傳感器在無人駕駛汽車中的應用

摘 要：近幾年來，傳感器應用越來越廣泛，為無人駕駛汽車技術的創(chuàng)新發(fā)展提供了可靠支撐。將傳感器應用于無人駕駛汽車可有效替代駕駛員對環(huán)境的感知、避障以及無線通信等功能。如今，傳感器與無人駕駛汽車的聯(lián)系越來越緊密，汽車制造商已開始在無人駕駛汽車上使用各種各樣的傳感器。在已有的傳感器件和技術基礎上，實現(xiàn)了向智能化、集成化、微型化方向發(fā)展的目標。但是，將傳感器應用于無人駕駛汽車還面臨著一些技術難題。文章主要研究無人駕駛汽車上的傳感器應用，旨在改善無人駕駛汽車的性能，提高汽車的研發(fā)水平。

關鍵詞：傳感器 無人駕駛汽車 應用

0 引言

無人駕駛汽車的出現(xiàn)離不開迅速發(fā)展的傳感技術。在無人駕駛過程中，傳感器既是“眼睛”也是“耳朵”，為汽車提供重要的環(huán)境感知能力。在實際應用方面，無人駕駛汽車已在多個場合表現(xiàn)優(yōu)異，但是，隨著技術的發(fā)展，傳感器的精度、穩(wěn)定性以及數(shù)據(jù)的安全性等問題也日益突出，這就要求行業(yè)內需要持續(xù)地進行技術創(chuàng)新，并逐漸完善相關的法律法規(guī)。隨著傳感器技術的深入發(fā)展，無人駕駛汽車的智能化、自動化水平也越來越高。

1 無人駕駛汽車概述

無人駕駛汽車是智能汽車中的一項重要分支，其以人工智能為手段，通過無人駕駛來實現(xiàn)對汽車的多種操控，以提升汽車的行駛效率與安全性。無人駕駛車能夠實現(xiàn)對汽車及周圍環(huán)境的實時收集，作為復雜的系統(tǒng)工程，無人駕駛是一種涉及多個學科的綜合系統(tǒng)技術。無人駕駛汽車是一項長期的研究與研發(fā)過程，在無人駕駛汽車中，需要對其進行精確的實時動態(tài)數(shù)據(jù)進行測量，以保證其安全、穩(wěn)定地行駛。為了收集和測量汽車的信息，需要使用傳感器技術，汽車傳感器技術在新世紀汽車產業(yè)中占有舉足輕重的地位。由于汽車類型的不同，其傳感器的配置需求也各不相同，所以一般都是由汽車駕駛工程師來規(guī)劃傳感器的配置。汽車傳感器是一種與人相似的感知神經系統(tǒng)，能夠在行車過程中對汽車進行有效監(jiān)控，并收集其周邊環(huán)境信息。當前，無人駕駛汽車主要采用視覺傳感器、雷達、激光雷達等傳感器。

2 傳感器類型與功能

2.1 雷達傳感器

在無人駕駛汽車中，雷達傳感器是一種重要的環(huán)境感知設備，其通過對目標的距離、速度、角度等信息進行檢測，從而為車載系統(tǒng)提供實時的環(huán)境信息。例如，短程雷達被用來在靠近的地方偵測障礙，如在停車或以慢速移動時的障礙；中遠距離雷達被應用在高速公路上，能夠探測到幾百米以外的汽車和道路狀況。通過對雷達回波的分析，實現(xiàn)了對動、靜目標的有效識別，從而增強了對汽車環(huán)境的感知能力，保證了汽車的安全行駛。

雷達傳感器能夠穿透惡劣的氣象條件如雨霧雪，即便是在非常低的能見度下，也可以保證對周圍環(huán)境的精確感知。另外，雷達傳感器抗擾動能力強，不易被光照和被反射對象改變。通過將數(shù)據(jù)與視覺傳感器和其他傳感器融合，雷達能夠有效地提高目標探測的精度和魯棒性，為自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。

然而，雷達傳感器仍面臨著分辨率低、無法識別出小型或細小等問題。為此，通過提高雷達分辨率、識別角度等方面入手，探索頻變雷達、智能雷達等新型雷達技術，實現(xiàn)更加精準的環(huán)境感知，推動無人駕駛技術的發(fā)展。

2.2 激光雷達（LIDAR）

激光雷達是無人駕駛汽車的關鍵技術。激光雷達是一項遠程探測技術，其能通過對反射回來的激光光束進行處理，從而構建出高精度的三維環(huán)境模型。這樣就可以實現(xiàn)對車輛的厘米級定位，并探測到障礙物。另外，由于激光雷達具有高頻率的掃描能力，因此可以對高速移動中的行人、自行車等進行實時監(jiān)測。但目前激光雷達面臨的高成本、高性能損耗等問題仍是無人駕駛汽車亟待解決的問題。

