智能網(wǎng)聯(lián)汽車概論-第四章-智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知技術

第四章智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知技術概述隨著機器視覺、雷達傳感器、超聲波傳感器、激光傳感器等傳感技術的進步，大量的傳感器開始在汽車上應用。這一階段，智能汽車環(huán)境感知傳感系統(tǒng)主要使用毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等傳感器。感知的具體方法有雷達感知和視覺感知。智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛的前提是實時高精度高可靠性道路交通環(huán)境感知，傳感器作為環(huán)境感知與控制系統(tǒng)的信息源、電子眼，是其中的關鍵部件，也是自動駕駛技術領域研究的核心內(nèi)容之一。4.1激光雷達概述激光雷達。即LiDAR(LightDetectionandRanging)，是以發(fā)射激光束探測目標的位置，速度等特征量的雷達系統(tǒng)。其工作原理是向目標發(fā)射探測信號(激光)然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發(fā)射信號進行比較。做適當處理后。就可獲得目標的有關信息。如目標距離、方位、高度、速度、姿態(tài)，甚至形狀等參數(shù)。從而對障礙物、移動物體等目標進行探測、跟蹤和識別。工作原理激光雷達是一種激光測距系統(tǒng)，用于獲取數(shù)據(jù)并產(chǎn)生精確的數(shù)字高程模型(DEM)。微光本身具有非常精確的測距能力，其測距精度可達厘米級。而隨著商用GPS和IMU(慣性測量單元)的發(fā)展。通過激光雷達從移動平臺上獲得高精度的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)實并被廣泛應用。激光掃描測量是通過激光掃描器和距離傳感器來獲取被測目標的表面形態(tài)的。激光掃描器一般由激光發(fā)射器、接收器、時間計數(shù)器、微計算機等組成。激光脈沖發(fā)射器周期地驅(qū)動激光二極管發(fā)射激光脈沖,然后由接收透鏡接收目標表面后向反射信號，產(chǎn)生接收信號。利用穩(wěn)定的石英時鐘對發(fā)射與接收時間差做計數(shù)，經(jīng)由微機對測量資料進行內(nèi)部微處理，顯示或存儲、輸出距離和角度資料,并與距離傳感器獲取的數(shù)據(jù)相匹配，最后經(jīng)過相應系統(tǒng)軟件進行一系列處理，獲取目標表面三維坐標數(shù)據(jù)，從而進行各種量算或建立立體模型。激光雷達通過脈沖激光不斷地掃描目標物，就可以得到目標物上全部目標點的數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)進行圖像處理后，就可以得到精確的三維立體圖像。另外，激光束發(fā)射的頻率一般是每秒幾萬個脈沖以上。舉例而言，一個頻率為每秒一萬次脈沖的系統(tǒng)，接收器將會在一分鐘內(nèi)記錄六十萬個點。優(yōu)缺點圖4-1為激光雷達的工作示意圖。與普通微波雷達相比，激光雷達由于使用的是激光束、工作頻率較微波高了許多。因此有很多優(yōu)點，主要包含以下幾點：1.分辨率高、精度高2.抗有源干擾能力強3.獲取的信息量豐富但是，激光雷達也有明顯的缺點：1.雨雪、霧霾天氣精度下降2.激光雷達難以分辨交通標志的含義和交通信號燈顏色3.激光雷達接收的是光信號，容易受太陽光、其他車輛的激光雷達等光線影響。4.現(xiàn)階段成本較高。圖4-1激光雷達的工作原理示意圖激光雷達在自動駕駛汽車中的應用

