浅析传感器件在无人驾驶中的应用

浅析传感器件在无人驾驶中的应用

李冯骁

学校：山东省济宁市第一中学，学校地址：山东省济宁市任城区济安桥南路济宁一中北湖校区，邮编：272000

关键词：无人驾驶；环境感知；毫米波雷达；激光雷达

1.引言

当今，汽车作为最常见的交通工具，已经成为人类活动和发展不可或缺的重要设备。但由于汽车的种类和数量不断增多，带来了交通拥堵和交通事故等问题，这促使汽车驾驶技术不断地进行革新。从上世纪70年代起，美国首先开始研发无人驾驶汽车。我国从上世纪80年代开始研究，也取得了明显成效。目前无人驾驶技术已经成为世界重点汽车行业和科研机构投入研发的一项热门技术。无人驾驶汽车的关键是环境感知技术，环境感知技术离不开传感器，而各种形式的传感器在无人驾驶中起到了关键的作用。可以说，传感器的技术水平直接影响制约着无人驾驶技术的发展。

2.无人驾驶概述

2.1无人驾驶的概念

无人驾驶就是利用机器来代替人类，采用各种高科技技术按照人为设置的目的地去有目的控制汽车自主行驶。可以说，无人驾驶汽车就变成了一个智能化运输机器人，它主要依靠车载传感器、计算机、GPS定位来控制汽车实现无人化驾驶。

无人驾驶技术是一套复杂的智能系统，涉及计算机视觉、模式识别、定位导航和人工智能控制等多项技术。无人驾驶汽车主要利用车载传感器来感知和采集车辆周围环境信息，并实时传输到车载计算机来控制车辆的安全行驶。

2.2无人驾驶的发展

从上世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家，就已开始进行无人驾驶方面的研究工作。1995年美国研发的Navlab-V在混合道路上自主行驶10000km。与此同时，谷歌公司也积极投入到无人驾驶汽车研发中，2005年由塞巴斯蒂安-特龙领导的研发团队设计了斯坦利机器人汽车在沙漠中行驶212.43km。2015年10月20日，美国完成了首次无人驾驶汽车在公共道路上的测试。我国从20世纪80年代开始研究无人驾驶汽车，1992年中国第一辆无人驾驶汽车ATB-1，由上海交通大学、国防科技大学等5所机构研发成功。2011年7月14日，红旗HQ3完成了从长沙到武汉286km全程高速无人驾驶测试。2015年8月，百度公司研发的无人车完成了从百度大厦到奥林匹克公园的道路综合环境下的往返自主行驶，这是我国在无人驾驶领域取得重大突破。[1]

从国内外对无人驾驶研发来看，无人驾驶的发展可分辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶四个阶段，无人驾驶处于完全自动驾驶阶段，也是汽车发展智能化的最终体现。传感器作为无人驾驶汽车的主要部件，是环境感知系统获取外界信息的重要设备，其先进性和精准性直接影响并制约着无人驾驶技术的发展。

3.传感器在无人驾驶中的应用

3.1无人驾驶中的传感器

在无人驾驶技术中，车载传感器是无人驾驶汽车上重要器件。汽车上安装了传感器，就可以实时收集汽车本身及周围车辆的速度、位置、道路状况及相关信息，将信息传输到车载计算机作出决策，来控制汽车的行驶速度和方向，并作出识别道路标志、躲避障碍物，达到安全行驶的目的。目前，车载传感器主要包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感等，根据不同传感器的功能可安装在无人驾驶汽车上不同位置。从目前各类传感器应用情况来看，激光雷达首先对周围环境建立三维模型，其次是摄像头获取的图像信息，再次是毫米波雷达获取的定向目标距离信息，以及GPS定位及导航获取的无人车位置，最后是其他超声波传感器、红外线传感器和其他光电传感器获取的各种信息。[2]

3.2传感器的种类及功能

3.2.1视觉传感器

视觉传感器就是通过摄像头采集图像并处理的传感器件，摄像头作为无人驾驶的“眼睛”，主要功能是实时观察收集汽车周围环境的图像信息，通过车载计算机算法分析，精准识别道路、交通和行人等环境信息，能够完成前向碰撞、车道偏离、行人探测等检测功能。无人驾驶汽车的视觉传感器是实现ADAS（AdvancedDriverAssistanceSystem）功能的基础，在众多ADAS功能中，摄像头作为基础的传感器对于智能驾驶必不可少。摄像头安置在汽车的前后、两侧等位置，以便提供车道偏离预警（LDW）、前向碰撞预警（FCW）、交通标志识别（TSR）、车道保持辅助（LKA）、行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警（DFMS）等。摄像头具有高分辨率，还能感知不同颜色，主要功能识别周边物体和交通信号标志。车载摄像头种类及功能如图1所示。

