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感知传感器,无人驾驶的千里眼

时间:2021-11-25 15:03:36 作者:本站整理 来源:网络

随着自动驾驶汽车开始上路,作为汽车“眼睛”的三种传感器——摄像头、毫米波雷达和激光雷达制造商之间的竞争日益激烈。

汽车智能化的浪潮已经开始,作为智能化的体现,自动驾驶逐渐成为车企比拼的新赛道。自动驾驶作为一个完整的产业链,上游核心零部件厂商是一个重要的环节。

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底盘、三电(电机、电控、电池)是传统汽车厂商擅长的领域,新进入的企业擅长的则是智能领域。汽车的感知传感器是自动驾驶的主要零部件,可以看作无人车的眼睛。感知硬件包括但不限于摄像头、毫米波雷达、激光雷达。

摄像头是目前最主流的自动驾驶感知硬件,双目摄像头通过夹角分析出前方障碍物的距离。不过视觉十分依赖算法,此外受环境因素影响颇大,识别准确率有较大波动。

毫米波雷达在汽车上应用时间长,成本可控,同时恶劣天气下可以正常工作。但毫米波雷达识别精度有限,难以判断障碍物的具体轮廓,大部分毫米波雷达无法测量高度信息。同时,毫米波雷达对金属敏感,导致虚警率高。

激光雷达可以准确的感知周边环境的三维信息,探测精度在厘米级以内。能够准确的识别出障碍物具体轮廓,有效探测距离也更远。但是缺点也很明显,一是相较其他传感器十分昂贵,早期的机械式激光雷达动辄几十万元,如今华为、大疆等的激光雷达价格有所降低,但还在一千美元级别。另外,激光雷达对工作环境要求也很高,在雨雾、风沙等天气时会受到极大的干扰。

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现阶段毫米波雷达、摄像头和激光雷达等传感器结合使用,进行数据融合。能够得出更全面的环境信息,对自动驾驶的路径规划和安全性有着极大的帮助。

禾赛刷新激光雷达核心指标

激光雷达制造商禾赛科技近年来打造出一系列创新型传感器解决方案。2021年8月13日,禾赛科技正式公布面向ADAS前装量产的长距混合固态激光雷达——AT128。禾赛AT128是市场上唯一同时满足远距([email protected]%)和超高点频(153万每秒,单回波)的车规级前装量产激光雷达。

禾赛AT128通过芯片化128通道的固态电子扫描,实现了“真128线”的结构化扫描,避免二维高速机械扫描对产品可靠性和寿命带来的影响的同时,实现了点云在水平和垂直方向完整视场角无拼接均匀分布。点频是业内大家公认能综合反映激光雷达分辨率的指标,类似摄像头的总像素的概念,AT128的点频超过每秒153万个点。

与点频同样重要的是激光雷达的测远能力。行业里关于测远能力的标准定义,是对10%反射率物体的稳定测量距离。ADAS行业普遍认[email protected]%是可以稳定可靠实现Level [email protected]%的测距能力,而且最远地面线可以达到70米。

AT128的定位是一款车规级超高可靠性的雷达,遵循了从设计到验证的全流程闭环车规级要求,核心零部件采用车规器件,禾赛通过完善的失效分析及故障注入,为AT128设计了完备的故障诊断功能,故障覆盖率高达90%以上,故障响应时间小于等于100ms。

华为带来毫米波雷达的革命

华为认为毫米波雷达的下一步演进就是高分辨4D成像雷达,4D成像雷达大幅提升水平和垂直的角度测量能力,满足全目标,全覆盖和多工况的感知要求,逐步接近理想传感器目标。

高分辨4D成像雷达大幅提升分辨率、目标检测的置信度和检测范围,同时进化出像激光雷达一样的高密度点云,可带来丰富的感知增强应用。

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华为高分辨4D成像雷达采用12个发射通道,24个接收通道,比常规毫米波3发4收的天线配置,效率整整提升了24倍,比业界典型成像雷达多50%接收通道,这是短期可量产的最大天线配置成像雷达。

通过大阵列设计,一个4D成像雷达可支持远近两种波形,兼顾远距和近距广角覆盖,长波形支持18°内超过300米覆盖,短波形实现120°内的150米覆盖,完全满足十字路口等城区场景要求,精准对齐摄像头和激光雷达目标。

华为4D成像雷达通过天线排布和信号处理优化,实现角度无模糊,准确识别目标,可以避免角度模糊结果和真实反射混到一起,减少虚警,形成高置信度点云。

作为综合能力提升的结果,毫米波雷达也可以像激光雷达一样支持高密度点云。成像雷达的4D点云,也就是速度,距离,水平角度和垂直高度,相比激光雷达点云,多一个速度维度。4D点云带来丰富的感知增强应用,比如环境刻画,雷达构图,定位等,也可以通过多雷达的点云级融合,更好实现车周的360°检测。

自动驾驶作为新兴领域,国内企业在传感器、算法等方面已经缩小差距。未来国内企业在自动驾驶方面将有更大的市场。感知传感器作为自动驾驶的眼睛,决定着自动驾驶未来能走多快、跑多远。

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