與其他雷達系統(tǒng)相比，激光雷達有著探測范圍更廣。探測精度更高的優(yōu)勢。激光雷達，因此成為了目前自動駕駛汽車上應用最廣泛的傳感器之一。激光雷達在自動駕駛中有范地核心功能:三維環(huán)境感知和SLAM加強定位。在三維環(huán)境感知方面。激光雷達通過激光下描可以得到汽車周圍環(huán)境的三維模型。運用相關算法比對上一幀和下一幀環(huán)境的變化可以較為容易地探測出周圍的車輛和行人，并進行障礙物的檢測、分類和跟蹤。在SLAM加強定位方面，激光雷達可以通過掃描得到的點云數(shù)據(jù)實現(xiàn)同步創(chuàng)建地圖，因此，激光雷達在生成高精地圖中是一個非常重要的傳感器。另外。激光雷達有著較為穩(wěn)定的優(yōu)勢，受環(huán)境光能的影響較小、因此定位和地圖創(chuàng)建的精度高。圖4-2為基于激光雷達的示意圖。圖4-2基于激光雷達的定位示意圖激光雷達在自動駕駛汽車中的應用激光雷達按線束數(shù)量分,可以分為單線束激光雷達和多線束激光雷達。目前應用到自動駕駛中的激光雷達產(chǎn)品主要有4線束、16線束以及64線束激光雷達，功能更加強大的128線束激光雷達也已經(jīng)亮相。激光雷達迄今為止最為成熟、應用最廣的形態(tài)為機械式激光雷達。機械式激光雷達是指其發(fā)射系統(tǒng)和接收系統(tǒng)存在宏觀意義上的轉(zhuǎn)動，也就是通過不斷旋轉(zhuǎn)發(fā)射頭，將速度更快、發(fā)射更準的激光從“線”變?yōu)椤懊妗?，并在豎直方向上排布多束激光(如32線束、64線束激光雷達)，形成多個面，達到動態(tài)三維掃描并動態(tài)接收信息的目的。比如64線激光雷達，其豎直排布的激光發(fā)射器呈不同角度向外發(fā)射，實現(xiàn)垂直角度的覆蓋，同時在高速旋轉(zhuǎn)的電動機殼體的帶動下，實現(xiàn)水平角度360的全覆蓋。圖2-3為百度Apollo無人駕駛汽車安裝在車頂?shù)募す饫走_示意圖。圖4-3百度Apollo無人駕駛汽車4.2超聲波傳感器概述據(jù)相關調(diào)查統(tǒng)計，在普通駕駛汽車中，15%的汽車碰撞事故是因倒車時汽車的后視能力不良造成的。因此，增加汽車的后視能力，研制汽車后部探測障礙物的倒車雷達便成為近年來的研究熱點。安全避免碰撞障礙物的前提是快速、準確地測量障礙物與汽車之間的距離。為此，利用超聲波實現(xiàn)無接觸測距的倒車雷達系統(tǒng)對自動駕駛汽車是必要的。超聲波傳感器是通過發(fā)射并接收40kHz的超聲波，根據(jù)時間差算出障礙物距離的，其測距精度大約是1~3cm。其構造一般分為等方性傳感器和異方性傳感器，其中等方性傳感器為水平角度與垂直角度相同，而異方性傳感器水平角度與垂直角度不同。等方性傳感器的缺點在于垂直照射角度過大，容易探測到地,無法偵測較遠的距離。異方性超聲波的缺點在于其探頭產(chǎn)生的超聲波波形強弱較不穩(wěn)定，而容易產(chǎn)生誤報警的情況。超聲波傳感器的技術方案一般有模擬式、四線式數(shù)位、二線式數(shù)位、三線式主動數(shù)位,其中前三種在信號干擾的處理效果上依次提升。工作原理

聲波的指向性強，能量消耗緩慢，遇到障礙物后反射效率高，是測距的良好載體。測距時由安裝在同一位置的超聲波發(fā)射器和接收器完成超聲波的發(fā)射與接收，由定時器計時首先由發(fā)射器向特定方向發(fā)射超聲波并同時啟動計時器計時，超聲波在介質(zhì)傳播途中一日遇到障礙物后就被反射回來,當接收器收到反射波后立即停止計時。超聲波傳感器的工作可用圖4-7的數(shù)學模型來表示,其中a為超聲波傳感器的探測角，一般UPA的探測角為120°左右，APA的探測角較小,為80°左右；B為超聲波雷達檢測寬度范圍的影響元素之一,該角度一般較小，一般UPA的角度為20°左右,APA的較為特殊，為0°；R也是超聲波雷達檢測寬度范圍的影響元素之一，UPA和APA的R值差別不大，都在0.6m左右;D是超聲波雷達的最大量程。圖4-7超聲波雷達數(shù)學模型優(yōu)缺點在實際使用中，超聲波能量消耗較為緩慢。防水、防塵。即使有少量的泥沙遮擋也不影響，在介質(zhì)中的傳播距離較遠，穿透性強，測距方法簡單，成本低，且不受光線條件的影響，有著眾多的優(yōu)點，在短距離測量中，超聲波雷達測距有著非常大的優(yōu)勢。但是，超聲波是一種機械波，使得超聲波雷達有著以下幾種局限性：對溫度敏感，超聲波散射角大，方向性較差，無法精確描述障礙物位置，在測量較遠距離的目標時，其回波信號較弱，影響測量精度。超聲波雷達在自動駕駛汽車上的應用

