智能汽车主要传感器类型浅析-绵羊汽车生活记录

智能汽车之所以能够实现自动驾驶功能，主要依靠负责环境感知的传感器，其类似于人的视觉和听觉，如果没有环境感知传感器的支撑，将无法实现自动驾驶功能。多种传

智能汽车之所以能够实现自动驾驶功能，主要依靠负责环境感知的传感器，其类似于人的视觉和听觉，如果没有环境感知传感器的支撑，将无法实现自动驾驶功能。多种传感器融合可满足各种复杂路况，同时保证汽车软件系统冗余，具体主要依靠激光雷达、摄像头、毫米波雷达的数据融合提供给计算单元进行算法处理。

在软件定义汽车过程中，自动驾驶感知层的硬件及算法是整车智能化的基础。传感器作为自动驾驶汽车的“眼睛”和“耳朵”，目前主流的自动驾驶传感器以摄像头和雷达为主，其中，雷达可分为毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达，摄像头则按其安装位置不同，可分为前视、侧视、后视和内置四种类型。

在传感层的软件体系中，摄像头传感器通过视觉算法，摄像头可对车道、路边、障碍物、行人进行有效识别，不足在于识别范围受限、稳定性差。为了提升雷达性能，其软件算法也需要不断提升，例如，毫米波雷达和摄像头一样，在单独工作时都需要运行目标检测和目标跟踪，不断提高这部分算法的可靠性和准确性是难点所在，同时，单传感器提供准确的检测信号也是后续融合信号是否会更加精准的基础，因此对于毫米波雷达和摄像头的数据处理算法开发，是需要大量的思考、设计、仿真和测试验证来持续改进。

目前自动驾驶传感器的选择存在两种不同的路径：一种以摄像头主导，搭配毫米波雷达，使用先进的计算机视觉算法实现全自动驾驶，典型代表有特斯拉、 Moblieye 以及百度 Apollo Lite ；另一种则以激光雷达为主同时搭载毫米波雷达、超声波传感器和摄像头，远距离全方位探测能力强，但成本相对较高，典型代表为谷歌 Waymo 、百度 Apollo 、文远知行等主流无人驾驶企业。