自动驾驶汽车上面有哪些传感器( 三 )
其实不仅TTTech是成就奥迪自动驾驶“大脑”zFAS系统的大功臣，NVIDIA也正在帮助奥迪大幅缩小zFAS系统的尺寸。可能大家对于NVIDIA的了解还主要来自于NVIDIA的显卡。其实NVIDIA在移动处理器方面有非常大的投入。NVIDIA最新的一代移动图形处理器Terga K1帮助奥迪自动驾驶zFAS模块缩小到只有一个饭盒大小的尺寸。而性能反而比上一代更加强大。这一切都源自于Terga K1内部包含的192个显示处理核心强大的图形处理能力。如下就是装载了NVIDIATerga K1处理器的最新一代奥迪自动驾驶zFAS模块照片。
【自动驾驶汽车上面有哪些传感器】
最后聊聊特斯拉Model S
特斯拉自动驾驶系统Autopilot的感知传感器如上图主要由12个长距离超声波距离传感器Ultrasonic Sensors、1个长距离雷达Radar和1个前向摄像头Forward-facing camera组成。可以实现自动巡航，自动变道和紧急刹车功能。
紧急刹车功能的关键传感器如上图所示，左侧为位于车辆内后视镜中集成的前向摄像头，右侧为车辆前保险杠中下部装配的长距离雷达Radar。
作者：辣笔小星链接：特斯拉与ME分手为了不止眼前的苟且 - 辣笔小星的文章 - 专栏来源：著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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无人驾驶汽车的传感器系统
无人驾驶汽车的实现需要大量的科学技术支持，其中最重要的就是大量的传感器定位。核心技术是包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制等各个模块。其中有几个关键的技术模块，包含精确GPS定位及导航、动态传感避障系统、机械视觉三大部分，其他的如只能行为规划等不属于传感器范畴，属于算法方面，不做过多设计。
无人驾驶的精确GPS定位及导航
无人驾驶汽车对GPS定位精度、抗干扰性提出了新的要求。在无人驾驶时GPS导航系统要不间断的对无人车进行定位。在这个过程之中，无人驾驶汽车的GPS导航系统要求GPS定位误差不超过一个车身宽度。 无人驾驶汽车面临的另一个问题面临的另一个挑战，是需要确保他们又完美的导航功能，实现导航的主要技术是现在生活中已经使用非常广泛的GPS技术。由于GPS无积累误差、自动化测量的特点，因此十分适合用于无人驾驶汽车的导航定位。
为了大幅提高GPS测量技术的精度，无人驾驶系统采用位置差分GPS测量技术。相较于传统的GPS技术，差分GPS技术会在一个观测站对两个目标的观测量、两个观测站对一个目标的观测量或者一个测站对一个目标的两次测量之间求差，目的在于消去公共误差源，包括电离层和对流层效应等。 位置差分原理是一种最简单的差分方法，任何一种GPS接收机均可改装和组成这种差分系统。 安装在基准站上的GPS接收机观测4颗卫星后便可进行三维定位，解算出基准站的坐标。由于存在着轨道误差、时钟误差、SA影响、大气影响、多径效应以及其他误差，解算出的坐标与基准站的已知坐标是不一样的，存在误差。基准站利用数据链将此改正数发送出去，由用户站接收，并且对其解算的用户站坐标进行改正。 最后得到的改正后的用户坐标已消去了基准站和用户站的共同误差，例如卫星轨道误差、 SA影响、大气影响等，提高了定位精度。以上先决条件是基准站和用户站观测同一组卫星的情况。位置差分法适用于用户与基准站间距离在100km以内的情况。高精度的汽车车身定位是无人驾驶汽车行驶的先决条件，以现有的技术，利用差分GPS技术可以完成无人驾驶汽车的精确定位，基本满足需求。
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