【无人驾驶】无人驾驶中常用的传感器总结

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GPS

惯导+GPS天线
GPS:三角定位法,实际应用中使用的时差分GPS。GPS定位的频率为10Hz,即100ms定位一次,频率较低,无法按照理想轨迹行驶,所以需要引入其他传感器信号,以提高无人车的定位频率。
差分GPS(D-GPS)
RTK-GPS
差分定位技术:位置差分、伪距差分和RTK差分

IMU惯性测量单元

IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量单元
GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU,IMU再通过串口线与控制器相连接,以此获取更高频率的定位结果。
以牛顿力学定律为基础,通过测量载体在惯性参考系的加速度,将它对时间进行积分,且把它变换到导航坐标系中,就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。
在无人驾驶中,GPS的更新频率一般为10Hz,IMU的更新频率一般为100Hz。
GPS+IMU融合
加速度计 陀螺仪

摄像机

摄像机根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种:单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。
单目摄像机模组只包含一个摄像机和一个镜头,单目摄像机物体越远测距精度越低。
双目摄像机能得到测距结果和提供图像分割能力,但是双目测距原理对两个摄像头的安装位置和距离要求较多,这会给相机标定带来麻烦。
三目摄像机是三个不同焦距的单目摄像机的组合,分别为前视窄视野摄像头(最远感知250m)、前视主视野摄像头(最远感知150m)和前视宽视野摄像头(最远感知60m)。三目摄像机的缺点是需要同时标定三个摄像机,因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据,对算法要求也很高。
单目、双目和三目摄像机用的是非鱼眼镜头,环视摄像机用的是鱼眼镜头,朝向地面安装。鱼眼摄像机视野很大,但是图像畸变很严重。通过标定值,进行图像的投影变换,可将图像还原成俯视图的样子。之后对四个方向的图像进行拼接,再在四幅图像的中间放上车的俯视图。环视摄像机的感知范围不大,主要用于车身5-10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别。
摄像机的主要功能时感知能力,定位能力在其次。

激光雷达

激光雷达用于测距。
激光雷达一类安装在无人车四周,另外一类安装在无人车车顶。
安装在四周的激光雷达,其激光线束一般小于8,常见的有单线激光雷达和四线激光雷达。安装在车顶的激光雷达激光线束不少于16,常见的有16/32/64线激光雷达。
单束激光发射器在激光雷达内部匀速旋转,每旋转一个小角度就发射一次激光,轮巡一定的角度就生成一帧数据。单线激光雷达只有一个维度,只能描述线状信息。
四线激光雷达将四个激光发射器进行轮巡,四条点云数据形成面状信息,这样就得到了障碍物高度信息。
根据单帧点云坐标可得到障碍物的距离信息,根据多帧的点云数据就可以对距离信息做微分,得到速度信息。
16/32/64线激光雷达的感知范围为360度,常被安装在车顶。
激光雷达点云数据处理:
(1)预处理:坐标转换、噪声滤除等;
(2)聚类;
(3)聚类特征提取;
(4)后处理:根据特征进行分类等。
利用多线激光雷达的点云信息与地图采集车载组合惯导的信息,进行高精地图制作。自动驾驶汽车利用激光点云信息与高精度地图匹配,以此实现高精度定位。
利用激光雷达的感知数据与障碍物所在车道的拓扑关系(道路连接关系)进行障碍物的轨迹预测,以此作为无人车规划(避障、换道、超车等)的判断依据。
延伸问题:
(1)激光雷达大量使用时,车互相之间的干扰问题怎么解决?
(2)大量激光对人眼造成的危害。

毫米波雷达

无人驾驶中使用的毫米波雷达有3个频段:24GHz,77GHz和79GHz。
24GHz频段雷达测距距离有限,常用于近处障碍物检测,如倒车时盲点检测、变道辅助;
77GHz和79GHz频段用于长距离测量,有更高的距离、速度和角度的检测精度。
毫米波相比于激光穿透性更强,可以轻松穿透保险杠上的塑料,因此被安装在保险杠内,毫米波无法穿透金属,因此遇到金属就会返回。。
毫米波雷达的测距和测速都是基于多普勒效应,使用极坐标系,毫米波获取的主要信息为距离、角速度和速度。
目前国际上主流的毫米波雷达供应商为ABCD四家:A(奥托立夫,Autoliv),B(博世,Bosch),C(大陆,Continental),D(德尔福,Delphi,好像改名叫aptiv了)。
毫米波雷达对于沙尘天气等环境状况敏感性较低,毫米波雷达还存在的挑战点:数据不稳定、对金属敏感、高度信息缺失(毫米波雷达阵列可以测高度)。

超声波雷达

超声波雷达最常用的应用就是倒车雷达。
超声波雷达安装方式有两种:前后保险杠上的倒车雷达(UPA)、安装在汽车侧面用于测量障碍物距离(APA)。
UPA探测距离一般为15-250cm之间,用于测量汽车前后障碍物。
APA探测距离在30-500cm之间,探测范围更远,成本更高。
超声波雷达状态描述需要四个参数:
(1)探测角ɑ
(2)β
(3)R:影响检测宽度
(4)最大量程D

超声波雷达特性:温度敏感、无法精确描述障碍物位置、
其他应用:停车位检测(APA);横向辅助(增加横向车距)

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