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Self-Driving干貨鋪1：傳感器

2019-07-21 17:00:43·  來源：Vehicle攻城獅  
　
自動駕駛汽車包括五大核心部分：感知、傳感器融合、定位、規(guī)劃和控制，這五大部分涉及的內(nèi)容及相互之間的關聯(lián)樓主會在后續(xù)幾篇中逐步介紹，這篇樓主先從感知部分
自動駕駛汽車包括五大核心部分：感知、傳感器融合、定位、規(guī)劃和控制，這五大部分涉及的內(nèi)容及相互之間的關聯(lián)樓主會在后續(xù)幾篇中逐步介紹，這篇樓主先從感知部分說起。


感知作為系統(tǒng)輸入，是自動駕駛功能實現(xiàn)的基礎，負責搞清楚車輛周圍的環(huán)境。為了盡可能準確真實的反應環(huán)境信息，自動駕駛汽車需要各類傳感器的支持和配合，所配備的傳感器主要包括：GNSS（如GPS）、攝像頭、慣性測量單元IMU、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等，除了上面這些我們可以實際摸得著的傳感器，還需要所謂的“高精度地圖”的支持。其中GPS和攝像頭這里就不再累贅，生活中我們經(jīng)常使用這兩種傳感器，也相信大家對其有直觀的認識和體驗。
 
01

高精度地圖

高精度地圖是專門服務于自動駕駛的，生活中我們經(jīng)常接觸的是傳統(tǒng)地圖，例如當我們開車去某處時，地圖會推薦多條路徑以及每條路線花費多長時間，當我們獲得這些信息后，我們需要根據(jù)地圖提供的信息來決定是直行、左轉(zhuǎn)還是右轉(zhuǎn)，在整個過程我們需要對駕駛環(huán)境進行評估以及考慮各種交通管制，如限速標志、紅綠燈等。


而無人駕駛車缺少我們?nèi)祟惞逃械囊曈X和邏輯能力，例如我們可利用所看到的東西和GPS在世界中確定自己的位置，我們也可輕松準確的識別障礙物、其他車輛、行人或交通信號等信息。但對無人車來說上述這些可能是一件非常艱巨的任務，因此高精度地圖是無人駕駛技術不可或缺的一部分。

高精度地圖相比傳統(tǒng)地圖包含大量的駕駛輔助和周圍環(huán)境信息，最重要的是道路網(wǎng)的精確三維表征。例如交叉路口布局和路標位置，高精度地圖還包含很多語義信息，例如地圖可能會報告交通燈上不同顏色的含義，也可指示道路的速度限制以及左轉(zhuǎn)車道開始的地方。



高精度地圖最重要的特征之一就是精度，我們常用的手機上的導航地圖只能達到米級，平時我們使用時可能感覺一兩米也沒什么，但當我們設法把車停在路邊時一兩米的誤差就可能導致道路堵塞或發(fā)生碰撞。而高精度地圖能夠達到厘米級的精度，這對無人駕駛車的安全性至關重要，但高精度地圖無法實時都保證地圖處于最新狀態(tài)，試想周圍的環(huán)境是時刻變化的，例如車可能這會停在這下會就開走了，因此保持這些地圖的更新是一項重大的任務，需要耗費人力物力不斷去驗證和更新這些地圖

02

慣性測量單元IMU

慣性測量單元是定位的一種粗略輔助手段，在機器人定位中我們經(jīng)常采用慣性測量單元來進行航跡推演實現(xiàn)粗略的定位。假設一輛車正以恒定速度直線行駛，在已知汽車初始位置、速度及行駛時間的情況下，我們很容易得到汽車當前所處的位置。


同樣的上述問題，但只提供初始速度和加速度信息，此時基于初始位置，我們可計算得出汽車在任何時間點的車速和位置，而如何獲取汽車的加速度信息則正是慣性測量單元IMU應該要做的。IMU我們也經(jīng)常接觸，小到手機、智能手表，大到導彈、宇宙飛船都會使用，不同領域所采用的區(qū)別在于成本和精度。