由于距離越遠靈敏度越低，超聲波雷達在自動駕駛汽車上主要用于泊車系統(tǒng)、輔助制動等。通常一套倒車雷達需要安裝4個UPA，而自動泊車系統(tǒng)是在倒車雷達的基礎上再加4個UPA和4個APAUPA的探測距離一般在15~250cm，主要用于測量汽車前后方向的障礙物。APA的探測距離一般在30~500em.探測范圍更遠,因此相比于UPA成本更高，功率也更大。APA的探測距離優(yōu)勢讓它不僅能夠檢測左右側的障礙物，而且還能根據(jù)超聲波雷達返回的數(shù)據(jù)判斷庫位是否存在。APA是自動泊車系統(tǒng)的核心部件，探測距離較遠可用作探測車位寬度，獲得車位尺寸及車輛的位置信息。APA與倒車雷達工作頻率不同，不形成干擾。

超聲波雷達最基礎的應用就是倒車輔助。在這個過程中，超聲波傳感器通常需要同控制器和顯示器結合使用，從而以聲音或者更直觀的顯示告知駕駛員周圍障礙物的情況，解除駕駛員泊車、倒車和啟動車輛時前后左右探視引起的困擾，并幫助駕駛員掃除視野死角和視線模糊的缺陷，提高駕駛安全性。4.3攝像頭概述攝像頭可以采集汽車周邊圖像信息，與人類視覺最為接近。攝像頭可以擁有較廣的垂直視場角、較高的縱向分辨率，而且可以提供顏色和3理信息等。這些信息有助于自動駕駛系統(tǒng)實現(xiàn)行人檢測、車輛識別、交通標志識別等相對高層語義的任務。攝像頭通過采集的圖像或者圖像序列，經(jīng)過計算機的處理分析，能夠識別豐富的環(huán)境信息，如行人、自行車、機動車、道路軌道線、路牙、路牌、信號燈等。更為重要的是通過機器學習算法加持、還可以實現(xiàn)車距測量、道路循跡，從而實現(xiàn)前車碰撞預警(FCW)和車道偏離預警(LDW)。工作原理

基于車載攝像頭的視覺傳感系統(tǒng)的基本理如下:首相將圖片轉(zhuǎn)化為二維數(shù)據(jù)，然后通過圖像匹配進行識別，如車輛、行人、車道線、交通標志等。利用物體的運動模式，或雙目定位，估算目標物體與本車的相對距離和相對速度，實現(xiàn)測距。硬件方面，車載攝像頭主要由CMOS鏡頭(包括lens和光感芯片等)芯片、其他物料(內(nèi)存SIM卡外殼)組成CMOS有讀信息方式簡單、輸出信息速率快、耗電少、集成度高、價格低等特點，是車載攝像頭市場的核心。軟件方面，以Mobileye為例，主要體現(xiàn)在芯片的升級和處理平臺的升級、工作頻率從122MHz升到332MHz，訪問方式的改變使速率提升一倍，.圖像由640pxx480px彩色像素提升到2048pxx2048px(輸入)和4096pxx2048px(輸出)等。優(yōu)缺點及應用車載攝像頭的優(yōu)點十分明顯:技術成熟、成本低、采集信息十分豐富，包含最接近人類視覺的語義信息。其缺點主要是攝像頭受光照、環(huán)境影響十分大，很難全天候工作，在黑夜、雨雪、大霧等能見度較低的情況下，其識別率大幅度降低。車載攝像頭的另一缺點就是缺乏深度信息，三維立體空間感不強。車載攝像頭是高級駕駛輔助系統(tǒng)(AdvancedDriverAssistanceSystems,ADAS)