下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
环境感知技术是自动驾驶系统中至关重要的组成部分，它负责通过传感器获取车辆周围环境的信息，以实时感知和理解道路条件、障碍物、交通标志、行人和其他车辆等各种元素。这些感知信息是自动驾驶决策和规划的基础，帮助车辆做出正确和安全的驾驶决策。汽车自动驾驶环境感知方法主要有如下几种。
1）摄像头：摄像头是被动式传感器，它的基本工作原理是通过光学透镜和图像传感器，将周围环境的光线转化为数字图像信号。这些图像信号可以传输到车辆的处理单元，通过计算机视觉技术进行图像处理和分析，从而实现车辆对周围环境的感知和理解，实现车道线检测、交通标志识别、行人检测等功能。摄像头提供了丰富的视觉信息，能够感知道路、交通标志、行人、其他车辆和障碍物等。相比于其他传感器，摄像头通常成本较低，适用于广泛应用和大规模生产。但摄像头产生的图像数据庞大，对计算机视觉算法和硬件的要求较高，需要高效的图像处理和分析能力，在强光、弱光和恶劣天气条件下性能可能下降。
2）激光雷达：激光雷达是一种主动式传感器，它通过发射一束激光脉冲，并通过接收返回的激光反射信号来计算目标物体的距离和位置。激光雷达通常通过旋转或使用多束激光来扫描周围环境获取周围环境的三维点云数据，这些点云数据可以用于构建高精度的地图、检测障碍物和进行目标识别，从而实现全方位的感知。激光雷达可以提供高精度的距离测量和高分辨率的点云数据，从而实现精确的障碍物检测和地图构建。激光雷达能够在很短的时间内完成一次扫描，并即时提供感知数据，适用于实时的自动驾驶决策和控制。它还可以在相对较远的距离内探测目标物体，使自动驾驶车辆能够更早地感知到障碍物和其他车辆。激光雷达在不同环境和光照条件下都比较稳定，不受天气条件的影响，如雨、雪、雾天气都能够提供可靠的数据。但激光雷达成本高，对不透明物体的感知能力有限。
3）毫米波雷达：毫米波雷达也是一种主动式传感器，它使用毫米波频段（通常是24GHz或77GHz）的电磁波来探测周围环境，从而提供高精度、长距离的障碍物检测和距离测量。毫米波雷达可以在较远的距离内探测到障碍物，使车辆具有更长的检测范围，从而提前预警和做出反应。毫米波雷达不仅可以检测静态的障碍物，还能检测移动目标，如行人、自行车和其他车辆的运动状态。毫米波雷达通常具有较低的功耗，并且在与其他传感器合作时不易受到干扰。但相比于激光雷达，其空间分辨率较低。毫米波雷达的信号在大雨、暴风雨、大雪等恶劣天气条件下的性能可能会受到干扰和衰减，从而影响雷达的探测和测距能力。毫米波雷达通常无法穿透非金属、不透明物体，如墙壁、建筑物等，这可能导致在某些情况下，雷达无法探测隐藏在这些物体后面的障碍物。毫米波雷达的角度分辨率相对较低，无法提供精细的目标识别和轮廓信息，这可能对某些复杂场景的理解和分析造成一定的限制。
4）超声波传感器：超声波传感器是一种常用于测量距离和检测障碍物的被动式传感器。它利用超声波在空气中传播的特性，测量从传感器发射到目标物体反射回来的超声波的时间差，从而计算出目标物体与传感器的距离。超声波传感器适用于一些相对简单的场景，如低速驾驶、停车辅助等，它可以帮助车辆在近距离范围内感知周围环境。相比于其他传感器，超声波传感器通常成本较低，适用于经济实惠的自动驾驶解决方案。然而，超声波传感器的探测范围相对有限，通常在几米到十几米之间，因而它不适用于高速驾驶和大范围感知。
5）全球卫星导航系统：常用的全球卫星导航系统有美国的全球定位系统（Global Positioning System，GPS）、俄罗斯的GLONASS、欧盟的Galileo和中国的北斗系统。这些卫星导航系统为全球用户提供准确和可靠的导航和定位服务，可用于获取车辆的精确位置信息，可与高精度地图相匹配，从而提供更准确的定位和导航。全球卫星导航系统的基本工作原理是卫星向地面发射无线电信号，通过接收器接收这些信号，并计算从卫星到接收器的距离，通过对接收到信号的时间差和卫星位置信息进行计算，可以确定自身的位置坐标（经度、纬度、海拔）和精确时间。但卫星导航系统可能会受到信号干扰或遮挡，导致定位误差增大。
6）惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）：惯性导航系统是一种能够独立地、持续地、实时地提供车辆的位置、速度和方向信息的导航系统，它利用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来测量车辆的加速度和角速度，估计车辆的位置和姿态。惯性导航系统不依赖于外部信号源，如卫星定位系统或地面基站，因此在遭遇信号中断或干扰时仍然可以提供导航信息，而且惯性导航系统能够实时地提供导航信息，不需要预先建立地图或进行数据处理。但惯性导航系统的测量误差会随着时间累积，导致位置和方向信息的误差逐渐增大。
7）车联网：车联网通过无线通信技术将车辆与互联网连接起来，比如借助5G通信技术在高速、大容量、低延迟等方面的优势，为车联网提供更快速、可靠的数据传输，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与云端（V2C）之间的实时数据交换。自动驾驶车辆可以通过车联网技术与周围车辆、交通基础设施和云端进行通信，获取实时的交通信息、路况和地图数据等，从而更好地感知和理解道路环境，做出智能决策。
总体而言，每种传感方式都有各自的优势和适用范围，一辆自动驾驶汽车往往需要配备多种传感设备，通过多传感器融合的方式，综合利用各种传感器的优势，实现全面、可靠的环境感知、高精度的定位和导航。多传感器带来的信息数据量比较大，所以感知技术的数据处理需要大量的计算资源，因此车辆通常配备高性能的车载计算平台，用于实时处理和分析感知数据。