【自动驾驶传感器融合系列】01自动驾驶中常用的传感器_无人驾驶摄像头性能参数

文前白话

本文简单的介绍应用于自动驾驶系统中的各种传感器，了解其简单的组成、工作原理以及应用等等。

1、Camera

1.1 概述

• 摄像头是自动驾驶核心传感器，实现众多规划、控制的基础相比于激光雷 达和毫米波雷，最大的优势在于可以识别车辆周边环境信息纹理能够 “看到 ”目标的类型、信号灯颜色等，似于人眼睛。

1.2 工作原理

• 摄像头是将光学组件获得的光信号，投射到图像传感器上，完成由光信号到电信号的转换，然后再转换为数字图像信号，最后进行信号的算法处理，从而实现感知车辆周边路况的功能，实现如车辆、行人、车道线、交通标识物的检测、距离估计等模块。
• 摄像头由以下几部分组成：

1）光学组件：也叫镜头组件(lens)，是由镜片、滤光片、保护膜等组成；
2）CMOS 图像传感器：也叫感光元件，简称 CIS，是模拟电路和数字电路的集成，是摄像头最基础，也是最重要的模块，主要由四部分构成：
◆ 微透镜：具有球形表面和网状透镜，光通过微透镜时，CIS 的非活性部分负责将光收集起来并将其聚焦到彩色滤光片；
◆ 彩色滤光片（CF）：拆分反射光中的 RGB 成分，并通过感光元件形成 Bayer 阵列*滤镜
◆ 光电二极管（PD）：光电转换器件，将光信号转换为电信号，一般采用 PIN 二极管或者PNV 结器件制成；
◆ 像素设计；通过CIS 上装有的有源像素传感器(APS)实现。一般APS 由3-6 个晶体管构成，将电信号转换为数字图像信号。

• *Bayer 阵列，是一个4x4 的阵列，由 8 个绿色、4 个蓝色、4 个红色像素组成，在将灰度图转换为彩色图时会以 2x2 矩阵进行9 次运算，最终生成一副彩图。该阵列时 CIS 的拍摄彩图的主要技术之一。
• 摄像头在获取数字信号后，通过串行器进行编码，然后通过LVDS 或者其他高效链路，传输到对应的计算平台上，通过对应的解串器进行解码，送入计算单元中进行图像分析。

1.3 摄像头在自动驾驶汽车上的应用

• 根据摄像头的安装位置，可以分为前视、侧视、后视、内置、环视等。在高级别自动驾驶车辆上，配置的摄像头有多个甚至十多个。如特斯拉Autopilot2.0 硬件系统就包含 8 个摄像头。

• a）前视摄像头
  前视摄像头一般布置远距、中距、近距等，安装在前挡玻璃较高的位置，以实现较远的有效检测距离。中距或者远距一般有效检测距离在 90-250m，水平视场角在 60°以下，能够有效的检出行人、车辆、车道线、路岩线、交通信号灯、交通标识牌等。近距离摄像头有效检测距离小于 70 米，水平视场角一般在 70~120°，主要进行车道线、交通信号灯、交通标识牌等。在高级别自动驾驶中，常常会采用三种摄像头搭配的形式进行安装配置。

• b）侧视摄像头
  侧视摄像头一般用于探测车身周围的盲区，盲区的存在，会大大增加交通事故发生的几率。现在车上的盲点检测，就是这个原理。在自动驾驶领域，也出现了使用侧后视摄像头来取代后视镜，避免在危险盲区发生意外。

• c）后视摄像头
  后视摄像头主要用于倒车情况，用于障碍物、行人的检测，以及停车线检测等，实现安全倒车，方便停车入位。

• d）环视摄像头
  环视摄像头一般是采用广角或者鱼眼镜头，用于低速或者超近距离感知，采集车身周围全景拼接，提供车辆四周360°的画面。

• e）内置摄像头
  内置摄像头主要用于驾驶员姿态的监控，针对疲劳、不规范驾驶等危险行为进行预警，内置摄像头需要在全工况下运行（包含暗光、夜晚、逆光等），且不受驾驶员衣着影响。

• 摄像头在 ADAS 中的功能列表

• 1.4 车规级摄像头性能要求

所谓的车规级，就是需要满足车辆零部件资格和质量体系标准，目前汽车行业适用的标准为ISO/TS 16949 和 ISO26262。前者是以ISO9001：2008 标准为基础，确立针对汽车相关产品的设计和开发、生产以及相对应的安装与服务的质量管理体系要求，适用于整个汽车供应链的组织；后者是一项国际标准，是从电子、电气以及可编程器件功能安全基本标准IEC61508 衍生出来的，定位在汽车行业中特定的电气器件、电子设备、可编程电子器件等专门的汽车零部件，旨在提高汽车电子、电气产品功能安全的国际标准。通俗的说法就是16949 用于规范一般的汽车零部件供应商的质量管理体系，26262 用于车用电子、软件企业的电气产品功能安全的国际标准。