图1车载摄像头种类及功能

3.2.2毫米波雷达

毫米波雷达是工作在毫米波段探测的雷达，这一测量系统通常基于ADAS系统，其原理如图2所示。毫米波通常是指30GHz-300GHz频段（波长在1mm-10mm），毫米波雷达的工作原理是：先将无线电波（雷达波）通过发射器发射出去，雷达波碰到物体会发生反射，接收器再将反射的波接收，通过计算收发电波的相关数据，可以测量目标的位置、速度，方位角等信息，实时传输到计算机系统。

图2ADAS系统中毫米波雷达工作路径

常见的车载毫米波雷达按工作频段划分为三类：一是短程24GHz频段，可安装在汽车后面，用于汽车盲点监测、变道铺助。二是中程76-77GHz频段，可装配在汽车前面，用于探测与前车距离及前车速度，实现紧急制动、自动跟车等主动安全功能。三是长程77GHz频段，比短程毫米波雷达分辨准确度提高2-4倍，测速、测距精确度提高3-5倍，是车载毫米波雷达发展的最终方向。[3]由于毫米波雷达具有分辨率高、穿透力强、抗干扰性强等优点，能够大范围内监测到车辆、行人等运行情况，是ADAS系统的核心传感器。

3.2.3激光雷达

激光雷达是利用激光技术进行无接触远距离测量的传感器。常用于长度、距离、振动、速度、方位等物理量的测量。其工作原理是：先由激光发射二极管对准目标物体发射激光脉冲，到达目标物体后，发生各个方向的激光散射。部分散射光反射到接收器，被光学系统接收后进行成像、数据处理，最后计算出所测物理量。激光雷达可以分为一维激光雷达、二维激光雷达、三维激光雷达等，其中一维激光雷达主要进行距离速度的测量，二维激光雷达主要进行轮廓测量、物体识别等，三维激光雷达可以实现三维空间建图。由于激光雷达具有较高的精确度，可优先被用于无人驾驶汽车上。

车载三维激光雷达一般安装在车顶，可以高速旋转，以获得周围空间的数据，从而实时绘制出车辆周围的三维空间图，如图3所示。

图3车载三维激光雷达

3.2.4超声波雷达

超声波雷达是利用超声波发生器产生40KHz的超声波，当超声波碰到物体被反射回来时，将由探头接收，再根据超声波反射接收的时间差计算与物体之间的距离。超声波雷达成本较低，探测距离近的物体精度高，但无法在汽车高速行驶时准确测量，因此常用于无人驾驶的泊车系统，实现自动泊车。

目前，无人驾驶汽车除了安装激光雷达、毫米波雷达等主要传感器，来保障汽车自主行驶外，无人驾驶汽车还将需要更多的新型传感器。随着传感器技术的深度发展，如温度传感器、声音传感器、气压传感器等相继研发成功，同时利用无线网络传感器和传感器融合等多项技术，传感器越来越成为一个联系紧密的整体，使无人驾驶汽车向智能化、个性化和舒适性等方向发展。

4.未来发展趋势

现在是人工智能和“互联网+”技术蓬勃发展的时代。智能化和网络化将成为全球汽车产业发展的重要方向，无人驾驶也必将面临新的机遇和挑战。

无人驾驶技术主要取决于传感器的先进性和精确性。目前国产车载传感器存在不够精准，稳定性不高，抗干扰能力不强，功能单一且耗能大的难题。而国产数字化、智能化、微型化等高新技术传感器更是欠缺。面对多变的外部环境，需要进一步研发更多的新型智能传感器。（1）新型敏感传感器。可利用高分子材料等来研发新型敏感传感器，提高传感器性能，降低耗能，用于汽车、飞机、医疗等更多领域。（2）微型传感器。把微电子工艺、微机械加工等先进制造技术用于传感器研发中，研发体积小、成本低、可靠性高等微型传感器。（3)智能化传感器。把传感器与人工智能相结合，研发能体现人类智慧的高智能传感器，更好得用于无人驾驶技术。[4]同时无人驾驶所涉及的智能决策技术也要快速发展，这样无人驾驶就会更快进入实用阶段，无人驾驶汽车最终将成为人们日常出行的交通工具。

参考文献

[1]杨钦哲.无人驾驶技术及其发展[J].中国新通信,2018(6).

[2]王世峰,戴祥,徐宁,张鹏飞.无人驾驶汽车环境感知技术综述[J].长春理工大学学报,2017(1):40-40.

[3]黄伟,自动驾驶汽车传感器技术产业分析[J].信息通信技术与政策,2018(8):42-42.

[4]杨熠,尹林.现代传感器技术浅析[J].电子测试,2013(9):100-101.