導讀：自動駕駛概念想必大家并不陌生，但對于其中發(fā)揮眼睛作用，眼觀六路耳聽八方的各種傳感器，可能大家未必非常熟悉。通常而言，為獲得良好的路況檢測結(jié)果，一輛自動駕駛汽車會安裝多種傳感器，本文對自動駕駛領(lǐng)域中一些普適性較強的傳感器進行介紹
自動駕駛已經(jīng)成為在諸多媒體上頻頻被提及的一個熱詞。Google、Uber等科技公司和通用、大眾等汽車巨頭均在自動駕駛上投入巨大精力進行研發(fā)，相關(guān)廠商也預(yù)計在3-5年內(nèi)，具備自動駕駛功能的汽車就能實現(xiàn)商用。
必須說明的是，自動駕駛并不是什么新生事物，早在上個世紀50年代，美國無線電公司（RadioCorporationofAmerica，RCA）宣稱其已經(jīng)掌握了自動駕駛汽車的相關(guān)技術(shù)，并實現(xiàn)了一次距離為400英尺（120米左右）的自動駕駛（參見雷鋒網(wǎng)文章《回望上世紀60年代，自動駕駛汽車在當時近在咫尺》）；而按照NHTSA和SAE對自動駕駛的劃分，目前市場上在售的諸多具備車身穩(wěn)定系統(tǒng)、防抱死系統(tǒng)、自動緊急制動，牽引力控制系統(tǒng)等功能的汽車已經(jīng)達到了L1等級的自動駕駛，而我們熟悉的Google自動駕駛汽車，到目前為止亦未能達到L4等級的自動駕駛。而目前業(yè)界討論的自動駕駛，更多的是在L3-L4級別上。
不同等級的自動駕駛來說具有不同的方案，也需要不同的傳感器。普遍應(yīng)用于自動駕駛的傳感器主要有以下幾種：
2D攝像頭、測距攝像頭、激光雷達、雷達、聲納、GPS、IMU/羅盤及里程計等。
由于自動駕駛對車輛感知環(huán)境的要求極高，甚至要達到不遜于人類的水平，因此廠商通常會采用多種傳感器，以取長補短。
而為了實現(xiàn)自動駕駛，交通工具需要感知以下數(shù)項指標：
位置、方向、地圖、交通標識、信號燈，此外還需要探測周邊環(huán)境，包括其它車輛、行人、自行車、摩托車、路障、馬路牙子、地上的坑、大門、圍墻，或是突然出現(xiàn)在車前的小孩等等。
傳感器需要非常靈敏，才能以極快的速度探測到上述內(nèi)容，并讓車輛在幾毫秒的時間內(nèi)迅速做出反應(yīng)。為了實現(xiàn)這一點，通常傳感器的延遲需要控制在2-3毫秒內(nèi)。
而為了普及自動駕駛，傳感器的價格應(yīng)該控制在可以接受的范圍內(nèi)。不過，根據(jù)目前自動化的程度，價格也有著天壤之別。比如達到Level3的車輛，鑒于它能提供的自動化程度相對有限，為了提升其在市場上的競爭力，傳感器的價格應(yīng)該控制在車輛價格的10%，甚至更低。而與之相對，達到Level4的自動駕駛車輛需要實現(xiàn)共享功能，并且實現(xiàn)24小時可用的狀態(tài)，傳感器的價格自然水漲船高，可能占全車的一半以上。
接下來，我們就一同來對比下方才介紹過的一些傳感器，它們各有所長，也不盡完美，但我們可以從中一窺廠商取舍的動機。
1.2D攝像頭
優(yōu)點：分辨率高、速度快、傳遞的信息豐富、成本低。結(jié)合兩個2D攝像頭，我們就能獲得三維立體的環(huán)境信息。
缺點：動態(tài)范圍小（受強光和太陽影響）、對強計算能力有高要求，單攝像頭無法提供3D信息，可能會有延遲；而在雙攝像頭狀態(tài)下所提供的3D內(nèi)容可能不夠準確。
基于上述優(yōu)缺點，庫卡機器人，2D攝像頭擅長提供周邊環(huán)境的豐富細節(jié)，能夠清楚地辨識物體，準確理解交通信號燈、標識及車道所表達的含義，還能檢測車輛、行人及自行車等。
相對于其它傳感器，2D攝像頭的功能更加強大。例如，車道檢測能夠提升車輛的GPS定位準確度。
代表公司為以色列的Mobileye。
2.聲納
聲納設(shè)備的工作原理為：發(fā)射器發(fā)射50千赫的超聲波，接收器通過接收反彈回來的聲波，以時間差測算出與物體的距離。
優(yōu)點：價格親民，原理簡單，只需單個設(shè)備即可完成信號檢測，是一種相對可靠和快速的測試手段。
缺點：分辨率差，不能真實反映物體內(nèi)容，對污物敏感，只能用于近距離測量。
