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。
智能
智握背图夜减能汽车常用的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）。
自动驾驶汽车是依靠人工智能、视觉计算、激光雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人类主动的操作下纤虚棚，自动、安全地操作机动车辆，其主要由环境感知系统、定位导航系统、路径规划系统、速度控制系统、运动控制系统、中央处理单元、数据传输总线等组成。
无疑安全稳定和绿色环保的自动誉闭驾驶汽车成为了首选，特别毁则是近两年自动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。
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、远程严娘雷达：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。
智能驾驶系统
随着传感器技术、信息处理技术、测量技术与计算机技术的发展，智能驾驶系统(辅助驾驶系统—无人驾驶系统)也得到了飞速的发展。消费者越来越注重驾驶的安全性与舒适性，这就要求传感器能识别在同一车道上前方行驶的汽车，并能在有障碍时提醒驾驶员或者自动改变汽车状态，以避免事故的发生。国际上各大汽车公司也都致力于这方面的研究，并开发了一系列安全驾驶系统，如碰撞报警系统(CW)、偏向报警系统(LDW)和智能巡游系统(ICC)等。国内在这些方面也有一定的研究，但与国外相比仍存在较大的差距。本文将主要讨论多传感器信息融合技术在智能驾驶系统(ITS)中的应用
例如双目立体机器视觉为主要道路环境感知手段的汽车智能驾驶系统，基于机器视觉的智能驾驶
