人類是視覺動(dòng)物，憑借雙眼獲取視覺信息、辨別方向和距離。而當(dāng)你的汽車幫助你駕駛的時(shí)候，什么又是它的“眼睛”呢？

答案是車載傳感器。它們持續(xù)不斷地采集環(huán)境信息，然后回傳給智能汽車的大腦——計(jì)算平臺(tái)。通過感知算法精準(zhǔn)地復(fù)現(xiàn)出周圍環(huán)境，再由決策算法基于對(duì)周圍環(huán)境的認(rèn)知來進(jìn)行車輛的路徑規(guī)劃。

今天我們就來說說智駕系統(tǒng)感知層面最常見的幾種傳感器，它們有什么區(qū)別？又如何實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)？

攝像頭是最常見的汽車傳感器，裝在車身四周可以從多角度捕捉環(huán)境圖像，在 90 年代就已開始進(jìn)入商用并逐漸普及。它也是最接近人眼的傳感器，能夠獲取到豐富的色彩和細(xì)節(jié)信息，比如車道線，指示標(biāo)志，紅綠燈等等。但是，其局限性也非常明顯，如果遇到會(huì)暗光、逆光等影響“視線”的情況，攝像頭也會(huì)像人眼一樣看不清從而丟失目標(biāo)。

同時(shí)，視覺感知技術(shù)的核心在于通過軟件算法去解析高密度的信息，也就是通過“識(shí)別”這些物體并“估測(cè)”它們的距離。如果遇到一些“不認(rèn)識(shí)”的物體，比如道路上的異形障礙物等，可能會(huì)因?yàn)闊o法全面而準(zhǔn)確地感知，從而導(dǎo)致系統(tǒng)做出錯(cuò)誤的決策。

也正因如此，僅基于攝像頭的智能駕駛方案大多停留在 L2 階段，涉及 L3 級(jí)別以上的自動(dòng)駕駛功能仍存在許多 corner case 無法完美解決。這時(shí)，就需要其他傳感器來進(jìn)行“互補(bǔ)”。

毫米波雷達(dá)是一種使用毫米波段進(jìn)行測(cè)距、探測(cè)、跟蹤、成像的主動(dòng)傳感器。它可主動(dòng)發(fā)射電磁波，穿透煙塵，幾乎不受光線和天氣影響，幫助車輛實(shí)時(shí)感知周圍物體并提供較為準(zhǔn)確的距離和速度信息。

但是，毫米波雷達(dá)的感知精度并不理想，不具備圖像級(jí)的成像能力。因?yàn)楹撩撞ɡ走_(dá)是利用在目標(biāo)物體表面的反射、漫反射和散射來進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤，所以對(duì)于像行人、動(dòng)物、自行車這一類低反射率的目標(biāo)，探測(cè)準(zhǔn)確度也會(huì)大打折扣，路面上的靜態(tài)物體也可能被當(dāng)成雜波過濾掉了。

另外，4D 毫米波雷達(dá)其實(shí)也是毫米波雷達(dá)的一種，并非什么新物種。相比傳統(tǒng) 3D 毫米波雷達(dá)而言，4D 毫米波多加了一個(gè)高度信息，但是分辨率相比激光雷達(dá)來說還是有很大差距。

目前市場(chǎng)上的 4D 毫米波雷達(dá)每幀約輸出 1000 多點(diǎn)，而一個(gè) 128 線激光雷達(dá)每幀輸出可達(dá)十幾萬點(diǎn)，二者輸出的數(shù)據(jù)量相差了 2 個(gè)數(shù)量級(jí)之多。

激光雷達(dá)也是一種主動(dòng)傳感器，最常見的 ToF (Time of Flight) 測(cè)距法，就是通過主動(dòng)發(fā)射激光光束，并測(cè)量他們與周圍物體反射往返的時(shí)間來確定距離和位置。激光雷達(dá)通過向外界發(fā)出每秒數(shù)百萬個(gè)激光點(diǎn)，可以獲取到這些點(diǎn)的三維定位信息，清晰呈現(xiàn)出行人、斑馬線、車輛、樹木等物體細(xì)節(jié)，達(dá)到圖像級(jí)分辨率。而且，激光點(diǎn)越密集，分辨率就越高，越能完整且清晰地重構(gòu)真實(shí)世界。

由于其“主動(dòng)發(fā)光”的特性，激光雷達(dá)受周圍環(huán)境光線變化的影響非常小，在一片漆黑的夜間環(huán)境也能夠“精準(zhǔn)洞察”。此外，激光雷達(dá)能夠直接獲取到物體的體積和距離，不像攝像頭要靠“猜”，因此針對(duì)小型、異形障礙物的檢測(cè)，應(yīng)對(duì)近距離加塞、隧道、車庫等復(fù)雜場(chǎng)景，都會(huì)有更好的發(fā)揮。不過，激光雷達(dá)的性能在大雨、雪、霧等極端天氣下也會(huì)受到一定程度的影響。

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綜上所述，其實(shí)攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)這三種智能汽車上最常見的傳感器，各有優(yōu)缺點(diǎn)。但三個(gè)傳感器疊加在一起，就能發(fā)揮更大的作用。

攝像頭是被動(dòng)傳感器，能識(shí)別豐富的色彩信息，但受光線影響顯著，在一些光線不好的環(huán)境下置信度相對(duì)較低。毫米波雷達(dá)的置信度高，但因分辨率較低，能夠識(shí)別出的物體類型較少，無法有效感知行人、自行車或更小的物體。激光雷達(dá)不論是從測(cè)距能力、置信度、可感知物體細(xì)節(jié)，綜合實(shí)力都很出色，可能最大的缺點(diǎn)，就是有點(diǎn)“貴”。

但毫無疑問的是，激光雷達(dá)的成本正在迅速降低，越來越多的汽車廠商已經(jīng)將激光雷達(dá)集成至了量產(chǎn)車型中，提升智能駕駛系統(tǒng)的安全性與舒適性。隨著芯片化技術(shù)在不斷進(jìn)化，激光雷達(dá)的元器件數(shù)量已大幅減少，而且自動(dòng)化產(chǎn)線的效率上升，也有助于生產(chǎn)成本的下降。激光雷達(dá)已經(jīng)從幾年前的百萬元級(jí)別，降至了目前的幾千元級(jí)別，成為普通消費(fèi)者也能用上的“汽車黑科技”。

最后回歸到用戶需求，一個(gè)智能駕駛系統(tǒng)是不是“好用”，還是用戶說了算。在感知層面，傳感器各有長(zhǎng)短版，如何讓它們更好地“各司其職”，發(fā)揮各自最大的優(yōu)勢(shì)才是關(guān)鍵。隨著智能駕駛軟件能力的不斷迭代，相信未來也會(huì)逐漸“解鎖”更多的硬件潛力，進(jìn)而賦予消費(fèi)者更絲滑、更舒適的智駕體驗(yàn)。

編輯：黃飛

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