軟板廠之自動駕駛汽車是如何進行距離估算的？

文章來源：智車科技IV作者：悄悄查看手機網址

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人氣：2868發布日期：2020-04-08 09:12【大中小】

隨著科技的不斷發展以及相關政策的不斷推出，自動駕駛汽車得到了快速的發展及強有力的保障。但是自動駕駛汽車的發展始終離不開一個重要的目標，那就是保障自身的安全。隨著科技的不斷發展以及相關政策的不斷推出，自動駕駛汽車得到了快速的發展及強有力的保障。但是自動駕駛汽車的發展始終離不開一個重要的目標，那就是保障自身的安全。

為了確保自動駕駛汽車的安全，即意味著自動駕駛汽車在行駛過程中不會撞到任何人或物，所以在汽車行駛過程中需要知道其周邊物體和車輛本身之間的距離。軟板廠了解到，為了實現這一目標，需要提前測量車輛前方障礙物與車輛之間的距離，從而保證自動駕駛汽車的安全性。自動駕駛汽車實現距離估計的主要方法是使用傳感器（如攝像頭、雷達等）對車輛周邊物體進行距離檢測，從而實現距離估計的目的。

基于毫米波雷達的距離估計毫米波雷達在技術上已經非常成熟，最早開始應用于自適應巡航領域。在英飛凌推出24GHZ單片雷達方案之后，毫米波雷達被應用到了ADAS的各個模塊中，在全球范圍內，毫米波雷達的出貨量達到了千萬級。在自動駕駛汽車的距離估計中都使用了毫米波雷達作為傳感器，來進行周邊障礙物的識別和測距等工作。

如今，全球市場范圍內的毫米波雷達份額主要被國外第一梯隊的供應商壟斷，如博世、大陸等，而隨著國內市場的發展，像國內的華域汽車這樣的供應商也都在布局發力毫米波雷達。據數據顯示，2018年國內毫米波雷達的市場規模約為70億，比2017年增長了一倍，而到今年2020年預計約為240億，到2025年預計約為320億。

毫米波雷達，即工作在毫米波波段探測的雷達，其實質是電磁波，波長約為1－10mm，毫米波雷達通過將毫米波發射出去，然后接受回波，根據發射和接收的時間差來測得前方障礙物的位置和距離。基于毫米波雷達的距離估計方法，主要以FMCW調制方法來進行測量距離。

自動駕駛汽車是如何進行距離估算的

其原理是通過振蕩器來形成連續變化的信號，對于發出的信號和接收的信號，它們之間會形成頻率差，而該頻率差值與毫米波的發射時間和接收時間的差值之間呈線性相關，只需要測量頻率差，就可以實現車輛與前方物體距離的測量估計。

毫米波雷達在ADAS上應用廣泛，主要用于自動緊急制動（AEB）、前方碰撞預警（FCW）、主動車道控制（ALC）、盲點監測（BSD）、變道輔助（LCA）等，其具有一定的抗干擾能力，易于穿透雨雪天氣，適應性較好，可以全天候工作，技術相對成熟，成本較低等優勢。但是也具有分辨率低等不足。毫米波雷達已經成為了自動駕駛汽車距離估計中不可或缺的主力傳感器。

基于激光雷達的距離估計隨著自動駕駛汽車的不斷演進，激光雷達由于其獨特的3D環境建模，已經成為L3及以上自動駕駛汽車中必不可少的傳感器。FPC小編發現，從機械式到混合固態，再到純固態激光雷達，激光雷達的成本隨著科技的發展在不斷的降低，正在向小型化、ASIC集成化方向發展，將是自動駕駛傳感器最核心的部分。

目前自動駕駛汽車測試車輛多數為機械式激光雷達，但是機械式激光雷達的成本高、且生產工藝復雜，壽命短，很難滿足未來自動駕駛汽車苛刻的要求。混合固態激光雷達屬于激光雷達由機械式向純固態激光雷達過渡的中間產品，而固態激光雷達主要為MEMS、OPA和3D Flash三類，其調試可以實現自動化、且不存在機械式旋轉部件，在成本、實用性方面有大幅提升，固態激光雷達必將是未來激光雷達發展的趨勢。

基于激光雷達的自動駕駛汽車距離估計，其原理是是以激光作為載波，它是工作在光頻波段的雷達。其工作原理是向被測物體發射激光束，然后將接收到的回波與發射信號進行比較，作適當處理后，獲得被測物體的有關信息，如被測物體的距離、方位等信息。

