自动驾驶汽车主流传感器盘点激光雷达多重要

2017-10-06 01:00

根据元件的不同，图像传感器可分为CCD、CMOS和CIS三种。早期，作为固态图像传感器，CCD由于有体积小、分辨率高、灵敏度高、图像质量高等优势，一直统领着图像传感器市场。不过，CCD高画质背后也带来了一些问题，譬如成本高，由此出现了成本更低、功耗更低的CMOS传感器。

与CCD相比，CMOS具有读取信息方式简单、输出信息速率快、耗电省、集成度高、价格低等特点，在推出后很快受到了多家知名厂商的青睐。并随着技术的发展，CMOS不断缩小与CCD的差距，现逐渐发展成市场的核心。

而另一种图像传感器CIS，则多用在扫描仪中，其景深、分辨率以及色彩表现目前都赶不上CCD感光器件。

激光雷达

激光雷达是目前自动驾驶汽车上应用最广泛的传感器之一，主要通过向目标物体发射激光束和接收从目标对象上反射回来的激光束来测算目标的位置、速度等特征量，感知车辆周围环境，并形成精度高达厘米级的3D环境地图，为下一步的车辆操控建立决策依据。

与其他汽车传感器相比，激光雷达的优势在于其探测范围更广，探测精度更高。但是，激光雷达的缺点也很明显：在雨雪雾等极端天气下性能较差，采集的数据量过大，十分昂贵。特别是激光雷达线束多少直接与测量精度有关,线束越多,测量越精准，但同时价格也越昂贵。

传统机械式激光雷达

以Velodyne的产品为例，其64线束的激光雷达价格大约是16线束的10倍，而百度的无人驾驶汽车曾使用的一台64位激光雷达，价值70万余人民币，非常昂贵，不仅一般的企业难以承受，搭载了这种激光雷达的自动驾驶汽车，也非一般人能消费得起的。因此，现在激光雷达领域的企业都在努力开发新产品、新技术，力争使激光雷达朝着小型化、低成本化方向发展。其中，一个已经在试行的方法是固态激光雷达。