綜上所述，聲納傳感器通常只能檢測近距離物體，而且主要針對較近的路障。因此，它的使用場景集中于輔助剎車，及停車時監(jiān)測周邊的車輛及車樁。舉個例子，谷歌汽車在兩個車后輪上都安置了聲納傳感器，用于停車和倒車。由于價格親民，一輛車上多加幾個傳感器也不肉痛。
3.LIDAR
它的全稱是激光/光探測及測距（LAserDetectionAndRangingorLIghtDetectionAndRanging）。
與聲納相似的是，LIDAR也是通過發(fā)射和反射的時間差測量距離，只不過載體是激光而非聲音。而同樣地，LIDAR也具備發(fā)射器和接收器，掃描設(shè)備通過捕捉每個角度反射的激光而測定距離。值得一提的是，該設(shè)備通常是將激光束重新定向的一個旋轉(zhuǎn)鏡。
LIDAR的監(jiān)測范圍因廠而異，有些廉價LIDAR只能探測數(shù)米遠，而有些高端設(shè)備的測量距離甚至能達200米；而激光束的掃描頻率也從1Hz到100Hz不等，當然也有更高頻的設(shè)備。對于掃描的LIDAR而言，機器人維修，也分為單級和多級兩種分辨率。
相對來說，單線掃描器價格更便宜些，而LIDAR也以分辨率及距離兩大因素為標準，價格從幾百美金到上千美金不等。
分支：3DLIDAR
3DLIDAR能對周邊環(huán)境進行360度掃描，通常擁有多線激光束及3D掃描功能，且價格極高。不過相對而言，3DLIDAR的掃描速度較慢，只有幾赫茲。
高端3DLIDAR則擁有單線掃描，并且測量距離遠達200米。一般而言，它所要處理的數(shù)據(jù)量也非常巨大。比如，Velodyne的HDL-32E傳感器每秒就能掃描70萬個數(shù)據(jù)點。而一些模型甚至能每秒掃描160萬個3D數(shù)據(jù)點。上述LIDAR的價格非常昂貴，雖然單個產(chǎn)品本身成本不高，但每年面世的數(shù)量相對較少，就顯得物以稀為貴了。以Velodyne為例，去年它只銷售了數(shù)百個激光雷達。如果它的市場需求能提高到百萬級，www.twshmhelmet.com，那么它的價格也會相應(yīng)降低到數(shù)百美金。
優(yōu)點：可靠的3D點云，對光線不敏感，收集的信息內(nèi)容豐富。
缺點：貴，缺少色彩信息，在監(jiān)測能產(chǎn)生反射或透明的物體時準確性不夠。收集的數(shù)據(jù)需要極高的計算能力，且掃描速度相對較慢。
3DLIDAR目前尚未得到大規(guī)模普及，但它提供了非常可靠而豐富的3D環(huán)境信息。Level4的自動駕駛車輛都可以采用3DLIDAR，但對Level3及以下的產(chǎn)品而言，價格就有點吃不消了。
4.雷達
和上述兩種傳感器設(shè)備相似的是，它的原理同樣是通過發(fā)射無線電信號（無線電頻段的電磁波）并接收反射信號來測定與物體間的距離的。多普勒雷達測量的是反射信號的頻率轉(zhuǎn)變，并計算其速度變化。因此，雷達可以探測距離和障礙物的相對移動速度。多普勒雷達本身無法檢測靜止的物體。
雷達能夠檢測30-100米遠的物體，高端的雷達能夠檢測到很遠的物體。雷達不受天氣狀況的影響，即使是雨雪霧霾都能正常運作，且對灰塵也不敏感。
但是，雷達傳輸?shù)氖请姶挪ㄐ盘枺虼怂鼰o法檢測上過漆的木頭或是塑料（隱形戰(zhàn)斗機就是通過表面噴漆來躲過雷達信號的），而人類也幾乎對雷達免疫。
雷達對金屬表面非常敏感，如果是一個彎曲的金屬表面，它會被雷達誤認為是一個大型表面。因此，路上一個小小的易拉罐甚至可能會被雷達判斷為巨大的路障。此外，雷達在大橋和隧道里的效果同樣不佳。
優(yōu)點：由于其大批量生產(chǎn)的緣故，雷達的價格相對沒那么昂貴，且對周邊車輛的檢測準確度較高，對于某些特定材料較敏感。反應(yīng)速度快，操作簡單，能適應(yīng)惡劣天氣。
缺點：對于某些材料不太感冒，無法判斷所識別物體的大小，且相對分辨率較低。
因此，雷達通常廣泛用于自動巡航控制，輔助變道及緊急制動系統(tǒng)。以谷歌汽車為例，它在前后的保險杠上裝有四個雷達傳感器，主要用于保持車距；而特斯拉比起攝像頭而言更依賴雷達設(shè)備。
而使用毫米波雷達，也能夠提升檢測分辨率。
5.GPS，測距和IMU（慣性測量單元）
GPS不夠準確，也不總是管用。它能夠提供大致的位置信息，且只能達到99%的準確度。
IMU測量的是加速度，高端及軍用級別的IMU相對準確性更高，不過目前高精度的IMU還處于研究狀態(tài)。