一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景与意义 无人驾驶汽车就是人工智能的一个非常重要的验证平台,近些年成为国内外研究热点.无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人,既与普通机器人有着很大的相似性,又存在着很大的不同.首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性与安全性,这就要求对其行驶方向与速度的控制更加严格;另外,它的体积较大,特别就是在复杂拥挤的交通环境下,要想能够顺利行驶,对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标就是完全或部分取代驾驶员,就是人工智能的一个非常重要的实现平台,同时也就是如今前沿科技的重要发展方向。当前,无人驾驶技术具有重大的应用价值,生活与工程中,能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力;在军事领域内,无人驾驶技术可以代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务;在科学研究的领域,无人驾驶技术可以实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术,又称智能车辆,即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多通过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”,利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模,然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态;卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征,通过关联不同时刻的激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”,不使用GPS,使用激光雷达与相机监控路面状况。我国相关技术开展较晚,国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”,采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器,将Velodyne获取的相邻两激光数据作差,并在获得的差分图像上进行聚类操作,对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆就是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术,涉及到电子电路,计算机视觉,自动控制,信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式,将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去,从而大大提高了交通系统的效率与安全性,就是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持,而其中最重要的就就是大量的传感器定位。核心技术就是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块,包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分,其她的如只能行为规划等不属于传感器范畴,属
一、主流传感器对比 激光雷达： 激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。 毫米波雷达： 与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。 相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。 摄像头： 车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。 鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。 二、视觉主导还是激光雷达主导？ 据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌
Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。 摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。 经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。 激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。 激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程： 一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。 另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。
关于车载激光雷达的知识清单 ?2017年6月28日 ? ?国际电子商情 本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 在无人驾驶架构中，传感层被比作为汽车的“眼睛”，包括车载摄像头等视觉系传感器和车载毫米波雷达、车载激光雷达和车载超声波雷达等雷达系传感器。其中激光雷达已经被大部分人认为是实现自动驾驶的必要基础，毕竟传统雷达无法识别物体细节，而摄像头在暗光或逆光条件下识别效率明显降低。 也正得益于无人驾驶汽车市场规模的爆发，预计2030年全球激光雷达市场可达到360亿美元的规模，将成为新的蓝海。本篇知识清单分享给你，助你快速了解车载激光雷达产业。 内容导读： 1.车载激光雷达的技术原理 2.激光雷达在自动驾驶应用中有何优缺点？ 3.车载激光雷达有哪些应用？ 4.如何降低自激光雷达的成本? 5.国内外最全激光雷达企业介绍 一、车载激光雷达的技术原理 激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统，最初是军事用途。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。 这里详细介绍一下车载激光雷达的工作原理及实现方式。第一种是较为传统的扫描式激光雷达，这种设备被架在汽车的车顶上，能够用多束激光脉冲绕轴旋转360°对周围环境进行距离检测，并结合软件绘制3D图，从而为自动驾驶汽车提供足够多的环境信息。 这种激光雷达最初是在11年前的Darpa无人车挑战赛上，由美国Velodyne公司开发并被参赛团队使用（当时采用的是64线的激光雷达方案）。由于那时的成本
通用无人驾驶汽车在毫米波雷达和激光雷达上的应用解析 通用汽车在2018年1月13日发布通用无人车安全报告，并宣称将在2019年量产基于Bolt纯电动车改装的无人车，本文根据公开资料对通用无人车做一些分析估计，仅供大家参考。 通用的无人车没有方向盘和踏板，显然是无法人工介入，也彰显通用对自己无人车技术的信心。同时也显示出传统车企在无人车领域强大的竞争力，如果谷歌想要做类似的无人车，那么谷歌必须求助于菲亚特克莱斯勒FCA为其定做。这就是新兴造车企业或IT自动驾驶企业的尴尬之处，不和传统车企合作，它们无法拿到一款相对比较优秀的改装平台，算法再强大也无法落地。 新兴造车企业或IT自动驾驶企业也无法得到优秀汽车厂家的支持，因为优秀汽车厂家视其为竞争对手，只会尽力打压，不会出手援助。只有非主流的车厂，才不把新兴造车企业或IT自动驾驶企业视为竞争对手，同时为了消化过剩的产能，乐于与新兴造车企业或IT 自动驾驶企业合作。另一个尴尬的是特斯拉，虽然只达到SAE分级中的L2，但是宣传成L4，一时占尽风头，然而技术力量不足。L2终究是L2，奥迪A8的L3和通用Cruise的L5（也未完全达到SAE的L5级，称L4+更合适）无论在实际应用和宣传上都超过了特斯拉。 Model 3迟迟未达预期，特斯拉在2017年第四季度预期交付Model 3新车2917辆，但实际只交付了1550辆，12月仅交付517辆。作为Model 3的竞争对手，通用的Bolt销量持续攀升，7月销量为1971辆，11月达3747辆，12月销量达3327辆，同比大增近5倍，是Model 3的6倍。全年销量超过23000辆，对通用来说产能完全不是问题，每月3万辆的产能也能轻易达到。 通用这辆无人车采用5个激光雷达，21个毫米波雷达，16个摄像头。5个激光雷达是Velodyne的VLP16 16线激光雷达。今年1月初，Velodyne下调VLP16的售价，从7999美元到3999美元，百度和福特作为Velodyne的大股东，可以赚通用的钱了。21个毫米波
寻求路面行驶安全、省心的解决方案 随着工作业务量的增加，汽车变得越来越重 要，生活的节奏也在逐渐加快，在路上行驶需 要更多的注意力。与此同时，也越来越需要高 性能辅助驾驶系统。 IBEO公司借助高分辨率激光测量技术，推出第 一款多功能的汽车智能传感器。它拥有110度 的宽视角，0.3m至200m的探测距离，绝对安 全的1等级激光。在有限的空间内，集七种功 能和低成本于一体，能轻松应对路面上的多种 危险交通路况，轻易集成到任何车体和观察到 任何角度。因此，IBEO8线激光雷达不仅保证 了使用的便利性，而且提高了安全性。