2.3 視覺傳感器

在無人駕駛汽車中，視覺傳感器（又稱攝像頭）是感知環(huán)境的關鍵設備。其能讓汽車透過高清晰度影像辨識重要信息，如交通標志、道路標志、行人及其他汽車。采用圖像識別、深度學習等機器視覺算法對實時圖像進行處理，以獲取更準確、更實時的信息，從而提高汽車的安全性。然而，在惡劣天氣和光照條件下，視覺傳感器性能可能受到影響，需要通過融合其他傳感器（如雷達、激光雷達）來提高對環(huán)境感知的魯棒性。

在視覺傳感器的數(shù)據(jù)處理中，卷積神經網絡（CNN）等深度學習方法，能夠從海量圖像中提取出多種類型的道路要素。Waymo公司的無人駕駛汽車就是利用該技術，準確地辨識出了復雜路況下的8類不同的交通參與者。但同時，其對計算能力的要求也很高，這給車載計算系統(tǒng)的性能帶來了很大的挑戰(zhàn)。如何在保證高精度的前提下，有效地提高圖像質量，提高圖像質量，是目前的研究熱點。

雖然視覺傳感器在無人駕駛中扮演著關鍵角色，但是也認識到其局限性。例如，攝影機不能偵測到非可視的障礙，如雷達、雪堆或濕滑的路面。因此，在未來的無人駕駛汽車中，將會使用更多的傳感器，以達到更加全面和可靠的環(huán)境感知。同時，如何高效地使用視覺傳感器收集到的海量數(shù)據(jù)，并保證用戶的隱私安全，也將成為業(yè)界關注的焦點。

2.4 超聲波傳感器

超聲波傳感器是實現(xiàn)無人駕駛汽車的關鍵。超聲波傳感器是一種基于聲發(fā)射與接收的方法來實現(xiàn)對目標的探測，具有較高的經濟性和抗干擾性。比如，汽車自動泊車中常用的超聲波傳感器，是利用聲波的激發(fā)與反射時間的時間差，精確判斷出目標的位置。在無人駕駛汽車中，超聲波傳感器技術能有效提高汽車的近距感知能力，尤其在低速行駛、復雜停車等情況下，具有更高的安全性。但是，相對于激光雷達、攝像頭等其他傳感器，超聲波傳感器在實際應用中存在著精度不高的問題，尤其是在雨雪、大風等極端環(huán)境下，超聲波傳感器的性能會下降。目前，無人駕駛汽車面臨著多種應用場景下的安全與可靠性問題。

2.5 慣性測量單元（IMU）

在無人駕駛汽車上，慣性測量單元是必不可少的傳感器。慣性測量單元通過對被測物體的加速度、角速度等參數(shù)進行實時監(jiān)控，從而為運載工具提供準確的運動信息。比如，慣性測量單元能夠實時地計算出汽車的轉向角，從而實現(xiàn)汽車的動態(tài)定位與行駛。在高速轉彎、高速行駛等復雜行駛環(huán)境下，慣性測量單元獲取的信息能夠有效地補償其他傳感器（如雷達、攝像頭等）的缺陷，提升系統(tǒng)的整體感知精度和魯棒性。同時，將慣性測量單元與GPS技術結合應用，可使車輛在城市峽谷或GPS信號弱的區(qū)域進行高精度定位。技術進步將進一步提升慣性測量單元的精度與集成度，為汽車的無人駕駛功能帶來變革。

3 傳感器在無人駕駛中的應用

3.1 定位與導航

在無人駕駛汽車中，如何對汽車進行準確的感知與處理，是無人駕駛汽車的關鍵。例如，GPS可以提供一輛汽車的定位，但是對于高樓區(qū)或隧道內，其精確度就會下降。而雷達傳感器與激光雷達則是其中的關鍵。其通過不斷地掃描周圍的環(huán)境，并繪制出高精確度的地圖，從而達到厘米級的位置。Waymo公司的無人駕駛車采用了激光雷達與視覺傳感器相結合的技術，即便是在GPS信號微弱的時候，也可以精確定位。而像攝像頭這樣的視覺感知設備則是通過檢測道路標志、交通標志甚至是天空的信息來輔助位置的。另外，超聲波、慣性測量單元等傳感器還能實時獲取近、低速度的附加信息，保證了行駛在復雜的環(huán)境下的行駛性能。如在停車場等低速行駛的情況下，利用超聲波傳感器技術，可以精確地探測到附近的障礙物，從而達到安全行駛、自動停車的目的。

3.2 道路與障礙物識別

在無人駕駛汽車中，道路與障礙物識別是實現(xiàn)無人駕駛汽車的重要前提?；跀z像頭的高精度影像收集與深度學習等方法，可實現(xiàn)對車道、交通標志、行人等的檢測。此外，激光雷達還可以通過發(fā)射與接收激光，構建精確的三維場景，實現(xiàn)對遠距離物體的探測，在光照不足或惡劣氣象條件下仍能實現(xiàn)高精度探測。