针对车规级的摄像头，因为车辆全天候全天时的运作，对光线、温度的变化都有较高的要求（如进出隧道等明暗反差过大的场合，北方冬天极寒场景等），且能够满足车辆震动的要求，所以要求自动驾驶中摄像头主要需要满足：

• 1）耐高温：车载摄像头需要在-40℃-85℃范围内都能够正常工作，且能够适应温度的剧烈变化；
• 2）抗震：车辆在路面行驶时会产生较强的震动，所以车载摄像头必须能抗各种强度的震动；
• 3）防水：车辆需要在全天候全天时工况下运行，就需要摄像头密封严实、满足在雨水中浸泡仍可正常使用；
• 4）使用寿命：车载摄像头的使用寿命至少 10 年；
• 5）高动态低噪点：车辆需要在全天候全工时状态下运行，摄像头面对的光线环境变化剧烈且频繁，所以要求摄像头的 CMOS 具有高动态性；在光线较暗时，能够有效的抑制噪点的产生；
• 6）对于某些特定功能的摄像头，如侧视摄像头、环视摄像头等，还需要水平视场角比较广。

• 1.5 摄像头的优劣势分析

• 相比于毫米波雷达，摄像头能够对目标类别进行准确的识别，对车道线（路沿）、红绿灯、交通标志准确的识别，同时还能够检测出车辆行驶的安全边界，对横向移动的目标具有很强的探测能力（十字路口横穿的行人、车辆进行探测和追踪）。
• 相比于激光雷达，其廉价的成本，精准的交通标识和信号灯的识别等都是激光雷达无法比拟的。
• 但摄像头受天气、光照影响较大，在极端恶劣天气下视觉传感器就会失效；且视觉测距、测速性能远比不上激光雷达和毫米波雷达。

• 1.1.6 摄像头关键参数

在选择摄像头时，一般参考如下几个参数指标：有效的探测距离，水平视场角，垂直视场角，分辨率，最低照度(CMOS 对环境光线的敏感程度)，信噪比(输出的信号电压和噪声电压的比值)，动态范围(正常显示细节的最亮和最暗物体的亮度值所包含的那个区间)。

2、激光雷达（Lidar）

2.1.1 概述

• 激光雷达(Lidar)，全称Laser Detecting and Ranging，即激光探测和测距，是一种用于精确获得三维位置信息的传感器，可以确定目标的位置、大小、外部轮廓等。与毫米波雷达工作原理相似，激光雷达通过发射和接收激光束，获取空间的位置点信息（即点云），并根据这些信息进行三维建模。
  除了获取位置信息外，激光信号的反射率还可以区分目标物质的不同材质，激光雷达的线束越多，其测量精度越高。由于激光的频率高，波长短，可以获得极高的角度、距离和速度分辨率，这就意味着可以利用多普勒成像技术，构建出清晰的3D 图像。

2.1 工作原理

激光雷达一般包括发射系统、接收系统、信息处理三大部分组成，部分激光还包括扫描系统。

• 1）发射系统：包括激励源、激光器（也叫激光二极管）、光速控制器（包括透镜、反射器件、衍生器件，具体表现为准直镜、分束器、扩散片）等；由激励源周期性地驱动激光器，发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光地方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射到目标物体；
• 2）接收系统：包括光电探测器、接收模块（包括透镜、分束器、窄带滤光片）等硬件；目标物体反射回来的激光，经过接收系统，将其汇集到探测器的光敏面后，传递给光电探测器，然后将光信号转化为电信号；
• 3）信息处理：包括放大器、数模转换器以及软件算法等；主要用来接收转换后的电信号经过放大处理、降低噪声和干扰后，进行数模转换，由信息处理系统计算，获得目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型；算法大体分为三类：点云分割算法、目标跟踪与识别算法、即时定位与地图构建算法等；
• 4）扫描系统：以稳定地转速旋转起来，实现对所在平面地扫描，并产生实时地平面图
  信息，主要由电机、扫描镜、MEMS 微型谐振镜、相控阵等组成（Flash 中不包含扫描系统）

• 激光雷达是向目标发射激光探测信号束，然后将收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，测量发射信号与接收信号地时间差或者相位差，获得目标的距离信息，然后通过水平旋转扫描来测量角度，建立二维极坐标系，然后通过不同的俯仰角度信息，获得目标的高度信息等，从而完成对目标的探测、跟踪、识别。下图可以反映出激光雷达的组成：

激光雷达的测距有两种，一种是基于时间的测量方法，也叫飞行时间法（TOF），另一种是不基于时间的测距法。

• 基于时间的测量方法又分为脉冲法和三角法两种。
  1）脉冲法，也称为直接法，数学模型如下：距离 = 光速 * 往返时间 / 2
  2）三角法，也叫间接法，如下图：

• 激光雷达发射器发射激光，经过物体(object)反射后被Imager 捕捉，假设捕捉点为

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