无人驾驶汽车中有哪些传感器
本文介绍无人驾驶中几种主流的环境感知传感器，包括视觉摄像机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。通过分析对比每种传感器的原理和优缺点，进一步理解不同场景下如何构建感知方案。
1、感知传感器
在无人驾驶中，传并贺感器负责感知车辆行驶过程中周围的环境信息，包括周围的车辆、行人、交通信号灯、交通标志物、所处的场景等。为无人驾驶汽车的安全行驶提供及时、可靠的决策依据。
目前常用的车载传感器包括相机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等。根据各个传感器的特性，在实际应用中往往采用多种传感器功能互补的方式进行环境感知。
2、视觉摄像机
传感器原理
摄像头属于被动触发式传感器，被摄物体反射光线，传播到镜扰斗头，经镜头聚焦到CCD/CMOS芯片上，CCD/CMOS根据光的强弱积聚相应的电荷，经周期性放电，产生表示一幅幅画面的电信号，经过预中放电路放大、AGC自动增益控制，经模数转换由图像处理芯片处理成数字信号。
其中感光元器件一般分为CCD和CMOS两种：CCD的灵敏度高，噪声低，成像质量好，具有低功耗的特点，但是制作工艺复杂，成本高，应用在工业相机中居多；CMOS价格便宜，性价比绝李派很高，应用在消费电子中居多。为了满足不同功能的视觉需求，有很多不同种类的摄像机。
传感器分类
组合相机：这里指无人驾驶前视环境感知中常出现的单目／双目／三目，由不同焦距组成光学阵列，用于探测不同范围内的目标。
传统的单目做前视感知一般FOV较小，景深会更远，能够探测远距离障碍物，比如mobileye早期产品采用52°的镜头，当然现在主推的是100°摄像头能够感知更广的范围。
双目相机利用视差原理计算深度，通过两幅图像因为相机视角不同带来的图片差异构成视差。双目立体视觉在测距精度上要比单目做深度估计准确很多。
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对毫米波雷达，目前的量产毫米波雷达都只能称为3D（距离-方位角-多普勒）雷达或准4D雷达，基本上缺失或有很弱的俯仰测角/测高能力，这就导致雷达无法单独作为传感器识别前方的静止障碍物，因为360问答其无法区分前方的车辆（真实障碍）和前方的桥梁/井盖（虚假障权岁争督十情集判保进碍）。在不频繁触发误报的前提上，这会大大降低了障碍物感知的召回率。为了解决上述问题，目前已经有4D雷达问世，可以实现较高精度的二维角度测量，如大陆的ARS548，但其在量产中的应用效果尚缺乏验证。同时目前的4D雷达成本也高底入较高。预计在2年左右的时间里，其可以达到量产前装的要求。
汽车怎么做到无人驾驶的？
变形金刚变身……好吧，开个玩笑。
无人驾驶汽车会配备各类车载传感器，包括卫星定位系统、图像采集系统、超声波探测器、毫米波雷达、激光测距系统等，以此来感知车辆位置、周围环境、道路状况、交通信号、人员和障碍物等，同时在计算机和网络的帮助下，自动规划行车路线，控制车辆的速度和转向，使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
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