二、三次回波技术 IBEO公司同时开发出针对目标物体的优化测量技术，通过增加对每 LUX 激光扫描技术的革命性产品 随着最新LUX产品的推出，IBEO汽车传感器完成了激光扫描技术领域的多次革命，主要设计理念体现在以下三个方面： 一、两倍输出技术 IBEO研究小组采用电源保存技术，测量距离可超过200m，即使在恶劣天气的条件下，也能保持高持续性和可靠性。在众多的优点中，拥有远测量距离可更早发现目标并报警，尤其是在车辆全速行驶中（比如：高速自动巡航）。个目标平面探测的回波次数，每次反射3个回波，LUX每次测量时都处理24次回波，使得测量结果能可靠的还原被测物体。传感器不仅精 确的分析相关物体数据，而且能识别不相关的数据，尤其是由灰 尘、雾、雪或者雨引起的不相关物体。这些伪像通过独特技术被过 滤掉，确保了测量结果的无误性。 三、智能角度分辨率 LUX有三种角度分辨率，根据不同的应用环境来调整，能获得更好 的探测结果。比如ACC（自动巡航控制），在与行驶方向一致时， 可增加分辨率至0.125°，这样可轻易识别远处的物体。对于其它不重 要的场合，可适当减少角度分辨率。
激光雷达采用多个激光器，形成扫描阵列，在垂直方向形成一个张角，以每分钟600转到1200转的速度旋转扫描，从而可以得到非常详细的实时三维点云数据。这个数据包含目标的三维坐标，距离，方位角，反射激光的强度，激光编码，时间，以及GPS/IMU的数据，以UDP的形式通过以太网实时发送。通过这些数据，我们可以得到环境的三维模型。 激光雷达描绘周围环境几个主要参数，包括线数、点密度、水平垂直视角、检测距离、扫描频率、精度等。除了位置和距离信息，激光雷达还提供返回所扫描物体的密度信息，后续算法据此可以判断扫描物体的反射率再进行下步处理。通过检测目标物体的空间方位和距离，通过点云来描述3D环境模型，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，不仅在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。总的来说，激光雷达传感器在精度、分辨率、灵敏度、动态范围、传感器视角、主动探测、低误报率、温度适应性、黑暗和不良天气适应性、信号处理能力等指标方面表现优秀。 3D激光雷达具有精度高、作业速度快和效率高等优势：激光雷达是一种感知外界环境的视觉传感器，而车用3D激光雷达则将激光扫描仪、全球定位系统（GPS）和惯性测量装置（IMU）相结合，发射激光束探测目标获取点云数据，经成像处理后就可得到精确的三维立体图像，测距精度可达厘米级，具有精准度高、作业速度快和效率高等优势，是汽车自动驾驶、机器人定位导航、空间环境测绘、安保安防等领域必不可少的核心传感器。 算法是激光雷达的核心和灵魂：激光雷达的核心技术是算法，算法的优劣影响激光雷达测量的精度，首先是底层算法，然后是后端算法。激光雷达扫描后生产带有三维坐标信息和其他反射信息的点云数据需要相关处理软件处理后输出，激光雷达除了在硬件上有着很高的壁障，它还需要高速数据的处理技术以及点云算法和电机控制的快速协调，这就要求传感器必须承受每秒百万级别点云的计算。其次，出于安全考虑，无人车上搭载的肯定不止激光雷达一种传感器，这就需要毫米波雷达、惯性传感器等来辅助激光雷达。在众多传感器采集的数据堆积后，其计算难度也会加大。像速腾聚创这种能提供成熟的SLAMWARE（同步定位与地图构建）成套解决方案的公司更容易胜出。 激光雷达主要输出“点云”，当激光雷达扫到周围物体的时候，会感知到这个点的空间信息XYZ以及激光反射强度I，这些点离散化分布在三维空间里，形成“点云”。
无人驾驶汽车的传感器系统设计及技 术展望
一、无人驾驶汽车传感器的研究背景和意义 无人驾驶汽车是人工智能的一个非常重要的验证平台，近些年成为国内外研究热点．无人驾驶汽车作为一种陆地轮式机器人，既与普通机器人有着很大的相似性，又存在着很大的不同．首先它作为汽车需保证乘员乘坐的舒适性和安全性，这就要求对其行驶方向和速度的控制更加严格；另外，它的体积较大，特别是在复杂拥挤的交通环境下，要想能够顺利行驶，对周围障碍物的动态信息获取就有着很高的要求。无人驾驶的研究目标是完全或部分取代驾驶员，是人工智能的一个非常重要的实现平台，同时也是如今前沿科技的重要发展方向。当前，无人驾驶技术具有重大的应用价值，生活和工程中，能够在一定程度上减轻驾驶行为的压力；在军事领域内，无人驾驶技术能够代替军人执行侦查、排雷、以及战场上危险环境中的任务；在科学研究的领域，无人驾驶技术能够实现外星球等极端环境下的勘探活动。无人驾驶车辆技术，又称智能车辆，即利用将无人驾驶的技术应用于车辆的控制中。 国外的无人驾驶车辆技术大多经过分析激光传感器数据进行动态障碍物的检测。代表有斯坦福大学的智能车“Junior”，利用激光传感器对跟踪目标的运动几何特征建模，然后用贝叶斯滤波器分别更新每个目标的状态；卡耐基?梅隆大学的“BOSS”智能车从激光传感器数据中提取障碍物特征，经过关联不同时刻的