自動駕駛汽車是如何進行距離估算的

激光雷達主要用于獲取景深信息、障礙物檢測、目標識別等，其主要優點是可以多周邊物體進行3D建模，來形成高清圖像，方便計算機進行處理和識別，還兼具方向性好、無電磁干擾、獲取信息量全面以及探測精確等優點，但是容易受環境影響、不良天氣下精度下降難以識別障礙物、且成本較高。基于攝像頭的距離估計在自動駕駛汽車距離估計中，攝像頭起著至關重要的作用，被稱為自動駕駛的眼睛。攝像頭技術最為成熟，在車輛上的應用最早，作為ADAS階段主要的視覺傳感器，包括單目攝像頭、雙目攝像頭等。

攝像頭具有獨特的視覺影像功能，可以利用多個攝像頭來對周邊環境進行合成，還可以識別交通標志、行人等，可以作為其他傳感器的冗余設備，提高自動駕駛汽車距離估計的準確性和安全性。攝像頭主要由鏡頭采集圖像，然后再由內部感光部件等將圖像處理為數字信號，從而達到感知周邊物體和行人的目的。

攝像機由于其探測角度廣、獲取信息豐富、角度測量精確等優勢廣泛用于車輛及周邊物體的距離估計、障礙物識別、車道線識別與跟蹤、駕駛員狀態監測等。但是其由于計算量大，對硬件的要求也高，導致系統的實時性較差，容易受環境、氣候等方面的影響，從而導致無法獲得深度信息。基于超聲波傳感器的距離估計自動駕駛汽車距離估計是使用傳感器來進行測距和目標識別，超聲波傳感器作為車輛的主要傳感器之一也得到了發展。超聲波傳感器主要應用于近距離的障礙物檢測。

超聲波傳感器的工作原理是基于聲波的傳播方法，遵循同樣的飛行時間的原則。并且其非常簡單、便宜，體積小、重量輕、功耗低，可以工作在不同的條件下，環境適應性好。但是由于聲速慢，導致FSP速率有限，僅適用于近距離工作，最遠距離15米，其可靠性會隨著車輛速度的增加而降低。

基于紅外傳感器的距離估計紅外傳感器作為車載傳感器之一，在自動駕駛汽車距離估計也起到了一定的作用，它方面主要用于紅外成像、紅外夜視、障礙物探測等。紅外傳感器主要具有快速數據處理、能夠較為準確的識別到生物的優點，并且相比于其他傳感器成本較低。但是其也具有方向性差、徑向運動辨別力低、作用距離短等缺點。

多傳感器融合發展的距離估計目前各個傳感器都各自有其優缺點，隨著自動駕駛進程的提速，單一傳感器無法勝任自動駕駛技術對距離估計的嚴格要求，多傳感器的融合發展必將成為未來車載傳感器的發展趨勢。現階段各大廠商也都在積極布局，以最合理的方案來適應自動駕駛的潮流。激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等傳感器的融合使用，可以充分結合各自的優點，發揮各自的特長，達到最優的效果。

Autopilot2．0方案中就搭載了超聲波雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器，主要應用于高速公路和更擁堵的路面，可以根據交通情況調整車速，保持在車道內行駛，自動變換車道，從一條高速公路切換到另一條高速公路。又如知名豪車奧迪發布的A8 AI ，更是搭載了多種傳感器，包括四線激光雷達1個，超聲波雷達12個，廣角360度攝像頭4個，前向攝像頭1個，紅外夜視攝像頭1個和長、中距離毫米波雷達共5個，可見其綜合了多種傳感器的優勢，極大的提升了該車自動駕駛的性能。

綜上，隨著自動駕駛汽車的迅速發展，ADAS在量產車市場的快速滲透，由于自動駕駛距離估計主要依靠車載傳感器，故車載傳感器市場的未來前景可觀。不同的傳感器的側重功能有所不同，各有優點但也兼具不足。電路板廠認為，在自動駕駛汽車上同時搭載多種傳感器，結合各自優點進行互補，必將成為未來的發展趨勢。而自動駕駛汽車進行距離估計也離不開多傳感器的融合發展。所以，未來自動駕駛汽車多傳感器融合發展將是大勢所趨，自動駕駛汽車的距離估計將會更加精確，車輛的安全性能將會得到更進一步的提升。

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