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激光雷达、相机…万字长文带你入门无人驾驶车硬件( 四 )


（5）反射率 。 反射率是指物体反射的辐射能量占总辐射能量的百分比 ， 比如说某物体的反射率是 20% ， 表示物体接收的激光辐射中有 20% 被反射出去了 。 不同物体的反射率不同 ， 这主要取决于物体本身的性质(表面状况） ， 如果反射率太低 ， 那么激光雷达收不到反射回来的激光 ， 导致检测不到障碍物 。 激光雷达一般要求物体表面的反射率在 10% 以上 ， 用激光雷达采集高精度地图的时候 ， 如果车道线的反射率太低 ， 生成的高精度地图的车道线会不太清晰 。
4. 扩展阅读
在无人驾驶普及之后 ， 大量的激光雷达都是相同波段 ， 相邻的激光雷达之间会产生干扰 ， 采用连续波调频技术可以解决这个问题 。
此外 ， 目前市场上大部分激光雷达的波长是 905nm ， 非常接近可见光的波长 ， 而激光会损害人眼 ， 烧坏视网膜上的光敏探测细胞 ， 因此 905nm 激光雷达的功率受到严格限制 。
2.3.2 毫米波雷达
毫米波雷达（RADAR）和激光雷达的原理类似 ， 毫米波雷达通过发射和接收电磁波来检测物体的距离和速度 。 目前已经上市的高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems ， ADAS）大部分都带有毫米波雷达 。
1. 原理
毫米波雷达的原理是通过发射电磁波 ， 然后接收反射回来的信号 ， 通过电磁波返回的时间差计算目标的相对距离 ， 通过多普勒效应产生的频率偏移来计算目标的相对速度 。
2. 应用
毫米波雷达的体积小 ， 安装之后对汽车外观的影响不大；毫米波雷达能够同时检测多个物体的距离、角度和相对速度 ， 特别是高速移动的物体；毫米波雷达测量距离也比较大 ， 最大探测距离可达 250m ， 并且能够穿透雾和粉尘 ， 还能够适应各种不同的天气 。
毫米波雷达的缺点是测量角度受限 ， 特别是垂直角度；毫米波雷达采样的点比较稀疏 ， 分辨率比较低 ， 很难识别体积比较小的物体 。
3. 分类
雷达按照测量的距离划分为短距离雷达和长距离雷达 。
短距离雷达：探测的范围比较大 ， 但是探测的距离比较短 。
长距离雷达：探测的范围比较窄 ， 但是探测的距离比较长 。
4. 参数指标
毫米波雷达主要有以下 4 个参数指标 。
最大探测距离：能够探测到障碍物的最大相对距离 ， 一般为 250m 。
最大探测速度：能够探测到障碍物的最大相对速度 ， 一般为 240km/h 。
探测视角：能够探测到的视野范围 ， 水平范围一般为 ±60° ， 垂直视角一般为 ±15° 。
最大探测目标数：最大能够探测的目标数量 ， 一般为 24-32 个 。
2.3.3 超声波雷达
超声波雷达（Ultrasonic radar）通过发射超声波计算障碍物的距离 ， 对温度敏感 ， 测量精度大概是 1-3cm 。 同时超声波雷达探测的距离非常短 ， 最远探测距离不到 3m ， 只能在短距离测距的时候使用 。
目前超声波雷达主要应用在自动泊车中 ， 宝马和大众的自动泊车系统都搭载了数枚超声波雷达来检测停车库位 。
超声波雷达有 2 种应用方式：一种称为 UPA ， 用来探测汽车前后的障碍物；另一种称为 APA ， 安装在汽车侧方 ， 用于探测汽车侧方的障碍物 。
2.3.4 相机
相机（Camera）是目前无人驾驶中应用和研究最广泛的传感器 。 基于图像的物体检测和识别技术已经相当成熟 ， 近几年 ， 基于深度学习的视觉感知算法甚至已经超过了人类的水平 。 无人驾驶车上一般会安装多个相机 ， 兼顾不同的视角和任务 。
1. 原理
相机利用了光学成像原理 ， 光线透过相机镜头后 ， 被感光元器件捕获 ， 最后形成图像 ， 如图 2.7 所示 。
激光雷达、相机…万字长文带你入门无人驾驶车硬件文章插图
图 2.7 相机成像原理
2. 应用
相机的成本低、成像像素高、刷新频率快 ， 因此相机被大量应用于车辆 ， 行人和车道线检测；相机还可以获取颜色信息 ， 用来做红绿灯检测和交通标志识别；相机拍摄的图片经过场景分割用来做场景理解和路面识别 。 可以说相机应用在无人驾驶环境感知的方方面面 。


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