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在无人驾驶中，除了camera，其他的传感器也十分重要，这其中就包括了雷达、定位和高清地图。
- 雷达的主要工作是检测车辆周围的环境，
- 定位是判断汽车的当前位置
- 高清地图的作用不仅仅是做好导航，它在其他方面的用途在很大程度上被大家忽视了。
雷达
1、毫米波雷达
毫米波雷达其实很早就被引入到汽车上。只不过，以前只有在豪华车上才可以看到毫米波雷达，现在10-20万的车上也可以看到毫米波雷达。毫米波雷达，主要根据电磁波反射所带来的频率变化 --->输出物体的 方位 和 速度。这个速度一般指的是径向速度。实际车辆上一般会安装1-2个长距离毫米波雷达和4-8个短距离毫米波雷达，长距离雷达的辐射角度小，短距离雷达的辐射角度大。此外，毫米波雷达价格公道，单位时间内可以检测数十个目标，可以在全天候气候条件下工作。但是它精度低、误报率高、没有办法算出物体的大小、行人检测困难、无法显示物体高度信息、近距离检测困难，这些都是毫米波雷达自身的一些缺陷。
一般毫米波雷达的数据格式就是z=(a,r,s)，其中a表示物体相对于汽车的角度，r表示和汽车之间的距离，s表示径向速度。而一次扫描会有很多的物体，结果就会变成 (z1, z2, z3...)。
2、激光雷达
激光雷达是最近比较火的一种雷达。有这么一种说法，没有激光雷达的自动驾驶都是耍流氓。我想，这充分说明了激光雷达的重要性和必要性。激光雷达通过一排激光、360度旋转的方法，获取很多的三维坐标(x, y, z)信息。通过这些点，我们可以检测物体的方位，还能判断它的大小、高度、速度等等。激光雷达数据量大、检测距离远、精度高，但是容易受到灰尘、雾霾的影响。此外，激光雷达的数据需要cpu有很强的运算能力，它价格很高，推广上面有很大的难度。
3、超声雷达
超声雷达或许是最便宜的雷达了。它的基本原理就是多普勒效应。每个超声雷达只能检测一个方位，且测试距离比较短，也就是3-5米之间。但是超声雷达对于自动化泊车有很大的帮助。自动化驾驶当然也离不开自动化泊车，所以超声雷达也是必不可少的一个部分。一般超声波雷达安装的个数很多，8-12个为宜。
超声波雷达的安装位置都是固定的。这个时候主要根据超声波的返回时间，t*s/2就可以算出距离，t表示一发一收的时间差，s表示声音的速度。
定位
1、GPS
对于车辆来说，自身定位是很重要的一个方面。目前市面上用的最多的就是GPS。但是GPS定位精度低、更新周期长，远远不能满足自动驾驶的需求。
2、RTK
为了解决GPS的问题，人们想到可以通过GPS＋RTK的方法来解决定位问题。基本原理就是，车辆在行驶过程中是用GPS作为基准，在GPS更新的时候，通过RTK辅助，即利用RTK设备和信号塔设备通信修正GPS定位结果，完成车辆的精确定位。RTK过去用在特定领域里，价格贵，推广比较困难。
3、IMU
IMU是就是惯性设备，它同样利用GPS获取基本信息，在GPS更新的间隙利用惯性设备的速度输出、加速度输出，修正车辆的位置。此外，对于隧道、山坡、边远地区，GPS＋IMU也是车辆定位的一个好方法。
高精地图
1、定义
高精地图相比较传统地图，表现的内容更多，精度更高。传统地图一般单位是5m－10m，高精地图可以做到以厘米为单位。此外，地图上除了标注道路之外，还要标注路牌、红绿灯位置、道路虚实线、车辆转向连接线、道路两侧特征建筑等等。
2、导航外的作用
一般认为地图就是为了导航而存在的。但是高清地图的作用不止于此，它可以帮助我们定位信号灯的位置、去除毫米波雷达中的错误信息、车辆定位、提供其他车辆的轨迹预报、重新规划短距离的行驶轨迹等等。
关于v2x技术
目前车辆传感器和地图这块，未来将会是很大的一块市场。自动驾驶的平台必然由顶级公司来推动，而帮助自动驾驶实现的视频图像处理公司、雷达设备公司、位置定位公司、高清地图出品公司，未来也都会有自己的一席之地。也许有朋友会问，为什不讨论一下v2x，诚然v2v、v2x开上去很美，但是指望v2x去实现红绿灯检测、v2v实现车辆通信，这无意需要在基础设施上面做很大的投入，短期来看难度较大。但是随着5g的应用和普及，长期阶段v2x和IoT一起发展，或许会为我们提供更多的解决思路和方法，也未可知。
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作者：费晓行
原文：https://blog.csdn.net/feixiaoxing/article/details/82313376