自动驾驶入门（四）：传感器介绍

1. 激光雷达

现有激光雷达波段一般为905nm，class 1人眼安全

1.1 机械式激光雷达

机械式激光雷达

技术方案：把多个激光器垂直堆叠在一起，使整个单元每秒旋转许多次。发射系统和接收系统存在物理意义上的转动，也就是通过不断旋转发射器，将激光点变成线，并在竖直方向上排布多束激光发射器形成面，达到3D扫描并接收信息的目的

优点：

• 可实现360°探测
• 点云质量高
• 现有技术成熟
• 具备相位锁，可实现外触发

缺点：

• 体积大，质量大
• 寿命短，mtbf在1w小时左右（mtbf是什么意思？）
• 无量产可能性
• 维护成本非常高

成像图

1.2 混合固态激光雷达

技术方案：棱镜旋转偏折激光束达到扫描的目的，其中有微机械结构

优点：

• 体积相比机械旋转式更小
• 稳定性更高

缺点：

• 无法360°探测
• 香蕉MEMS方案体积较大

成像图：

1.3 MEMS

技术方案：MEMS，通过电极控制转镜反射激光束达到扫描的目的，由于转镜较小所以需要多个拼接，因此mems雷达点云最显著的特征就是有过个扫描区域拼接而成

优点：

• 属于成熟方案中体积最小的方案
• 产品一致性更好
• 成本低
• Mtbf在10w小时，具备量产可能性

缺点：

• 对mems振镜要去高，需要两个轴以上的光路变换
• 由于z字形扫描，外触发不好做

成像图

2. 毫米波雷达

毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)

测距：（TOF）通过给目标连续发送毫米波信号，然后用传感器接收从物体返回的毫米波，通过探测毫米波的飞行（往返）时间来得到目标物距离。

测速：根据多普勒效应，通过计算返回接收天线的雷达波的频率变化就可以得到目标相对于雷达的运动速度，简单地说就是相对速度正比于频率变化量。

测方位角：通过并列的接收天线收到同一目标反射的雷达波的相位差计算得到目标的方位角。

车载毫米波雷达的工作频率为一般为 24GHz 和77GHz。

毫米波雷达普遍价格远低于激光雷达，由于没有机械结构，因此寿命极其漫长。

2.1 3D毫米波

3D毫米波雷达无法获取目标的高度信息，因此只能给出2D平面的目标位置，通常输出点数为250个以下。

成像图

2.2 4D毫米波

这种雷达无论在出点个数，角分辨率，测距精度上，对比3D毫米波雷达都有一个质的提升，角分辨率可达0.7°，出点个数2000个以上。

成像图

3. 相机

相机为被动式传感器，被动接收外界环境光，由于感知信息量丰富，因此单帧数据量最大，在传输过程中需要使用解串芯片配合。

下图为两种常见的视频传输接头：

4. 超声波雷达

 

常见的超声波雷达有两种。第一种是安装在汽车前后保险杠上的，也就是用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达，这种雷达业内称为UPA；第二种是安装在汽车侧面的，用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达，业内称为APA.

UPA和APA的探测范围和探测区域都太相同，如下图所示。图中的汽车配备了前后向共8个UPA，左右侧共4个APA. （超声波此处引用知乎专栏陈光的内容）

5. 激光雷达的问题

雨雾天气对激光束有严重的发散效应，因此激光雷达很难在雨雾天有良好的成像效果，当前905nm波段的激光对物体穿透性不足，因此对雨雪粉尘较为敏感，不适合在恶劣天气使用

6. 相机的问题

相机由于是被动式传感器，在夜间很难有效感知外部环境，并且由于是2d成像，很难精准的获取物体的3维信息，无法精准测距。

7. 毫米波雷达的问题

毫米波雷达出点数量不如激光雷达多，因此对物体的轮廓刻画并不完整，很难精准的感知物体轮廓，并且角分辨率也不如激光雷达，容易在远距离漏检，优势为可直接感知物体速度。常配合相机使用以此来弥补物体轮廓刻画不精细等问题。

 

参考链接：

@ 陈光：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35177313