汽車智能駕駛(智駕)系統(tǒng)依賴多種傳感器來感知環(huán)境、定位車輛、識別障礙物并做出決策。以下是主要的傳感器類型及其作用:
1. 攝像頭(Camera)
功能:捕捉2D圖像/視頻,用于識別車道線、交通標(biāo)志、行人、車輛、紅綠燈等。
應(yīng)用:
前視攝像頭:車道保持、自適應(yīng)巡航(ACC)、緊急制動(AEB)。
環(huán)視攝像頭:360°全景影像,用于低速泊車或狹窄路段。
艙內(nèi)攝像頭:監(jiān)測駕駛員狀態(tài)(如疲勞檢測)。
優(yōu)勢:高分辨率、可識別顏色和紋理(如交通燈)。
局限:依賴光照條件(夜間或強光下性能下降),無法直接測距。
2. 激光雷達(LiDAR)
功能:通過發(fā)射激光脈沖生成高精度3D點云,實時構(gòu)建環(huán)境三維模型。
應(yīng)用:
障礙物檢測(尤其是小物體或復(fù)雜形狀物體)。
高精度地圖匹配與定位(如與高精地圖結(jié)合)。
優(yōu)勢:高精度測距、不受光照影響、可生成3D環(huán)境模型。
局限:成本高、雨雪/霧霾天氣性能下降,數(shù)據(jù)量大需高性能計算。
3. 毫米波雷達(Radar)
功能:利用毫米波頻段電磁波檢測物體的距離、速度和方位角。
應(yīng)用:
長距雷達(LRR):自適應(yīng)巡航(ACC)、前向碰撞預(yù)警。
短距雷達(SRR):盲點監(jiān)測、變道輔助。
優(yōu)勢:全天候工作(穿透雨雪霧能力強)、測速精準(zhǔn)、成本適中。
局限:分辨率較低(難以識別物體細(xì)節(jié)),無法區(qū)分靜態(tài)物體類型(如井蓋 vs 石頭)。
4. 超聲波傳感器(Ultrasonic)
功能:通過超聲波反射測量近距離(通常<5米)物體。
應(yīng)用:
自動泊車(APA)、低速障礙物檢測(如車位或路緣石)。
優(yōu)勢:成本低、近距離精度高。
局限:探測距離短、易受環(huán)境噪聲干擾。
5. 慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(IMU + GNSS)
功能:
GNSS(如GPS):提供全球定位,但精度有限(米級)。
IMU(慣性測量單元):通過加速度計和陀螺儀實時測量車輛的運動狀態(tài)(加速度、角速度)。
應(yīng)用:
與高精地圖結(jié)合實現(xiàn)車道級定位。
在GNSS信號丟失時(如隧道)提供短期定位。
優(yōu)勢:不依賴外部信號,短期精度高。
局限:GNSS易受遮擋,IMU存在累積誤差。
6. 紅外傳感器(Infrared)
功能:通過熱成像檢測行人或動物(尤其在夜間)。
應(yīng)用:夜間行人檢測、增強駕駛安全性。
優(yōu)勢:不受可見光限制,可識別生命體。
局限:成本較高,普及率較低。
7. 輪速傳感器 & 轉(zhuǎn)向角傳感器
功能:監(jiān)測車輛自身狀態(tài)(如車速、輪速、轉(zhuǎn)向角度)。
應(yīng)用:電子穩(wěn)定系統(tǒng)(ESC)、預(yù)測車輛軌跡。
傳感器融合(Sensor Fusion)
智能駕駛系統(tǒng)通常通過多傳感器融合技術(shù)(如卡爾曼濾波、深度學(xué)習(xí))將不同傳感器的數(shù)據(jù)整合,彌補單一傳感器的局限性,提升系統(tǒng)的魯棒性和安全性。例如:
攝像頭 + 雷達:結(jié)合圖像識別與雷達測距,實現(xiàn)更精準(zhǔn)的障礙物檢測。
LiDAR + 高精地圖:實現(xiàn)厘米級定位。
不同自動駕駛級別的傳感器配置
L2級(輔助駕駛):以攝像頭 + 毫米波雷達為主(如特斯拉Autopilot)。
L4/L5級(高度自動駕駛):需激光雷達 + 高精定位 + 冗余傳感器(如Waymo)。
未來趨勢
固態(tài)激光雷達:降低成本,提升可靠性。
4D成像雷達:增強分辨率和目標(biāo)分類能力。
低成本傳感器組合:推動L2+/L3級車型普及。
通過多傳感器協(xié)同工作,智能駕駛系統(tǒng)能在復(fù)雜環(huán)境中實現(xiàn)安全、可靠的決策與控制。
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