无人驾驶汽车的传感器类型功能及融合-无人驾驶汽车的传感器

1.自动驾驶汽车涉及哪些技术

2.无人驾驶汽车原理是怎样的

3.无人驾驶汽车是靠大量传感器把路况变成什么数据

4.丰田用摄像头开发自动驾驶技术，比特斯拉的激光雷达更好？

5.无人驾驶是什么？

自动驾驶汽车涉及哪些技术

1、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。

2、芯片技术：也就是能够处理多个传感器集的数据，并能整合的类似小计算机的超级芯片，使汽车的“总计算机”体积、成本大为减小，并能应用于汽车成为可能。否则汽车里将没有人坐的地方、老百姓也买不起这些庞大计算机群的汽车。

3、操作系统：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等。无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力。

4、网络技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。

自动驾驶级别

L0：车辆完全由驾驶员掌控，驾驶员拥有绝对控制权，且车上不存在任何的自动驾驶技术，

L1?：驾驶员依然需要去驾驶车辆，只不过出现了像ACC自适应巡航等安全系统，对驾驶员的驾驶起到一个的作用，手不得离开方向盘，眼不得离开周围路况。

L2?：来到L2这个级别，自动驾驶技术就可短暂接管一些驾驶任务，眼和手可短暂获得休息，但是仍需做好随时接管驾驶任务的准备，时刻准备着，因为还不足以应对变化的交通路况。

L3：来到L3这个级别，在某种意义上就可以算作自动驾驶，也可以把这个级别称为真正自动驾驶的开端。驾驶员可以将手离开方向盘，脚离开踏板。

L4：第4等级可以说是真正意义上的自动驾驶，不需要驾驶员随时接管，也不需要驾驶员的干预，你只需要坐在驾驶席上做自己想做的事，剩下的一切交给技术就好了。

无人驾驶汽车原理是怎样的

无人驾驶汽车原理：利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

　相关知识：

　1、无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

　2、无人驾驶汽车集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领

无人驾驶汽车是靠大量传感器把路况变成什么数据

众包数据，无人驾驶汽车生产商自身可以依靠车载雷达和传感器来实现以外他们还需要依赖地图供应商所提供的众包数据。

阶段一：驾驶阶段。车道保持、自适应巡航等驾驶功能，均属于这个阶段的技术，不过驾驶员仍旧是操作主体。

阶段二：半自动驾驶。在这个阶段中，电脑操纵下的自动驾驶已经可以完成前往目的地的过程，其可作为备用系统完成行驶，但受限于法律法规等因素，其仍旧不能作为整个驾驶行为的主体存在。

阶段三：全自动驾驶。技术、成本、法衡去规等因素都不再成为影响普及的因素，电脑控制的系统已经作为驾驶主体而存在，驾驶员也可以随时接管操作系统。

由于技术和法规等的限制，目前的无人驾骆气车大多处于第＝阶段。当前主流的无人驾驶汽车技术有激光雷达式和摄像头＋测距雷达式两种。

激光雷达式

自上世纪80年代DARPA的ALV项目以来，我们看到的大多数现代自动驾驶原型车上都布满了传感器，并且头顶着一台激光雷达。车辆使用传感器的探测以及激光雷达的三维立体扫描来“感知”周围的世界，而车载控制计算机则像人类大脑一样决定需要进行的操作。Google的无人驾驶汽车就是激光雷达应用的典型代表。

Google算得上是最早跨界进行自动驾驶汽车研发的互联网公司，同时依托着自己独有的地图和大数据计算，在这一领域具有领先的优势。由于自身有着地图和街景这样先天的优势，Google自动驾驶车辆使用一台由Velodyne公司提供的64位三维激光雷达将周围环境绘制成一幅3D地图，并与Google的高精度地图相结合，利用计算机以及云端网络进行大数据处理，最终实现自动驾驶功能：

早期的丰田普锐斯原型车搭载了摄像头、激光雷达、位置传感器和测距雷达几种传感装置。其中摄像头用来判断交通信号灯以及任何移动的物体；激光雷达用于形成真实道路环境的3D地图；测距雷达用于探测车辆周围的障碍物，一旦有物体接近，车辆将自动减速；位于左后轮处的位置传感器用来侦测和估算车辆的侧向位置偏移，以判断车辆在地图上的位置。

在经过多年的试验后，Google推出了自己的无人驾驶原型车。这台原型车上同样搭载了诸多雷达及传感器，以及耸立在车顶上的激光雷达。Google的无人驾驶汽车已经取消了方向盘，汽车完全靠车载计算机进行操控，是目前最接近无人驾驶概念的汽车。

丰田用摄像头开发自动驾驶技术，比特斯拉的激光雷达更好？

现在的 汽车 在自动驾驶方面已经逐渐发展了起来，再加上电动化时代的到来，更是被各大车企高度重视了起来。

在自动驾驶领域内，传感器是必不可缺的设置 ，当你的双手解放了，那么传感器就会变成你的眼睛，替你感知周围的一切物体，而自动驾驶感知技术所用的传感器主要就包括了摄像头、激光雷达与毫米波雷达。

