自动驾驶中的传感器以及组合方案.pdf
本文主要介绍了自动驾驶中传感器硬件的重要性，它是智能驾驶算法的基础和执行的源头。自动驾驶通常分为感知、融合互联、定位、处理决策和执行几个步骤，其中感知环节离不开各类传感器的应用。
目前汽车自动驾驶相关的传感器技术主要分为两类：一类是光学图像投射到图像传感器表面上的摄像头，另一类是传感器发射信号并接收反射信号的雷达等。
文章详细介绍了以下几种常用的传感器：
1. **2D摄像头**：广泛应用于ADAS、全景影像系统 (SVS) 和驾驶员监测系统 (DMS)，结合红外技术可在夜间工作，但立体视觉受光线影响较大。
2. **雷达 (RADAR)**：通过无线电波检测物体距离、速度和方向，不受恶劣天气影响，常用于ACC和AEB。但当前24GHz雷达分辨率有限，更准确的77GHz雷达将改善这一问题。
3. **激光雷达 (LiDAR)**：发射快速激光信号进行3D扫描，提供高精度远距离图像，但成本高，尺寸大，易受干扰，且雾、雪、雨天穿透能力有限，且不能识别文字信息。
4. **超声波传感器 (Ultrasonic)**：发射超声波脉冲，通过回声信号检测障碍物，在恶劣天气和弱光条件下表现出色，但反应时间长，精度较低。
5. **远红外 (FIR)摄像头**：收集物体和周围事物的热辐射，能检测摄像头、雷达和LiDAR不易察觉的物体，受环境影响小，但无法提供距离信息。
文章还提到，自动驾驶的安全性不仅取决于传感器的数量和种类，还取决于传感器融合能力和信息处理能力。未来自动驾驶趋势是多种传感器的组合应用，例如L4/L5级别自动驾驶可能需要多个雷达、摄像头和激光雷达。
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