本系列博客包括6個專欄，分別為：《自動駕駛技術概覽》、《自動駕駛汽車平臺技術基礎》、《自動駕駛汽車定位技術》、《自動駕駛汽車環境感知》、《自動駕駛汽車決策與控制》、《自動駕駛系統設計及應用》，筆者不是自動駕駛領域的專家，只是一個在探索自動駕駛路上的小白，此系列叢書尚未閱讀完，也是邊閱讀邊總結邊思考，歡迎各位小伙伴，各位大牛們在評論區給出建議，幫筆者這個小白挑出錯誤，謝謝！
此專欄是關于《自動駕駛汽車環境感知》書籍的筆記。

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1.車載傳感器之攝像頭和激光雷達

1.1 攝像頭

概述：

攝像頭可以采集汽車周邊圖像信息，可以擁有較廣的垂直視場角、較高的縱向分辨率，可以提供顏色和紋理信息等；

以上這些信息有助于自動駕駛系統實現行人檢測、車輛識別、交通標志識別等相對高層語義的任務；

攝像頭通過采集圖像或圖像序列，經過計算機的處理分析，能夠識別豐富的環境信息，如：行人、自行車、機動車、道路軌道線、路牙、路牌、信號燈等；

通過機器學習算法，可以實現車距測量，道路循跡，實現前車碰撞預警(FCW)和車道偏離預警(LDW)；

攝像頭工作原理：

圖像處理，將圖片轉化為二維數據；

模式識別，通過圖像匹配進行識別，如：車輛、行人、車道線、交通標志等；

距離測量，利用物體的運動模式，或雙目定位，估算目標物體與本車的相對距離和相對速度，實現測距；

優缺點：

技術成熟，成本低，采集信息十分豐富，包含最接近人類視覺的語義信息；

攝像頭受光照、環境影響十分大，很難全天候工作，在黑夜、雨雪、大霧等能見度較低的情況下，識別率大幅度降低；

缺乏深度信息，三維立體空間感不強；

攝像頭在自動駕駛汽車上的應用：

車載攝像頭是高級駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems，ADAS)的主要視覺傳感器；

攝像頭借由采集圖像后，由攝像頭內的感光組件電路及控制組件對圖像進行處理并轉化為計算機能處理的數字信號，從而實現感知車輛周邊的路況，實現前向碰撞預警、車道偏移報警和行人檢測等ADAS功能；

當系統需要有效距離較遠時，前視攝像頭需要長焦鏡頭；當系統需要有效距離較近、視角較廣時，前視攝像頭一般使用廣角鏡頭；

1.2 激光雷達

概述：

激光雷達(Light Detection and Ranging，LiDAR)：以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統；

工作原理：向目標發射探測信號，將接收到的從目標反射回來的信號與發射信號進行比較，做適當處理后，獲得目標的有關信息，如：目標距離、方位、高度、速度、姿態及形狀等參數，從而對障礙物、移動物體等目標進行探測，跟蹤和識別；

工作原理：通過激光掃描器和距離傳感器獲取被測目標的表面形態

激光掃描器組成：激光發射器、接收器、時間計數器、微計算機等；

激光脈沖發射器周期地驅動激光二極管發射激光脈沖；

由接收透鏡接收目標表面后向反射信號，產生接收信號，利用穩定的石英時鐘對發射與接收時間差做計數；

由微機對測量資料進行內部微處理，顯示或存儲、輸出距離和角度信息，與距離傳感器獲取的數據相匹配；

經過相應系統軟件進行一系列處理，獲取目標表面三維坐標數據，從而進行各種量算或建立立體模型；

激光雷達通過脈沖激光不斷掃描目標物，就可以得到目標物上全部目標點的數據，對這些數據進行圖像處理，就可以得到精確的三維立體圖像；

激光雷達優缺點：

分辨率高，精度高。
激光雷達可以獲得極高得角度、距離分辨率；角分辨率可達到0.1°，即可以分辨3km距離上相距5m的兩個目標，并可同時跟蹤多個目標；距離分辨率可達0.1m；