而现在在传感器的选择方面，车企之间是分成了两大帮派， 一个是以特斯拉为首的以摄像头为主要硬件，以视觉主导的自动驾驶开发 ，而另一个 以激光激光雷达为主要硬件 ，代表车企就是国内的小鹏，小鹏是全球第一家将激光雷达搬上车的车企，那么到底这两种哪一种更好，到底谁才是自动驾驶的最优选择？现在不得而知，不过，近日有消息，丰田 汽车 旗下的Woven Planet已加入特斯拉公司的行列，试图在不使用激光雷达等昂贵传感器的情况下推进自动驾驶技术。

那么激光雷达与摄像头的差别又在哪里呢？

先来说说激光雷达 ，它的优势在于 探测距离远且精度高 ，且目前激光雷达的感知能力是略强于摄像头的，在夜间或者一些极端的天气下精准度要比摄像头更高；他的劣势就是成本高，难以量产。

从传感器上来说， 摄像头本身有着绝对的优势 ，摄像头的体积更小，更容易融入到 汽车 的设计中，且摄像头的成本更低，间接地降低了自动驾驶的成本，但它的劣势就是在黑暗环境中感知会受到限制，精度和安全性有所下降；另外在极端恶劣天气，或者其他导致摄像头不能工作的情况下，需要依靠强大的算法才能保证完成感知处理。

Woven Planet 工程部的副总裁表示：正在使用相机收集各种信息，因为从少量成本高昂的自动驾驶 汽车 收集的数据并不足够，目前低成本相机收集的数据的准确性已提高到与高端传感器相似的水平。现在丰田使用的摄像头比先前使用的传感器便宜90%，可以轻易安装于不同类型轿车上。

虽然现在丰田确定走纯视觉路线了，但也并不代表会完全放弃多传感器融合方案，考虑到使用者的安全因素，丰田无人驾驶出租车等其他种类的自动驾驶 汽车 仍将使用激光雷达等传感器。

其实激光雷达所代表的感知融合传感器，还是摄像头所代表的纯视觉传感器 ，都是车企对自动驾驶的高级 探索 ，不停 探索 才能产生突破，马斯克曾表示，今年特斯拉就可以通过摄像头实现完全自动驾驶了。

丰田如今也踏入了特斯拉的阵营，作为一个传统车企， 在很多方面丰田还是占有优势的 。不过丰田在研究自动驾驶领域的经验应该是属于比较缺乏的，因为丰田在2018年就成立了自动驾驶部门，但一直都没有向外透露过在这方面的研究进展，所以丰田选择了纯视觉道路后还是任重而道远。

无人驾驶是什么？

通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。

传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。

专家介绍说，车身安装的传感器，就是它的“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅，常见的传感器有激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波雷达及组合导航模块等。无人车的“大脑”就是车辆的控制技术，能根据实时感知的环境信息、高精度地图，实现最优路径规划，预测周边车辆和行人的行为和意图。在交规和路况允许下，无人驾驶汽车会按照最高时速行驶，以提高行驶效率。

百度深度学习实验室主任林元庆介绍说，百度无人驾驶汽车是利用人工智能，通过使用摄像机、激光雷达、毫米波雷达和GPS等系统来感知周围环境，决定最优行车路线，实现无人工干预的全自动驾驶。

“百度无人驾驶汽车的核心技术是百度汽车大脑，它可为汽车提供自动驾驶整体解决方案。”林元庆说，这些技术包含计算机视觉、高精度地图与定位、多传感器融合、智能决策规划等，运用于汽车启动、行驶和停车的整个过程。比如，当前方有减速车辆时，智能决策系统将依据周边的环境状况，合理地决策减速尾随或变道超车。汽车“大脑”也能够不断学习人类的驾驶经验，不断提升自身的“智商”，以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验。

专家认为，无人驾驶技术或自动驾驶技术的出现，依靠的是人工智能技术的突破，因此也和人工智能一样，受益于海量数据、超强计算和优秀算法。

人工智能技术突破的一个重要原因就是海量数据的积累，为训练深度学习算法提供了所需的材料。无人驾驶汽车也是通过大量数据的训练，不断提升其智能水平。无人车搭载了各种类型的传感器，单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算，每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上，用于训练自动驾驶系统。无人车所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量也将是传统地图的10万倍，数据的快速积累推动着汽车智能的不断突破。

超强计算能力方面，伴随着云计算和车载计算机计算能力的不断提升，车载计算机系统能在更短的时间内处理更复杂的任务，实现自动驾驶实时感知路况、智能决策和控制。而随着机器学习、深度学习等优秀算法的出现和广泛应用，人工智能在2013年后进入了快速发展的新阶段。应用到自动驾驶领域，在权威评测中，2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年用的传统方法下降了69%。