图森技术汇 | 无人驾驶中和传感器有关的事儿
传感器概揽

无人驾驶作为高度集成的系统,所使用的传感器种类繁多、技术跨度较大,如果要做分类,个人认为可以简单分为服务于感知系统的和服务于定位系统的。展开来看,常见的有激光雷达、相机、毫米波、超声波;组合导航(IMU)轮速计等,但再细分,其实又可以分出很多子类。这里讲一下常用的几种感知传感器。


激光雷达按线数分有1、4、8、16、32、40、64、128线等,按工作原理分有机械旋转式和固态式,而固态又分为 MEMS 型、Flash 型、相控阵型。因为机械式技术相对成熟,可选择的产品丰富,目前大部分还是在用机械旋转式。但可以预见的是固态激光雷达是未来的趋势,预计未来1~2年,使用的人会越来越多。


LiDAR 产品,常见关注的技术指标有:测距精度、反射率区分度、有效测距范围、抗干扰能力等;激光雷达的优点是不依赖环境光源、测距精度高,可以达到 cm 级,缺点是会受雨水、阳光影响,且因为是主动发射激光,具有镜面效应。


相机按工作原理分为 RGB 相机、红外相机、事件相机。RGB相机可以构成单目、双目的应用;红外相机分为被动式与主动式;事件相机是一种比较新型的产品。


单目的测距精度一般会比较低为米级~十米级不等,但测距范围可以做到很大,只要能检测到目标就能估计出距离,图森未来在这点已经做到了1千米,而双目可以显著提高测距精度,但测距范围受基线长度影响,一般可以做到 300~400m 米的距离。

普通的 RGB 相机在夜晚没有路灯的情况下,基本是瞎的,此时红外相机的优势便突显出来。被动式红外相机只能接收由物体散发出来的红外光,相比与主动式,效果稍差,主动式红外的感知范围可以通过调整补光强度来控制,感知距离也可以做到几百米。

事件相机的原理与传统相机有很大区别,它打破了帧的概念,是以事件(发生变化的像素)为单位输出的,也可以硬件直接输出光流信息,具有很高的动态范围和非常低的数据量,为 SLAM 应用提供了很多想像空间。图森未来非常重视视觉传感器,也在自主研发高动态、低照度的相机,可以参考我们的历史文章:图森未来突破夜间感知,实现无人驾驶卡车全天候运营,不再赘述。相机具有信息稠密且空间连续的优点,但往往对计算量的需求也是很大的,且传统相机容易受环境光的影响。


毫米波是目前最成熟的车载传感器,按测距范围可以划分成短距、中距和长距,按频段划分国内有24GHz和77GHz两种,77G相对于24G来说,角分辨率会更高一些。具有极好的可靠性和天气适应性,但没有高度信息,且测量精度较低。


综合来看,每种传感器都有其优点,也有其不足的地方。无人驾驶传感器的选择,需要根据需求定位、业务场景、天气环境、成本方面综合考虑,选取出最适合的方案。但一般来说,会是以组合的形式存在,互补、互冗余,以提供更可靠的感知方案。

多传感器的使用

传感器有了,为了能得到更高质量的标定结果和算法融合结果,往往还需要做一些处理,主要是不同传感器的时间同步和同步触发。

 

为了能够统一所有传感器的时间,一般可以将卫星时间作为所有传感器的时间源,同样处理器也使用卫星时间作为时间源。但如何实现呢?不同传感器有不同的特点,首先是处理器,处理器之间可以通过 NTP 进行时间同步,处理器和卫星的同步可以通过PPS实现。对于相机往往内部会有一个时钟,通过内部时钟,是可以对传输耗时进行补偿的,然后通过处理器时间和补偿时间,可以推算出实际的曝光时间。如果相机自身支持 PTP 或其他时间同步协议,则让其与对应的服务自协商进行精密时间同步即可。对于激光雷达,大多数都支持 PPS 时间同步,只要给他提供稳定的 PPS 信号即可。而 PPS 信号是可以由组合导航产生的,这往往是其最基本的功能,很容易实现。这样,所有传感器的时间就都统一为卫星时间了,时间的高精度统一,对于编队行驶尤其重要。有了时间同步的基础,就可以实现同步触发了。


对于相机来说,可以通过发送触发信号,让其在特定时间进行曝光,这种信号可以是软件的,也可以是硬件的,但硬件信号的精度无疑是远远高于软件信号的精度的。对于激光雷达来说,一般都会有相位同步的功能,对于机械式雷达,可以控制其在特定时刻旋转到特定角度。同理,组合导航的PPS信号是一切触发源的基础。


传感器成本考量
不得不说,由于目前自动驾驶的规模还没有大面积铺开,硬件成本还是比较高的,一方面需要做好整体方案规划,合理选型、布局,另一方面,也要不断优化算法,提高系统的鲁棒性,使用相对低成本的传感器,虽精度稍差,但在可控范围内,以节约成本。随着整个行业的发展,相信会有更多选择、性价比高的传感器硬件产品出现。
duo多传感器的使用
#学习路径#

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2022-12-09 21:15
清华大学_2023
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01-12 12:42
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