另外，雷達和超聲波傳感器還能為低速行駛和短距離探測提供附加信息。其能偵測到車輛四周的靜止或移動物體，如停在路旁的汽車或騎車人。在此基礎上，利用貝葉斯網絡或粒子濾波器，對多傳感器信號進行融合處理，提升識別精度與魯棒性。

但是，目前的傳感技術還存在著探測精度有限、易產生錯誤信息等問題。為此，通過提升傳感器的分辨率與動態(tài)范圍，發(fā)展更多的信息融合方法，實現(xiàn)更加精確、實時的障礙物探測，保障無人駕駛汽車的安全行駛。

3.3 行為預測與決策

在無人駕駛汽車中，行為預測與決策是其應用的核心。汽車通過視覺、雷達、激光雷達等多種傳感器獲取信息，獲取周邊汽車、行人、交通標志等信息。比如，深度神經網絡可以被用來分析攝像頭收集到的影像，并且能夠預測其他行人的行為。在此基礎上，將超聲波傳感器與慣性計相結合，實現(xiàn)對動態(tài)障礙物運動速度與方位的精確估算，進而對預報效果進行優(yōu)化。

在決策層面上，通過對傳感器信息的分析，實現(xiàn)對汽車行駛過程的實時控制。例如，Waymo公司就采用了這種方法，當預知前面有車會急剎車時，會提前減速，從而避免相撞，可有效提升無人駕駛汽車在復雜交通環(huán)境下的自適應與安全性能。

但在行為預測與決策過程中，仍存在預測精度低、響應速度快、稀有或極端環(huán)境下的決策困難等問題。未來的研究需要進一步探索如何將高精度地圖、云計算等技術結合起來，提升無人駕駛汽車預測的深度與廣度，并保證決策過程的透明性與解釋性，以期得到社會的信賴與支持，推動無人駕駛汽車的推廣應用。

3.4 安全駕駛輔助

在無人駕駛汽車中，安全駕駛輔助是一項重要的應用。汽車通過視覺感知，能夠對周圍環(huán)境、交通標志、行人及其他汽車進行實時監(jiān)測與分析，從而有效提升行車安全。另外，慣性測量單元的高精度三維模型能夠精確地辨識出障礙物的位置與形態(tài)，為駕駛員的安全駕駛提供了重要的參考。

超聲波傳感器可以在低速或停車狀態(tài)下工作，利用超聲波到達障礙物后的回行時間，從而達到防止刮擦等意外的目的。利用慣性測量單元對汽車的加速及位置進行監(jiān)測，保證了汽車在復雜路況或突發(fā)狀況下的平穩(wěn)行駛。比如，在能見度受限的情況下，這兩種傳感器的結合將有助于無人駕駛汽車更好地理解周圍的情況并對其進行調整，從而保證汽車的安全行駛。多傳感器信息的融合對于提升汽車的安全性具有重要意義。通過對多傳感器進行融合與分析，突破單一傳感器對環(huán)境感知能力的局限，提升感知精度與魯棒性。

3.5 環(huán)境感知

在無人駕駛汽車的行駛中，汽車所處的環(huán)境是非常關鍵的因素。對車載環(huán)境進行有效監(jiān)測，直接關系到汽車的行駛狀態(tài)。這些傳感器均具備一定的環(huán)境感知能力，能夠對周圍環(huán)境進行精確的預測，從而保證汽車的安全穩(wěn)定運行。通過對周邊環(huán)境進行監(jiān)控，可以有效地規(guī)避行車過程中出現(xiàn)的安全隱患，實現(xiàn)預警，預防安全事故發(fā)生，提升行車的平穩(wěn)性與安全性。在汽車行進過程中，環(huán)境感知首先要注意并辨識行車路線、路邊邊緣、路面情況及道路障礙；同時，利用多個傳感器對周圍環(huán)境進行感知，能夠對路面上的汽車、行人進行實時監(jiān)測。為更好地了解汽車所處的環(huán)境條件，需要利用傳感器對其進行實時監(jiān)控。利用可視化影像、三維影像等技術，對特定作業(yè)場景下的交通狀況進行預判，并利用激光雷達對車載環(huán)境進行分析，從而提高監(jiān)測的準確性。無人駕駛汽車在行駛過程中所面對的復雜多變環(huán)境，需要融合多種汽車傳感器才能有效地解決這些問題。

4 結語

綜上所述，在無人駕駛汽車的快速發(fā)展中，傳感器技術扮演著重要角色。然而，無人駕駛汽車仍然面臨著傳感器精度、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)安全以及公眾接受度等方面的挑戰(zhàn)。未來，無人駕駛汽車需要兼顧成本與數(shù)據(jù)安全，提升其性能，是推進無人駕駛汽車商業(yè)化的關鍵。文章的研究成果將為無人駕駛汽車的智能化提供新思路，為智能交通提供新思路。

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