多传感器融合（二）
多传感器融合（二）
七．摄像头
摄像头：智能驾驶之慧眼
车载摄像头是实现众多预警、识别类 ADAS 功能的基础。在众多 ADAS 功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础， 因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。
摄像头可实现的 ADAS 功能
以上众多功能都可借助摄像头实现，有的功能甚至只能通过摄像头实现。
车载摄像头价格持续走低，未来单车多摄像头将成为趋势。摄像头成本相对低廉，价格也从 2010 年的 300 多元持续走低，到 2014 年单个摄像头价格已降低至 200 元左右，易于普及应用。
根据不同 ADAS 功能的要求，摄像头的安装位置也不尽相同。按摄像头的安装位置不同，可分为前视、侧视、后视和内置四个部分。未来要实现全套 ADAS 功能，单车需配备至少 5 个摄像头。
八．全景泊车系统
全景泊车系统通过安装在车身周围的多个超广角摄像头，同时采集车辆四周的影像，经过图像处理单元矫正和拼接之后，形成一副车辆四周的全景俯视图，实时传送至中控台的显示设备上。
驾驶员坐在车中即可以“上帝视角”直观地看到车辆所处的位置以及车辆周报的障碍物。
车载摄像头应用广泛且价格相对低廉，是最基本最常见的传感器。相对于手机摄像头，车载摄像头的工况更加恶劣，需要满足抗震、防磁、防水、耐高温等各种苛刻要求。制造工艺流程复杂，技术难度高。
特别是用于ADAS功能的前视摄像头，涉及行车安全，可靠性必须非常高。因此车载摄像头的制造工艺也更加复杂。
九．车载摄像头产业链
在成为整车厂商的一级供应商之前，需经过大量不同种类的严格测试。但是一旦进入整车厂商的一级供应商体系就会形成很高的壁垒，很难被替代，因为更换供应商的成本太高，重新更换供应商就意味着整车厂商要再次进行复杂的测试。
全球视觉系ADAS龙头Mobileye从1999年成立就开始研发视觉处理系统，但在2007年搭载Mobileye产品的车型才上市，从研发到正式进入前装市场，用了八年的时间。但成为众多整车厂商的一级供应商后，Mobileye已成为这一领域绝对的寡头。
自从其公司2014年上市至今，与其他公司竞逐各大汽车厂商的智能汽车安全设备招标时，Mobileye的成功率几乎是百分之百。
十．毫米波雷达：ADAS 核心传感器
毫米波的波长介于厘米波和光波之间， 因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：
1）同厘米波导引头相比，毫米波导引头具 有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点；
2）与红外、激光等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远，具有全天候全天时的特点；
3）性能稳定，不受目标物体形状、颜色等干扰。毫米波雷达很好的弥补了如红外、激光、超声波、 摄像头等其他传感器在车载应用中所不具备的使用场景。
毫米波雷达的探测距离一 般在 150m-250m 之间，有的高性能毫米波雷达探测距离甚至能达到 300m，可以满足汽车在高速运动时探测较大范围的需求。与此同时，毫米波雷达的探测精度较高。
毫米波雷达应用于自适应巡航
这些特性使得毫米波雷达能够监测到大范围内车辆的运行情况，同时对于前方车辆的速度、加速度、距离等信息的探测也更加精准，因此是自适应巡航（ACC）、自动紧急刹车(AEB) 的首选传感器。
目前 77GHz 毫米波雷达系统单价大约在 250 欧元左右，高昂的价格限制了毫米波雷达的车载化应用。
激光雷达：功能强大
激光雷达性能精良，是无人驾驶的最佳技术路线。激光雷达相对于其他自动驾驶传感器具有非常优越的性能：
分辨率高。激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率，这意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。
精度高。激光直线传播、方向性好、光束非常窄，弥散性非常低，因此激光雷达的精度很高。
抗有源干扰能力强。与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响的情况不同，自然界中能对激光雷达起干扰作用的信号源不多，因此激光雷达抗有源干扰的能力很强。
激光雷达的空间建模
三维激光雷达一般安装在车顶， 可以高速旋转，以获得周围空间的点云数据，从而实时绘制出车辆周边的三维空间地图。同时，激光雷达还可以测量出周边其他车辆在三个方向上的距离、速度、加速度、角速度等信息，再结合 GPS 地图计算出车辆的位置，这些庞大丰富的数据信息传输给 ECU 分析处理后，以供车辆快速做出判断。
激光雷达车用方案:
以地图为中心：以 Google 和百度为代表的互联网企业的无人驾驶是以地图为中心， 主要原因在于激光雷达可以为这些公司绘制高精度地图。
以汽车为中心：对大多数车企而言，他们更想要一款专为汽车量身定制的激光雷达产品。
十一．激光雷达
首先，和测绘专用的笨重“大花盆”相比，小型激光雷达和汽车更配，为了兼顾美观和风阻系数，自动驾驶汽车与普通汽车不应该在外观上有任何差别，激光雷达尽量要被做成小体积直接嵌入车身，这就意味着要将机械旋转部件做到最小甚至抛弃。
因此车用激光雷达没有选用大体积旋转结构，而是在制作工艺上，将旋转部件做到了产品内部。例如 Ibeo 的激光雷达产品 LUX，改为固定激光光源，通过内部玻璃片旋 转的方式改变激光光束方向，实现多角度检测的需要。
而Quanergy 旗下产品 S3 是一款全固态产品，使用了相位矩阵新技术，内部不存在任何旋转部件。
不过，好东西都很贵。激光雷达单价以万为单位，高昂的价格让其难以市场化。
最后我们对比一下这三大传感器性能：
十二．“雷达”与“摄像头”
多传感器融合技术中的“雷达”与“摄像头”
传感器融合这一想法的伟大之处在于获得不同传感器和传感器种类的输入内容，并且使用组合在一起的信息来更加准确地感知周围的环境。
相对于独立系统，这样可以做出更好、更安全的决策。雷达也许不具有光传感器所具有的分辨率，不过它在测距和穿透雨、雪和浓雾方面具有很大优势。这些天气条件或光照不足的恶劣情况不利于摄像头发挥作用，不过摄像头能够分辨颜色（可以想一想街道指示牌和路标），并且具有很高的分辨率。
目前路面上图像传感器的分辨率已经达到1百万像素。在未来几年内，图像传感器的发展趋势将是2百万，甚至4百万像素。
“雷达”与“摄像头”相互融合
雷达和摄像头是两项传感器技术完美融合、互为补充的典范。采用这种方法的融合系统所实现的功能要远超这些独立系统能够实现的功能总和。
使用不同的传感器种类可以在某一种传感器全都出现故障的环境条件下，额外提供一定冗余度。这种错误或故障可能是由自然原因（诸如一团浓雾）或是人为现象（例如对摄像头或雷达的电子干扰或人为干扰）导致。
即使是在一个传感器失效的情况下，这样的传感器融合系统也可以保持某些基本或紧急的功能。完全借助报警功能，或者让驾驶员时刻做好准备，从而接管对车辆的控制，系统故障也许就不那么严重了。
然而，高度和完全自动驾驶功能必须提供充足的时间让驾驶员重新获得对车辆的控制。在这段驾驶员接管车辆控制之前的时间范围内，控制系统需要保持对车辆最低限度的控制。
