自動駕駛和機器人共同的三大關(guān)鍵技術(shù)為：

環(huán)境感知是其中最重要、最基礎(chǔ)的一環(huán)。

自動駕駛和機器人主要通過傳感器來獲取周圍環(huán)境信息，同時也會通過高精度地圖和IoT技術(shù)來擴展環(huán)境感知能力。

下面我們來了解一下每類傳感器的特性，以及在機器人和自動駕駛汽車中的使用差異。

▍一、攝像頭

攝像頭是機器人或自動駕駛汽車的眼睛，分類如下：

1. 普通單目攝像頭

通過圖像匹配進行目標識別，再通過目標在圖像中的大小去估算目標距離，準確識別是準確估算距離的第一步。

2. 單目結(jié)構(gòu)光深度攝像頭

由一個RGB攝像頭、結(jié)構(gòu)光投射器(紅外)和結(jié)構(gòu)光深度感應(yīng)器(CMOS)組成，通過投影一個預(yù)先設(shè)計好的圖案作為參考圖像(編碼光源)，將結(jié)構(gòu)光投射至物體表面，再通過深度感應(yīng)器接收該物體表面反射的結(jié)構(gòu)光圖案。

這樣，同樣獲得了兩幅圖像，一幅是預(yù)先設(shè)計的參考圖像，另一幅是相機獲取的物體表面反射的結(jié)構(gòu)光圖案。

由于接收圖案會因物體的立體形狀而發(fā)生變形，因此可以通過該圖案在攝像機上的位置和形變程度來計算物體表面的空間信息。

單目結(jié)構(gòu)光 Kinect一代

同樣是進行圖像匹配，這種方法與雙目匹配比較好處在于，參考圖像不是獲取的，而是經(jīng)過專門設(shè)計的圖案，因此特征點是已知的，而且更容易從測試圖像中提取。

3. 雙目深度攝像頭

雙目攝像頭的測距方式則是通過對圖像視差進行計算，直接對前方景物進行距離測量。雙目攝像頭的原理與人眼相似，人眼能夠感知物體的遠近，是由于兩只眼睛對同一個物體呈現(xiàn)的圖像存在差異，也稱“視差”。

物體距離越遠，視差越小，反之視差越大。視差的大小對應(yīng)著物體與眼睛之間距離的遠近，這也是3D電影能夠使人有立體層次感知的原因。

優(yōu)點

1） 雙目系統(tǒng)成本比單目系統(tǒng)要高，但尚處于可接受范圍內(nèi)，并且與激光雷達等方案相比成本較低。

2） 沒有識別率的限制，因為從原理上無需先進行識別再進行測算，而是對所有障礙物直接進行測量。

3） 精度比單目高，直接利用視差計算距離。

4） 無需維護樣本數(shù)據(jù)庫，因為雙目沒有樣本的概念。

難點

1） 計算量大，對計算單元的性能要求非常高，這使得雙目系統(tǒng)的產(chǎn)品化、小型化的難度較大。

2） 匹配，雙目匹配采用三角測量原理，完全基于圖像處理技術(shù)，通過尋找兩個圖像中相同的特征點得到匹配點，從而得到深度值。

雙目測距中光源是環(huán)境光或者白光這種沒有經(jīng)過編碼的光源，圖像識別完全取決于被拍攝的物體本身的特征點，對表面顏色和紋理特征不明顯的物體失效，匹配的精度和正確性很難保證，因此出現(xiàn)了結(jié)構(gòu)光技術(shù)來解決匹配問題。

因為結(jié)構(gòu)光光源帶有很多特征點或者編碼，因此提供了很多的匹配角點或者直接的碼字，可以很方便的進行特征點的匹配。

4. TOF深度攝像頭

TOF是Time of flight的簡寫，直譯為飛行時間的意思。

所謂飛行時間法3D成像，是通過給目標連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行（往返）時間來得到目標物體的距離。這種技術(shù)跟3D激光傳感器原理基本類似，只不過3D激光傳感器是逐點掃描，而TOF相機則是同時得到整幅圖像的深度信息。

TOF相機與普通機器視覺成像過程也有類似之處，都是由光源、光學(xué)部件、傳感器、控制電路以及處理電路等幾部單元組成。

單目TOF Kinect二代

各種攝像頭性能和成本比較：

由上表對比可知，無論是結(jié)構(gòu)光還是TOF方案，都需要增加主動光，因此，其檢測距離受到了光強度的限制，無法適用于遠距離的檢測，一般只用于機器人的感知，而普通單目和雙目攝像頭除了在機器人上應(yīng)用，還可以用于ADAS和自動駕駛汽車上。

