自动驾驶传感器知多少:激光雷达成“网红”
技术上来讲,目前传统激光雷达技术已经很成熟,而固态激光雷达和混合固态激光雷达尚处于起步阶段,因此各企业当前在自动驾驶汽车使用的激光雷达,多以机械式激光雷达为主。而从整个激光雷达行业来看,高精度车载激光雷达产品生产商主要集中在国外,如美国的Velodyne、Quanegy,德国的IBEO,国内近几年也开始出现一些专注于车载激光雷达的企业,以及一些从其他领域转行而来的激光雷达企业,因看中自动驾驶汽车广阔发展前景,纷纷投身车载激光雷达产品的研发,目前来看成果显著。
毫米波雷达
同激光雷达一样,毫米波雷达也是现在应用于自动驾驶汽车ADAS系统的一种主流传感器。其波长介于厘米波和光波之间,波长短、频带宽,具有穿透雾、烟、灰尘的能力强,可全天候工作,体积小巧紧凑,识别精度高等优点,能帮助自动驾驶汽车准确地“看”到与附近车辆之间的距离,从而为司机提供变道辅助、自主控制车速、碰撞预警等帮助,提高驾驶舒适度,降低事故发生率。且价格方面,毫米波雷达单价远低于激光雷达,是一种相对容易得到的传感器技术。
目前特斯拉的主力车型上搭载的都是毫米波雷达
按照目前的主流分类,汽车毫米波雷达频率主要包括77GHz和24GHz两种,其中前者波长更短,探测距离更远,因此多用于前方车辆检测;而后者则通常用在车辆周围的检测,如盲点检测。此外,也有一些其他频段的毫米波雷达,如日本的60GHz以及台湾使用的79GHz。
从整个毫米波雷达行业发展来看,无论系统还是器件,核心技术目前仍掌握在国外企业手中,如系统领域的博世、大陆、德尔福等,器件方面的飞思卡尔、英飞凌、意法半导体等。不过,近几年国内也涌现出了一些毫米波雷达相关公司,加速了行业的发展。有专家认为,相对于摄像头方面的激烈竞争,毫米波雷达更有创新性,潜在的市场空间更大,机会更多。特别是77GHz,未来有望成为毫米波雷达主流,而在国内,加快开发国产的77GHZ毫米波雷达芯片并尽快车载应用,将是我国汽车毫米波雷达产业的机遇。
超声波雷达
在上图特斯拉的Autopilot系统中,除使用到了毫米波雷达,其实还用到了超声波雷达。据了解,在特斯拉装备的自动驾驶辅助套件中,同时用到了摄像头、超声波雷达和毫米波雷达三种传感器。其中,超声波主要用于泊车测距、辅助刹车等,量程较短。
采用超声波雷达测距时,超声波发射器先向外面某一个方向发射出超声波信号,在发射超声波时刻的同时开始进行计时,超声波通过空气进行传播,传播途中遇到障碍物就会立即反射回来,超声波接收器在收到反射波的时刻立即停止计时。计时器通过记录时间,就可以测算出从发射点到障碍物之间的距离。
超声波雷达在汽车上的应用
在倒车辅助过程中,超声波传感器通常需同控制器和显示器结合使用,从而以声音或者更为直观的显示告知驾驶员周围障碍物的情况,解除驾驶员泊车、倒车和起动车辆时前后左右探视所引起的困扰,并帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性。
使用效果上,超声波雷达穿透性强,测距的方法简单,成本低。不过,由于超声波是一种机械波,其使用效果会受传播介质的影响,例如受天气情况的影响,在不同的天气情况下,超声波的传输速度不同,而且传播速度较慢。另外,当汽车高速行驶时,使用超声波测距无法跟上汽车的车距实时变化,误差较大,影响测量精度。
生物传感器
汽车科技的快速发展,让汽车技术迭代加速,一些新的技术、产品也由此而生,如生物识别。所谓生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术,这些生物特征通常包括指纹识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、DNA识别等具有唯一性的、可以测量或自动识别验证、遗传性或终身不变的特点。其中,指纹识别和面部识别目前已应用在自动驾驶汽车上,生物传感器也由此得来。
生物传感器是一种对生物物质敏感并将其浓度转换为电信号进行检测的仪器,由于其感应对象是人体特征,而人体特征具有不可复制的唯一性,可以说比其他很多方法能更好地保证行车安全,同时还可解放驾驶者双手、增加驾驶乐趣。
2017 CES上,大陆集团就推出了这么一项车载生物特征识别技术。据了解,通过该面部识别技术乘员可对座椅位置、后视镜角度、音乐播放、温度调节以及导航等多种车载功能进行个性化设置。且只有在驾驶员通过指纹传感器完成身份验证后,驾驶员才能启动发动机,大大提升了车辆安全性。而除了大陆,博世、FCA集团的克莱斯勒也都有类似的技术。
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