一個IMU包含了三個單軸的加速度計和三個單軸的陀螺，加速度計檢測物體在載體坐標系統(tǒng)獨立三軸的加速度信號，而陀螺檢測載體相對于導航坐標系的角速度信號，測量物體在三維空間中的角速度和加速度，并以此解算出物體的姿態(tài)，在導航中有著很重要的應用價值。

 IMU具有隨時間誤差累計的特性，因此一般無人車會采用“GPS+IMU”這種組合方式來實現(xiàn)更穩(wěn)定的定位（關于定位樓主會在后續(xù)章節(jié)中討論），例如百度阿波羅采用一款NovAtel SPAN-IGM-A1的慣性測量單元。

 

它是一款衛(wèi)星導航GNSS和慣性導航深度融合的導航定位系統(tǒng)，內(nèi)部封裝了OEM615 GNSS 板卡和慣性測量單元（IMU），在衛(wèi)星信號被阻斷時仍持續(xù)可用。

03

超聲波雷達Ultrasonic Sensors

超聲波傳感器是機器人、汽車等領域最常見的傳感器，還記得我們在學校玩單片機時經(jīng)常買的超聲波傳感器嗎？


對于車用級的超聲波傳感器，其模樣及其安裝位置一般都如下：


超聲波傳感器在汽車中應用很廣泛，如果大家還對其比較陌生，那么“倒車雷達”可能更通俗易懂寫。當我們在倒車入庫時，車子移動過程中，我們在駕駛室內(nèi)常能聽到”滴滴滴“的聲音，這些聲音就是根據(jù)超聲波傳感器檢測到的距離反饋給我們的信息。對于倒車雷達應用，其一般安裝在汽車的前后保險杠位置，來進行前后障礙物的檢測。

超聲波（指20kHz以上的機械波）是一種特殊的聲波，具有頻率高、波長短、繞射現(xiàn)象小，特別是方向性好、能夠成為射線而定向傳播等特點。

超聲波傳感器通過時間差測量距離長度，首先超聲波發(fā)送器向外部的某個方向上發(fā)射超聲波信號并在發(fā)射信號的同時開始計時；超聲波在空氣中傳播，當遇到障礙物時會立即返回并傳播回去并被接收器接收。超聲波在空氣中的傳播速度為340米/秒，定時器可以通過記錄時間t來測量從發(fā)射點到障礙物的距離長度，即s = 340t / 2。


超聲波能量消耗慢，介質(zhì)行進距離長，穿透力強，測距方法簡單，成本低，而且在短距離測量中，超聲波傳感器具有很大的優(yōu)勢（一般探測距離在15~250cm或30~500cm之間，如博世車用超聲波傳感器的檢測范圍為20~450厘米）。因此在汽車會被廣泛采用，如BOSCH的APA自動泊車系統(tǒng)及Side View Assist系統(tǒng)都應用了超聲波傳感器來進行安全輔助駕駛。
 

但是，由于超聲波的傳輸速度容易受到天氣條件的影響（在不同的天氣條件下，超聲波的傳輸速度不同，傳播速度慢），因此其在高速測距方面存在一定的局限性。當汽車高速行駛時，超聲波測距無法實時跟上車速，而且誤差很大。另一方面，超聲波當在相對長的距離處測量目標時，回波信號相對較弱，這會影響測量精度。

下面將會闡述無人駕駛中最重要的兩個傳感器：毫米波雷達Radar和激光雷達LiDar，到目前為止，自動駕駛汽車的感知主要依賴兩種方法：毫米波雷達傳感器結(jié)合攝像頭或激光雷達增強。無人駕駛車通過利用這兩類傳感器對靜態(tài)地圖進行動態(tài)補充，從而構(gòu)建所謂的“世界模型”，在自動駕駛競賽中，激光雷達與毫米波雷達的競爭日趨激烈。它甚至引起了汽車行業(yè)的一種競爭。雖然包括Waymo、Cruise和福特在內(nèi)的許多公司主要依靠激光雷達，但特斯拉則采用毫米波雷達結(jié)合攝像頭的技術，埃隆馬斯克也曾公開羞辱汽車的激光雷達系統(tǒng)技術，聲稱“傻瓜才用激光雷達”，當然這句話只是為了博取噱頭，因就當前自動駕駛來說單一感知系統(tǒng)是遠遠不夠的，都有各自的優(yōu)缺點，主流的做法則是各感知系統(tǒng)進行相互融合和配合，提高系統(tǒng)冗余和不同狀況下的互補性。