▍二、激光雷達

激光雷達以激光作為信號源，由激光器發(fā)射出的脈沖激光，打到對面物體上，引起散射，一部分光波會反射到激光雷達的接收器上，根據(jù)激光測距原理計算，就得到從激光雷達到目標點的距離，脈沖激光不斷地掃描目標物，就可以得到目標物上全部目標點的數(shù)據(jù)，用此數(shù)據(jù)進行成像處理后，即可得到精確的目標物體圖像。

激光雷達分為單線和多線，常見的多線激光雷達有4線，8線，16線，32線和64線。

• 單線激光雷達掃描的區(qū)域可以簡單定義為一個平面，是一個二維掃描方案。

• 4線、8線雷達縱向掃描范圍從3.2°到6.4°，這個范圍不能稱為一個3D的掃描，一般定義為2.5D掃描方案。

• 64線雷達掃描的整個范圍面就比較大，縱向甚至可以一直到30多度，講究對整個環(huán)境、3D的點云數(shù)據(jù)收集，單位時間內(nèi)收集到的反饋點數(shù)多，數(shù)據(jù)量大。

SICK單線激光雷達

單線二維激光雷達掃描圖

Velodyne多線激光雷達

64線三維激光雷達掃描圖

激光雷達普遍用于定位、障礙物檢測、物體分類、動態(tài)物體跟蹤等應(yīng)用，在機器人和自動駕駛汽車上都有使用。

•  由于機器人的工作環(huán)境相對來說比較簡單，而且迫于成本壓力，一般采用單線激光雷達，用于定位和檢測周邊障礙物。

• 自動駕駛汽車一般采用32線或64線的三維激光雷達置于車頂，完成對車輛四周較遠物體的檢測分類和跟蹤。

  另外，在車燈或者保險杠附近的位置還需要安裝4線和8線激光雷達，主要對車頂三維激光雷達進行補盲，對近距離的車輛、行人以及地線、馬路牙、路肩、路欄等進行識別。

缺點

激光雷達容易受到大氣條件以及工作環(huán)境的煙塵的影響，要實現(xiàn)全天候的工作環(huán)境是非常困難的事情。

▍三、毫米波雷達

毫米波是指波長在 1-10mm 之間的電磁波,換算成頻率后,毫米波的頻率位于30-300GHz 之間。

毫米波的波長介于厘米波和光波之間,因此毫米波兼有微波制導(dǎo)和光電制導(dǎo)的優(yōu)點:

 1. 同厘米波導(dǎo)引頭相比, 毫米波導(dǎo)引頭具有體積小、質(zhì)量輕和空間分辨率高的特點。

2. 與紅外、激光等光學(xué)導(dǎo)引頭相比, 毫米波導(dǎo)引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強,傳輸距離遠,具有全天候全天時的特點，在雨天、大雪天氣下，毫米波雷達是非常不錯的選擇。

3. 性能穩(wěn)定,不受目標物體形狀、顏色等干擾。 毫米波雷達很好的彌補了如紅外、激光、超聲波、攝像頭等其它傳感器在車載應(yīng)用中所不具備的使用場景。

目前車載雷達的頻率主要分為24GHz頻段和77GHz頻段，其中77GHz頻段代表著未來的趨勢，這是國際電信聯(lián)盟專門劃分給車用雷達的頻段。

嚴格來說77GHz的雷達才屬于毫米波雷達，但是實際上24GHz的雷達也被稱為毫米波雷達。

毫米波雷達在測量目標的距離、速度和角度上展現(xiàn)的性能和其它傳感器還是略有區(qū)別的。

• 視覺傳感器得到的是二維信息，沒有深度信息，而毫米波雷達則是具備深度信息的，可以提供目標的距離。

• 激光雷達對于速度并不敏感，而毫米波雷達則對速度非常敏感，可以直接獲得目標的速度，因為毫米波雷達會有很明顯的多普勒效應(yīng)，通過檢測其多普勒頻移可將目標的速度提取出來。

• 毫米波雷達最基本的探測技術(shù)是使用FMCW連續(xù)線性調(diào)頻波去探測前方物體的距離，毫米波雷達發(fā)射的是連續(xù)波，在后端處理上要比激光雷達的運算量大。

毫米波雷達在ADAS領(lǐng)域是很難被取代的傳感器，雖然有一些缺點，但是是唯一的全天候工作的傳感器。

其測速、測距的精度要遠高于視覺，與激光雷達相比，其測速精度會高一些，穿透力會更好。

而對于機器人的應(yīng)用場景，利用毫米波雷達來探測障礙物，顯得有點奢侈了，一般采用更低成本的超聲波雷達來替代，但對于一些特殊應(yīng)用場景的機器人（譬如消防，大型物流），由于需要在復(fù)雜環(huán)境下支持全天候、全天時作業(yè)，就必須采用毫米波雷達來實現(xiàn)避障。

▍四、超聲波雷達

超聲波雷達是利用傳感器內(nèi)的超聲波發(fā)生器產(chǎn)生 40KHz的超聲波,再由接收探頭接收經(jīng)障礙物反射回來的超聲波,根據(jù)超聲波反射接收的時間差計算與障礙物之間的距離。