激光传感器数据对动态障碍物进行检测跟踪。牛津大学研制的无人车辆“WildCat”，不使用GPS，使用激光雷达和相机监控路面状况。中国相关技术开展较晚，国防科学技术大学研制的自主车“开路雄狮”，采用三维激光雷达Velodyne作为主要传感器，将Velodyne获取的相邻两激光数据作差，并在获得的差分图像上进行聚类操作，对聚类结果建立方盒模型。 无人驾驶车辆是一项融合了认知科学、人工智能、机器人技术与车辆工程等多学科的技术，涉及到电子电路，计算机视觉，自动控制，信号处理等多学科技术。无人驾驶汽车的出现从根本上改变了传统的“人——车——路”闭环控制方式，将无法用规则严格约束的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性，是汽车工业发展的革命性产物。 二、无人驾驶汽车的传感器系统整体设计 无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，而其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三个大部分，其它的如只能行为规划等不属于传感器范畴，属于算法方面，不做过多设计。传感器系统如图所示。
无人驾驶汽车的关键技术研究 摘要：对无人驾驶汽车及其关键技术进行了研究。概括性描述了无人驾驶汽车的定义、意义及国内外研究现状，论述了无人驾驶汽车中应用到的环境感知、障碍规避、路径规划、车辆控制等关键技术，详细论述了自动避障系统的数据采集、数据处理、数据执行模块从而阐明了其工作原理及工作过程，对无人驾驶汽车的未来做出了合理展望。 关键词：无人驾驶汽车；自动测距；自动避障 Key Technology Research of Driver-less Car Abstract：Abstract: The driver-less car and its key technologies are studied. General description of the definition , significance and research status at home and abroad of unmanned vehicles, discusses the application of key technology in unmanned vehicles like environmental awareness, obstacle avoidance, path planning and vehicle control. The automatic collision avoidance system of data acquisition, data processing, data execution module are discussed in detail which clarify its working principle and working process, in addition to make a reasonable future prospects of the unmanned vehicle. Key words：driver-less car; automatic location; automatic obstacle avoidance 1 引言 随着社会的进步，汽车工业的不断发展，如今越来越多的普通家庭都拥有了汽车，这使得全世界汽车保有量飞速增加。汽车一方面让我们的出行变得更加方便快捷，另一方面却也给我们的生活带来了诸多不利，汽车造成的交通事故、交通堵塞给人类带来了极大的生命与财产损失。在这样的背景之下无人驾驶汽车横空出世，无人驾驶汽车集成了大量最顶尖的科学技术，使汽车能够做到完全的无人驾驶，并保证绝对的行车安全，无人驾驶汽车一定会在不久的将来得到广泛的普及。 2 无人驾驶汽车概述 2.1 无人驾驶汽车定义 国际标准化组织ISO、美国汽车工程师学会SAE、中国国标GB等国内外权威机构均未给出无人驾驶汽车的确切定义。通过中外学者对无人驾驶汽车认识的总结可以大致得出无人驾驶汽车的定义，无人驾驶汽车是在传统汽车基础之上发展起来的，通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标，是集自动控制技术、传感技术、人工智能技术、视觉计算等众多技术于一体的新型智能汽车，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物。 2.2 无人驾驶汽车意义 研究表明，有70%的交通事故是由于人们自己的原因照成的，汽车智能化、自动化程度越高人类参与驾驶的程度越少，汽车就越安全。近些年来发展起来的各种先进技术如ABS防抱死系统、TCS 牵引力控制系统、倒车雷达系统、自适应巡航系统等，这些技术一方面使人们对汽车的操控越来越简化，同时也使汽车变得越来越安全。无人驾驶汽车从根本上解决了这一问题，无人驾驶汽车车顶上装有俯视摄像头——汽车的“眼”[3]，它能自动识别路面上的白黄线及交通标识，从而准确判断行车方向与汽车所处方位。汽车前方安装有激光测距仪及雷达，它时刻扫描着车周围环境，比如汽车前、后方车辆的位置与行车状况，路上行人、障碍物等，这就像汽车有了嗅觉灵敏的“鼻”。另外，