04

毫米波雷達Radar

毫米波雷達，顧名思義，就是工作在毫米波頻段的雷達。毫米波是指長度在1~10mm的電磁波，對應的頻率范圍為30~300GHz。目前，車載雷達頻段主要集中在在24GHz、77GHz和79GHz這3個頻段。其中，24GHz的波長是1.25cm（雖然24GHz的波長是1.25cm，但是目前業(yè)界也依然將其稱之為毫米波），77GHz的波長則更短，只有3.9mm。不同頻段的毫米波雷達具有不同的性能和成本，毫米波雷達由于具有出色的測距測速能力，因此被廣泛地應用在自適應巡航控制（ACC）、盲點檢測、輔助變道（LCA）等輔助駕駛應用中。通常，為了滿足不同距離范圍的探測需要，一輛汽車上會安裝多顆短距、中距和長距毫米波雷達。其中24GHz雷達系統(tǒng)主要實現(xiàn)近距離探測（SRR），77GHz和79GHZ雷達系統(tǒng)主要實現(xiàn)中遠距離的探測（MRR or LRR）。不同的毫米波雷達“各司其職”，在車輛前方、車身和后方發(fā)揮不同的作用。


24—24.25GHz頻段：目前大量應用于汽車的盲點檢測、變道輔助。雷達安裝在車輛的后保險杠內(nèi)，用于監(jiān)測車輛后方兩側(cè)的車道是否有車、可否進行變道。這個頻段也有其缺點，首先是頻率比較低，另外就是帶寬（Band width）比較窄，只有250MHz。

77GHz頻段：這個頻段的頻率比較高，國際上允許的帶寬高達800MHz。這個頻段的雷達性能要好于24GHz的雷達，所以主要用來裝配在車輛的前保險杠上，探測與前車的距離以及前車的速度，實現(xiàn)的主要是緊急制動、自動跟車等主動安全領域的功能。

79GHz—81GHz頻段：這個頻段最大的特點就是其帶寬非常寬，要比77GHz的高出3倍以上（能到3000MHz），這也使其具備非常高的分辨率，可以達到5cm。這個分辨率在自動駕駛領域非常有價值，因為自動駕駛汽車要區(qū)分行人等諸多精細物體，對帶寬的要求很高。

正如前面所說，頻率越高波長越短，分辨率、精準度就越高。所以，79GHz的毫米波雷達相信會成為汽車領域主流傳感器。


全球主要有四大毫米波雷達供應商簡稱為ABCD，即Autoliv、Bosch、Continental和Delphi。Autoliv以24GHz盲點、變道輔助雷達為主；Bosch的毫米波雷達主要以77GHz為主，覆蓋的面比較廣，有長距（LRR）、中距（MRR）以及用于車后方的盲點雷達。Continental在毫米波雷達產(chǎn)品方面既有24GHz，也有77GHz，性能做得還不錯。Delphi以77GHz毫米波雷達為主，采用較為傳統(tǒng)的硬件方案，成本比較高，性能不俗。

毫米波雷達測距原理很簡單，就是把無線電波（毫米波）發(fā)出去，然后接收回波，根據(jù)收發(fā)的時間差測得目標的位置數(shù)據(jù)和相對距離。根據(jù)電磁波的傳播速度，可以確定目標的距離公式為：S=ct/2，其中s為目標距離，t為電磁波從雷達發(fā)射出去到接收到目標回波的時間，c為光速。

毫米波雷達測速是基于多普勒效應（Doppler Effect）原理。所謂多普勒效應就是，當聲音、光和無線電波等振動源與觀測者以相對速度v運動時，觀測者所收到的振動頻率與振動源所發(fā)出的頻率有不同。


