自动驾驶由感知、预测、规划、控制四大关键部分组成。首先通过各类 传感器获得相机图像、激光雷达点云等周围原始数据,得到车道、可驾 驶区域、运动物体和交通信号等信息,之后预测移动障碍物的意图和轨 迹,并根据获得的信息优化车辆的路线和行动,控制车辆完成加速、 减速、转向等动作来跟随规划路径。激光雷达在自动驾驶中属于感知部 分的重要信息输入来源。自动驾驶按照车辆自动化程度分为 6 个等级,L3 级之后在使用自动驾 驶功能时驾驶员无需驾驶汽车。目前激光雷达的终端信息处理系统设计采用主要采用大规模集成电路和计算机完成。昆明3D激光雷达企业
激光雷达是结合了光学、电子、机械、软件、芯片、器件等技术,可以进行环境 探测、数据处理和传输的智能传感器。激光雷达由发射系统、接收系统、信息处 理系统和扫描系统组成。发射系统中的激励源周期性地驱动激光器,发射激光脉 冲,激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数,通过发射光学系统,将激光发射至目标物体;经接收光学系统,光电探测器接收目标物体反射 回来的激光,产生接收信号;接收信号经过放大处理和模数转换,经由信息处理 模块计算,获取目标表面形态、物理属性等特性,然后建立物体模型。扫描系统 对所在的平面扫描,并产生实时的平面图信息。西藏防撞激光雷达扫描仪激光雷达发射的激光被截获的概率很低。
ChArUco标定板结合了棋盘格标定板和ArUco标定板的优点,其内部的每一个ArUco码具有特定的id和方向,因此标定板角点的坐标排序不会因为遮挡而失败。但相对而言,采用ChArUco标定板的算法的实现难度也更大。标定平台有转台、滚轮、地面围栏等形式。滚轮、地面栏杆主要通过控制车辆的对中,来确保标定的统一性,这两种方案所采用的标定板位置是固定的,并且需要提前对环境进行建模,。相较于前两种平台,车辆在转台上进行标定,不用提前进行环境建模,可采集到不同方面的标定板图像,对车辆位置没有一致性要求,可在1分钟内自动化完成车辆的标定,对车辆车型没有限制,也不需要固定标定板的位置,灵活度更高。
在国内外,自动驾驶感知解决方案通常分为两大阵营。一类是特斯拉的“纯视觉”解决方案,坚持以摄像头作为主传感器,实现感知数据收集。另一类则是“组合传感器”阵营,以摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行融合感知。无论采用哪一种解决方案,毫米波雷达都是必不可少的传感器。蔚来、小鹏、理想、威马、极狐等品牌车型均配备了约5个毫米波雷达,可见毫米波雷达在自动驾驶感知中的重要程度。目前,77GHz的中长距毫米波雷达是搭载在车端的主流方案,主要用于支持ADAS中的自适应巡航(ACC)、自动紧急制动(AEB)、前方碰撞预警(FCW)、变道辅助系统(LCA)等功能。探测体制上同扫描成像的单元探测有所不同,能够减小设备的体积、重量。
视觉与激光雷达这两种感知方式从来都不是“对手关系”,而是相辅相成。摄像头可以清楚地识别信号灯、车道线以及交通标识,擅长为物体分类;而激光雷达则具备更强的3D感知、定位、远距离探测等能力,并且不受光线或黑暗环境影响。多传感器的融合,则可以相互弥补对方的缺点。不少未搭载激光雷达的车型都曾出现过在使用辅助驾驶时,高速状态下追尾慢速车或静止车辆的事故。而车辆未能识别到障碍物的比较大原因,正是因为摄像头的测距能力非常有限,而毫米波雷达又因为角分辨率不足,且为了减少误检还容易过滤掉静止物体。利用遥感直接探测油气上方的烃类气体的异常是一种直接而快捷的油气勘探方法。成都905nm激光雷达生产商
在大气中间层金属蒸气层的观测主要采用荧光共振散射激光雷达。昆明3D激光雷达企业
在自动驾驶的早期研发阶段,传感器的标定还未形成高效的模式,主要的几种标定方式有轮廓对齐、环境重建等方式,但这些方式不是准确性不理想,就是对环境的要求过高,有的需要在户外进行长时间的实验,标定效率低。随着自动驾驶进入量产阶段,这类标定方法将不再适用,业内需要的是高效、准确的标定模式——标定车间。标定车间是一个高度定制化的场地,主要由标定标志物、标定平台、照明设备组成。标定标志物目前主要指标定板,包括棋盘格标定板、ArUco标定板、圆形网格标定板、ChArUco标定板等。企业可根据采用的算法选择不同类型的标定板,有些企业也采用屏幕显示标定板的方式进行标定。昆明3D激光雷达企业
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