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自动驾驶汽车如何进行距离估计?

发布时间:2020-04-30 08:21内容来源:网络整理 点击:

  随着科技的不断发展以及相关政策的不断推出,自动驾驶汽车得到了快速的发展及强有力的保障。但是自动驾驶汽车的发展始终离不开一个重要的目标,那就是保障自身的安全。

  为了确保自动驾驶汽车的安全,即意味着自动驾驶汽车在行驶过程中不会撞到任何人或物,所以在汽车行驶过程中需要知道其周边物体和车辆本身之间的距离。为了实现这一目标,需要提前测量车辆前方障碍物与车辆之间的距离,从而保证自动驾驶汽车的安全性。

  现自动驾驶汽车距离估计的方法有多种,它们必须遵循以下原则:

  ①该方法具有准确性和稳定性;

  ②基于不同的硬件和软件解决方案;

  ③使用不同工作原理的传感器;

  ④在做研究时,先验假设要尽可能的少。

  自动驾驶汽车实现距离估计的主要方法是使用传感器(如摄像头、雷达等)对车辆周边物体进行距离检测,从而实现距离估计的目的。其方法有如下几种:

  1.基于毫米波雷达的距离估计毫米波雷达在技术上已经非常成熟,最早开始应用于自适应巡航领域。在英飞凌推出24GHZ单片雷达方案之后,毫米波雷达被应用到了ADAS的各个模块中,在全球范围内,毫米波雷达的出货量达到了千万级。在自动驾驶汽车的距离估计中都使用了毫米波雷达作为传感器,来进行周边障碍物的识别和测距等工作。

  如今,全球市场范围内的毫米波雷达份额主要被国外第一梯队的供应商垄断,如博世、大陆等,而随着国内市场的发展,像国内的华域汽车这样的供应商也都在布局发力毫米波雷达。据数据显示,2018年国内毫米波雷达的市场规模约为70亿,比2017年增长了一倍,而到今年2020年预计约为240亿,到2025年预计约为320亿。

  毫米波雷达,即工作在毫米波波段探测的雷达,其实质是电磁波,波长约为1-10mm,毫米波雷达通过将毫米波发射出去,然后接受回波,根据发射和接收的时间差来测得前方障碍物的位置和距离。基于毫米波雷达的距离估计方法,主要以FMCW调制方法来进行测量距离,其原理图如下所示:

  其原理是通过振荡器来形成连续变化的信号,对于发出的信号和接收的信号,它们之间会形成频率差,而该频率差值与毫米波的发射时间和接收时间的差值之间呈线性相关,只需要测量频率差,就可以实现车辆与前方物体距离的测量估计。

  毫米波雷达在ADAS上应用广泛,主要用于自动紧急制动(AEB)、前方碰撞预警(FCW)、主动车道控制(ALC)、盲点监测(BSD)、变道辅助(LCA)等,其具有一定的抗干扰能力,易于穿透雨雪天气,适应性较好,可以全天候工作,技术相对成熟,成本较低等优势。但是也具有分辨率低等不足。毫米波雷达已经成为了自动驾驶汽车距离估计中不可或缺的主力传感器。

  2. 基于激光雷达的距离估计随着自动驾驶汽车的不断演进,激光雷达由于其独特的3D环境建模,已经成为L3及以上自动驾驶汽车中必不可少的传感器。从机械式到混合固态,再到纯固态激光雷达,激光雷达的成本随着科技的发展在不断的降低,正在向小型化、ASIC集成化方向发展,将是自动驾驶传感器最核心的部分。激光雷达的类别如下图所示:

  目前自动驾驶汽车测试车辆多数为机械式激光雷达,但是机械式激光雷达的成本高、且生产工艺复杂,寿命短,很难满足未来自动驾驶汽车苛刻的要求。混合固态激光雷达属于激光雷达由机械式向纯固态激光雷达过渡的中间产品,而固态激光雷达主要为MEMS、OPA和3D Flash三类,其调试可以实现自动化、且不存在机械式旋转部件,在成本、实用性方面有大幅提升,固态激光雷达必将是未来激光雷达发展的趋势。

  基于激光雷达的自动驾驶汽车距离估计,其原理是是以激光作为载波,它是工作在光频波段的雷达。其工作原理是向被测物体发射激光束,然后将接收到的回波与发射信号进行比较,作适当处理后,获得被测物体的有关信息,如被测物体的距离、方位等信息。

  上图所示激光雷达为利用反射信号的折返时间计算距离,也有的激光雷达通过连续波调频(CWFM)的方法来进行距离估计。

  激光雷达主要用于获取景深信息、障碍物检测、目标识别等,其主要优点是可以多周边物体进行3D建模,来形成高清图像,方便计算机进行处理和识别,还兼具方向性好、无电磁干扰、获取信息量全面以及探测精确等优点,但是容易受环境影响、不良天气下精度下降难以识别障碍物、且成本较高。

  3.基于摄像头的距离估计在自动驾驶汽车距离估计中,摄像头起着至关重要的作用,被称为自动驾驶的眼睛。摄像头技术最为成熟,在车辆上的应用最早,作为ADAS阶段主要的视觉传感器,包括单目摄像头、双目摄像头等。

  摄像头具有独特的视觉影像功能,可以利用多个摄像头来对周边环境进行合成,还可以识别交通标志、行人等,可以作为其他传感器的冗余设备,提高自动驾驶汽车距离估计的准确性和安全性。摄像头主要由镜头采集图像,然后再由内部感光部件等将图像处理为数字信号,从而达到感知周边物体和行人的目的。它主要包括两种测量方法。 

  ① 利用已知大小的物体进行距离估计通过已知的摄像头的大小和焦距,可以计算出物体之间的距离。

  根据上图,已知y ,f,再根据相似三角形定理即可测出前方车辆的宽度和与摄像头之间的距离,从而达到利用摄像头测量前方车辆距离的目的。 ② 利用地平面进行距离估计将摄像头固定在车辆上,利用地平面进行距离估计。

  已知摄像头的高度H 以及f ,路面的几何形状,便可以利用相似三角形定理测出物体之间的距离z。

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