到這已經(jīng)講了超聲波和毫米波雷達，那么這兩種波到底有什么區(qū)別呢？“超聲波”是超過人耳聽覺上限的“聲波”，即是一種人耳聽不到的“聲波”，“超聲波”的頻率超過20kHz，頻率范圍在20KHz~500KHz，它是由機械振動產(chǎn)生的，在空氣中傳播速度和聲音相同，每秒約340米，其方向性很好。

“電磁波”是由不斷變化的電場和磁場互相激發(fā)形成的，傳播速度和光速相等，每秒30萬公里。超聲波和電磁波（含“微波”在內(nèi)：“微波”的頻率，介于“超短波”和“毫米波”之間，屬于電磁波范疇。）的主要區(qū)別：1、振蕩源不同，2、傳播速度不同。所以，“電磁波”和“微波”都不屬于“超聲波”。

與激光雷達圖像相比，毫米波雷達圖像具有低精度和低分辨率。毫米波雷達無法正確判斷物體的形狀，換句話說，無論前方是鹿還是樹，對于毫米波雷達來說可能檢測出來的都是一個點而已，出于這個原因，毫米波雷達系統(tǒng)技術通常與攝像機和其他傳感器系統(tǒng)進行配合。





05

激光雷達LiDar

激光雷達是光探測和測距的縮寫（Light Detection and Ranging）。該技術使用近紅外光掃描物體并創(chuàng)建環(huán)境的3D地圖，這就是它的工作原理。激光雷達傳感器的激光束被發(fā)射出去并再返回回來，根據(jù)收到的信息，激光雷達系統(tǒng)會創(chuàng)建一個看起來像陰影的點云，并反映物體的形狀和大小。


激光雷達的歷史可以追溯到20世紀60年代，隨著激光器的發(fā)明，激光驅(qū)動技術變得非常流行。如今，激光雷達技術有很多應用，如測量大氣層中的云層、地形勘探等。


激光雷達技術是迄今為止最準確的自動駕駛技術，它能掃描汽車周圍的環(huán)境并創(chuàng)建精確的3D圖像，能覆蓋車輛周圍環(huán)境的360度視圖。激光雷達傳感器可以識別各種物體，其不僅能看到道路、車輛和行人還可區(qū)分車輛類型、行人、兒童、動物和其他可能需要特殊預防措施的物體，如減速帶；此外激光雷達還可跟蹤物體運動及其方向，這些信息對無人駕駛車輛至關重要。

激光雷達有機械式和固態(tài)兩種，目前自動駕駛領域使用最多的是機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達：首先在豎直方向上排布多束激光（即所謂的16、32或64線等激光雷達），從而由“線”構(gòu)成“面”，通過不斷旋轉(zhuǎn)激光發(fā)射頭形成多個面，最終達到動態(tài)3D掃描的目的，這也就是為什么幾乎所有的無人駕駛汽車都會有個不停旋轉(zhuǎn)的球了。


機械式激光雷達目前成本普遍偏高，相比幾年前，激光雷達價格雖已經(jīng)降了很多，但依然讓人望而卻步，Google生產(chǎn)的單個激光雷達傳感器售價75,000美元，盡管該公司已經(jīng)將價格降低了90％；領先的激光雷達供應商Velodyne雖產(chǎn)品線豐富但同樣也是價格高昂。
 
 

機械式激光雷達除了價格高，由于需要通過旋轉(zhuǎn)將射出的激光定在不同方向進行掃描，因此也額外增加了很多移動部件，進一步增加了額外的維護成本，其次還影響美觀。


為了進一步降低激光雷達成本并提高其可靠性，最近這兩年激光雷達領域出現(xiàn)了一款或?qū)㈩嵏舱麄€行業(yè)的產(chǎn)品-固態(tài)激光雷達，所謂的固態(tài)就是不需要旋轉(zhuǎn)，而且成本也將大大降低，在固態(tài)LiDar領域最吸睛的公司莫過于Quanergy，其固態(tài)雷達產(chǎn)品可將成本壓縮到200多美元以下，相信將大大推動自動駕駛的發(fā)展。


