例如采用毫米波雷達(dá)和攝像頭的感知系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動駕駛的 Tesla,在行人較多的鬧市區(qū)會自動鎖定自動駕駛功能。因此,毫米波雷達(dá)在測距領(lǐng)域具有較高性價(jià)比,但是其無法探測行人是一個(gè)致命弱點(diǎn),只能應(yīng)用于自適應(yīng)巡航系統(tǒng)等 ADAS 系統(tǒng)。目前毫米波雷達(dá)市場由國外廠商壟斷,國內(nèi)主要的零部件供應(yīng)商正在致力于車載毫米波雷達(dá)的國產(chǎn)化。79 GHz 毫米波雷達(dá)作為未來發(fā)展趨勢,能更有效地發(fā)揮自動駕駛傳感器所需的性能。




          發(fā)射振動頻率高于聲波的機(jī)械波,根據(jù)反射波測量距離。其優(yōu)點(diǎn)在于探測物體范圍極廣,能夠探測絕大部分物體,且有較高穩(wěn)定性;缺點(diǎn)是一般只能探測 10 米以內(nèi)的距離,無法進(jìn)行遠(yuǎn)距離探測。因此,超聲波雷達(dá)廣泛應(yīng)用于倒車?yán)走_(dá),在自動駕駛領(lǐng)域常常作為短距離雷達(dá),應(yīng)用如自動泊車輔助系統(tǒng)。

          可以獲得自身相對于全局的位置信息。其優(yōu)點(diǎn)在于技術(shù)較為成熟,能夠?qū)崿F(xiàn)在全局視角的定位功能;缺點(diǎn)在于無法獲得周圍障礙物的位置信息。往往需要與前幾個(gè)探障類傳感器搭配使用。

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