超聲波雷達成本較低,探測距離近，精度高,且不受光線條件的影響,因此常用于泊車系統(tǒng)中。

超聲波最大的缺點就是檢測角度太小，一輛車需要在不同角度安裝好幾個，除此以外，都比上面幾種方案更好。

優(yōu)點 

• 防水，防塵，少量的泥沙遮擋也無妨

• 有金屬材質(zhì)的探頭，可以與車體外殼結(jié)合的很好

• 通常適合3m內(nèi)的檢測，由于其空氣損耗大，檢測角度又小，因此車輛之間的干擾較小

• 最小的監(jiān)測距離可達到0.1-0.3m

•  成本不高

 對于較常見的40KHz超聲波傳感器，其測距精度大約是1~3cm左右（取決于后端電路和數(shù)據(jù)處理性能），這個范圍也能滿足倒車雷達的要求，所以在倒車雷達的各個方案中，超聲波是最容易被用戶接受的。

另外，超聲波雷達由于成本低，檢測距離適中，因此在機器人的避障中應(yīng)用也很廣。汽車相對于絕大部分室內(nèi)應(yīng)用的機器人來說，對防護等級要求較高，因此，汽車上用的都是高防護等級的收發(fā)一體化的超聲波雷達。

▍五、紅外

紅外線的工作原理是利用高頻調(diào)制的紅外線在待測距離上往返產(chǎn)生的相位移推算出光束度越時間△t，從而根據(jù)D＝C△t/2得到距離D。紅外傳感器的測距基本原理為發(fā)光管發(fā)出紅外光，光敏接收管接收前方物體反射光，據(jù)此判斷前方是否有障礙物。根據(jù)發(fā)射光的強弱可以判斷物體的距離，它的原理是接收管接收的光強隨反射物體的距離而變化的，距離近則反射光強，距離遠則反射光弱。 

目前，使用較多的一種傳感器紅外光電開關(guān)，它的發(fā)射頻率一般為38 kHz左右，探測距離一般比較短，通常被用作近距離障礙目標的識別。紅外只適合短距離測距，因此基本上只用于低速移動的機器人上防碰撞。

各種傳感器的技術(shù)指標對比：

▍六、IMU

IMU（慣性測量單元）是測量物體三軸姿態(tài)角(或角速率)以及加速度的裝置。一般一個IMU包含三個單軸的加速度計和三個單軸的陀螺，加速度計檢測物體在載體坐標系統(tǒng)獨立三軸的加速度信號，而陀螺檢測載體相對于導(dǎo)航坐標系的角速度信號，測量物體在三維空間中的角速度和加速度，并以此計算出物體的姿態(tài)。

慣性傳感器的定位誤差會隨著運行時間增長，但由于其是高頻傳感器，在短時間內(nèi)可以提供穩(wěn)定的實時位置更新。IMU大多用在需要進行運動控制的設(shè)備，如汽車和機器人上，在導(dǎo)航中有著很重要的應(yīng)用價值。

▍七、GPS

GPS由GPS接收機和衛(wèi)星天線組成，主要通過衛(wèi)星來計算我們當(dāng)前的位置和速度。通過測量從衛(wèi)星上接收信號的時間，設(shè)備能夠?qū)崿F(xiàn)精確度大約在10m左右的定位。

 一個略為改進過的定位系統(tǒng)上線了，我們可以把它稱為差分全球定位系統(tǒng)(DGPS)，因為使用了地面基準站的關(guān)系，這個系統(tǒng)的精確度被提升到了1m。但這個精度對機器人和自動駕駛汽車的使用場景來說，都是不夠的。因此，GPS一般需要融合IMU實現(xiàn)厘米級的定位。

另外，由于室內(nèi)無法接收到GPS信號，因此，對于室內(nèi)機器人則無法使用GPS進行定位

▍八、信息交互

對于自動駕駛汽車來說，還有一類技術(shù)雖然不是主動式的探測元件，但是屬于協(xié)同式的全局數(shù)據(jù)輔助，可以擴展智能車的環(huán)境感知能力，在感知層同樣扮演著不可或缺的角色，包括高精度地圖、V2X車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。每種類型的感知技術(shù)都有自己的優(yōu)勢和弊端，它們相互補充融合，最終使智能車達到駕駛場景下非常高的安全性要求。

▍九、結(jié)語

 傳感器是機器人和自動駕駛汽車環(huán)境感知的基礎(chǔ)，對于各個傳感器采集的數(shù)據(jù)還需要算法來處理，這樣才能進行自身的定位和環(huán)境障礙的識別，因此，單個傳感器數(shù)據(jù)的處理以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的算法非常關(guān)鍵，后續(xù)我們將進行算法部分的詳細介紹。