固態(tài)激光雷達之所以能做到小巧、可靠且成本低廉，主要是采用了一種光學相控陣技術（OPA -Optical Phased Array）。



提到相控陣技術，我們腦海里首先映入的是軍事上的相控陣雷達，的確，軍事雷達最初也是機械旋轉(zhuǎn)式的，雷達探測目標距離的原理：雷達波從發(fā)射到從目標返回的總時間，乘上光速為目標距離的兩倍。



而相控陣雷達不是“一個雷達”，本質(zhì)上，它是很多個“傳統(tǒng)雷達”的共同體。相控陣雷達的天線由無數(shù)個小單元天線組成，這些小單元天線叫做“陣元”，對于有源相控陣雷達來說，每一個陣元都是獨立控制的，它們既能獨立發(fā)射雷達波，也能接收雷達波的回波信號。“相控陣”就是控制每個陣元產(chǎn)生電磁波的相位與幅度，以此強化電磁波在指定方向上的強度，并壓抑其他方向的強度，從而實現(xiàn)讓電磁波束的方向發(fā)生改變。


同理，采用光學相控陣技術（技術背景貌似是大學物理所學的光柵衍射：通過改變不同縫中入射光線的相位差即可改變光柵衍射后中央明紋（主瓣）的位置。）該技術可以通過電信號控制陣列中相鄰發(fā)射光線的相位差，達到改變模塊整體發(fā)射激光的方向和角度，而成百上千的發(fā)射單元組成一個陣列，通過控制發(fā)射單元就能讓一個平面實現(xiàn)3D空間的掃描，達到與旋轉(zhuǎn)機械式雷達一樣的效果。


相比機械式激光雷達，固態(tài)激光雷達具有結(jié)構(gòu)簡單、尺寸小、掃描速度高、掃描精度高等優(yōu)點，但也有相應的缺點，即掃描角度有限，當配置固態(tài)激光雷達時，要實現(xiàn)全方位掃描，需在不同方向布置多個（至少前后兩個）固態(tài)激光雷達；其次加工難度高，這也是導致固態(tài)激光雷達還未被大規(guī)模采用的原因。但不管如何，其低成本、小尺寸的巨大優(yōu)勢無疑彌補了機械式激光雷達的很多不足，相信也是未來的主流應用趨勢。

激光雷達相比超聲波和毫米波雷達，最大的問題是激光雷達傳感器受天氣條件的影響很大，其無法在霧，雪或灰塵中提供精確的環(huán)境圖像，因此一般來說激光雷達系統(tǒng)技術必須始終與其他輔助傳感器進行配合。

06

總結(jié)

此次將自動駕駛領域應用的主要傳感器進行了粗略的介紹，高精度地圖和超聲波雷達最后不再贅述。從本質(zhì)上講，激光雷達不能代替毫米波雷達進行自動駕駛，反之亦然。兩種汽車傳感器系統(tǒng)都有其優(yōu)勢和局限性。至于激光雷達與雷達精度，答案是顯而易見的。從成本方面，激光雷達傳感器毫無疑問比毫米波雷達高很多，這是因為使用ToF的LiDar需要成本更高的高速電子設備,其次該需要CCD接收器、光學器件、電機和激光器等來產(chǎn)生和接收所使用的波，Radar則只需要一些固定天線。

從對計算能力的要求上，Radar傳感器往往會產(chǎn)生更少的數(shù)據(jù)，因為它們只返回一個點或幾十個點。LiDar傳感器則發(fā)送和接收大量有關每個激光點范圍的數(shù)據(jù)。因此Lidar對算力的要求比Radar更高。如果你的目標是檢測你前面一輛汽車，并獲得它的速度，Radar可能會適合。如果您要確定目標的精確位置，生成準確的環(huán)境信息，LiDar可能會更好，下面這張圖從不同的維度對這兩種傳感器的性能進行了比較。

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