抗有源干擾能力強。
自然界中能對激光雷達起干擾作用的信號源不多，抗有源干擾能力強；

獲取的信息豐富。
可直接獲得目標的距離、角度、反射強度、速度等信息，生成目標的多維圖像；

雨雪、霧霾天氣精度下降。
激光一般在晴朗的天氣里衰減較小，傳播距離較遠；在大雨、濃霧等壞天氣里，衰減急劇加大，傳播距離大受影響；

激光雷達難以分辨交通標志的含義和紅綠燈顏色。

激光雷達接收的是光信號，容易受太陽光、其他車輛的激光雷達等光線影響。
大氣環流會使激光雷達光束發生畸變、抖動，直接影響激光雷達的測量精度。

現階段成本較高。

激光雷達在自動駕駛中的應用：
激光雷達在自動駕駛中的兩個核心功能：三維環境感知和SLAM加強定位。

三維環境感知：激光雷達通過激光掃描得到汽車周圍環境的三維模型，運用相關算法比對上一幀和下一幀環境的變化可以較為容易地探測出周圍的車輛和行人，并進行障礙物的檢測、分類和跟蹤；

SLAM加強定位：激光雷達通過掃描得到的點云數據實現同步創建地圖。

通過GPS得到初始位置信息，通過IMU和車輛的編碼器(encoder)配合得到車輛的初始位置；

將激光雷達的三維點云數據，包括：幾何信息和語義信息進行特征提取，結合車輛初始位置進行空間變化，獲取基于全局坐標系下的矢量特征；

將初始位置信息、激光雷達提取的特征跟高精度地圖的特征信息進行匹配，獲取下一個準確的定位；

單線激光雷達和多線激光雷達：

單線激光雷達掃描一次只能產生一條掃描線，可以獲取事物的二維信息，生成平面信息；

多線激光雷達可以獲取事物的三維數據；主要的多線雷達：4線、16線、32線、40線、64線、128線；

目前自動駕駛汽車的激光雷達大多安裝在車頂，通過高速旋轉對周圍進行360°掃描，獲得周圍空間的點云數據，實時繪制出車輛周邊的三維空間地圖，為下一步的車輛操控建立決策依據；

Velodyne多線激光雷達數據：

產品通道數探測距離測量精度垂直視角垂直角分辨率水平視角水平視角分辨率數據量

VLP-16	16	100m	±3cm	-15°～+15°	2°	360°	0.1°～0.4°	30萬點/秒
HDL-32E	32	100m	±2cm	-30°～+10°	1.33°	360°	0.1°～0.4°	139萬點/秒
VLP-32C	32	200m	±3cm	-25°～+15°	0.33°	360°	0.1°～0.4°	120萬點/秒
HDL-64E	64	120m	±2cm	-24.8°～+2°	0.4°	360°	0.08°～0.35°(可調)	220萬點/秒
VLS-128	128	300m	±3cm	-25°～+15°	0.11°	360°	0.1°～0.4°	960萬點/秒

激光雷達形態：機械式激光雷達、固態激光雷達、混合固態激光雷達。

機械式激光雷達通過不斷旋轉發射頭，將速度更快、發射更準的激光從"線"變為"面"，并在垂直方向上排布多束激光，形成多個面，達到動態三維掃描并動態接收信息的目的；

固態激光雷達去除機械式雷達里面的機械旋轉部件，采用電子方案來達到全范圍探測，但水平視角小于180°；

混合固態激光雷達從外觀上看，基本看不到旋轉部件，但內部仍存在一些機械旋轉部件；

激光雷達領先的公司：美國的Velodyne、Luminar；以色列的Innoviz；德國的Valeo；國內的禾賽光電科技、速騰聚創RoboSense、光珀智能、北醒光子等；

總結

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记2--车载传感器之摄像头和激光雷达的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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