為了(le)(le)更(geng)準確地捕(bu)捉(zhuo)周圍環境，提供性能冗余，自動駕駛汽車中配備了(le)(le)大量(liang)互補的(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，包括毫米波雷(lei)達(da)、攝像(xiang)頭(tou)、激光雷(lei)達(da)、紅外熱(re)成像(xiang)、超聲波雷(lei)達(da)等。為充(chong)分發揮(hui)不同傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)各自優勢，高階(jie)智駕感(gan)知(zhi)系(xi)統勢必朝著多傳(chuan)感(gan)器(qi)深度融合(he)的(de)方向演進。
通過多(duo)傳感器的(de)(de)融合使用，自動駕駛系(xi)(xi)統(tong)可以得到一個更(geng)加(jia)精確的(de)(de)結果(guo)模(mo)型，進而提高自動駕駛系(xi)(xi)統(tong)的(de)(de)安全(quan)性和可靠性。如毫(hao)米(mi)波(bo)雷達能(neng)夠(gou)彌(mi)補攝像頭受(shou)陰雨天影(ying)響的(de)(de)弊(bi)端，能(neng)夠(gou)識別距離比較遠的(de)(de)障(zhang)(zhang)礙(ai)物，但(dan)是不能(neng)夠(gou)識別障(zhang)(zhang)礙(ai)物的(de)(de)具體(ti)形狀(zhuang)；激光雷達則可以彌(mi)補毫(hao)米(mi)波(bo)雷達不能(neng)識別障(zhang)(zhang)礙(ai)物具體(ti)形狀(zhuang)的(de)(de)缺點。因(yin)而要(yao)想(xiang)融合不同傳感器的(de)(de)收集到外界數據(ju)為控制(zhi)器執行決(jue)策提供依據(ju)，就需要(yao)經過多(duo)傳感器融合算法處(chu)理形成全(quan)景感知(zhi)。
下面(mian)為大(da)家介紹實現高級(ji)別自動駕駛的三大(da)關鍵(jian)傳(chuan)感器(qi)：4D毫米波雷達(da)、激光雷達(da)及紅外熱成(cheng)像。
4D毫米(mi)波(bo)雷達
毫米(mi)波雷(lei)達(da)可以說是最(zui)早(zao)應用(yong)于(yu)量(liang)產自動駕(jia)駛的(de)(de)傳(chuan)感(gan)器(qi)，精度雖沒有激光雷(lei)達(da)高，但在(zai)眾多(duo)傳(chuan)感(gan)器(qi)類別中(zhong)仍處于(yu)較(jiao)高水(shui)準，對霧、煙、灰(hui)塵的(de)(de)穿透能力(li)極強，在(zai)惡劣天氣(qi)條件下，整體表現更好，主要(yao)作為測距(ju)和測速(su)傳(chuan)感(gan)器(qi)而存在(zai)。當前，毫米(mi)波雷(lei)達(da)的(de)(de)單車搭載數量(liang)仍處于(yu)較(jiao)低水(shui)平。2022年(nian)1-8月，乘用(yong)車新車交付單車搭載毫米(mi)波雷(lei)達(da)僅為0.86顆。
這(zhe)倒不(bu)是(shi)說傳(chuan)統(tong)毫米波雷(lei)達(da)性(xing)能并不(bu)優秀，對于L2+級別(bie)的(de)汽(qi)車，毫米波雷(lei)達(da)高分辨率(lv)帶(dai)來(lai)的(de)穩(wen)定(ding)的(de)點云收集是(shi)車輛完(wan)成360°環境感知(zhi)的(de)關鍵。但這(zhe)還(huan)不(bu)夠，對L3、L4及以上(shang)的(de)車型(xing)來(lai)說，感知(zhi)精度(du)和融合效果則大打折扣。隨著今(jin)年4D毫米波雷(lei)達(da)陸續開始上(shang)車，2023年將(jiang)是(shi)真正(zheng)進入規模化前裝(zhuang)量產(chan)的(de)大年。根(gen)據Yelo 的(de)預(yu)測，到2027年，全球4D毫米波雷(lei)達(da)市場規模將(jiang)達(da)35億(yi)美(mei)元。
目前，市場上對于4D成像雷達的應用，主要是兩個方向，其一是替代傳統低分辨率前向雷達，滿足高階智能駕駛多感知融合性能的提升。第二個主力應用場景，就是行泊一體4D環繞高分辨率(分為點云增強和成像)雷達，性能會略低于前向雷達。
激光雷達
今(jin)年以來，“激光雷達上(shang)車”已(yi)經成為了汽車智(zhi)能(neng)化的(de)最(zui)(zui)新“標(biao)簽”，廣州車展上(shang)，包(bao)括小(xiao)鵬G9、威馬M7、哪吒(zha)s、沙(sha)龍(long)機甲龍(long)等越來越多的(de)車型都搭載(zai)了激光雷達。相較(jiao)于普通雷達，激光雷達具有分(fen)辨率高，隱蔽性好，抗干擾(rao)能(neng)力(li)強等優點，被比喻(yu)為自動(dong)駕駛車輛的(de)“眼睛”，決定著(zhu)自動(dong)駕駛行業的(de)進化水(shui)平(ping)，是實現自動(dong)駕駛落地“最(zui)(zui)后一公里“中(zhong)極為重要的(de)一環。
激(ji)(ji)光(guang)(guang)雷達在(zai)對(dui)信息(xi)精度具備(bei)苛刻要求的高級別自動駕駛中具備(bei)不可(ke)替代的優勢。目前，無(wu)論是(shi)造車新勢力，還是(shi)傳統主機廠(chang)，亦(yi)或(huo)是(shi)互聯網企業(ye)都在(zai)布局，帶動激(ji)(ji)光(guang)(guang)雷達產能需求驟然攀升(sheng)。據佐思汽研統計(ji)，2022年(nian)(nian)H1國內乘用車新車激(ji)(ji)光(guang)(guang)雷達安裝(zhuang)量(liang)達到2.47萬(wan)顆(ke)；2022年(nian)(nian)下半(ban)年(nian)(nian)，國內擬交付(fu)的激(ji)(ji)光(guang)(guang)雷達新車達10余款，包(bao)括(kuo)小鵬G9、威馬M7等，將大幅(fu)提升(sheng)激(ji)(ji)光(guang)(guang)雷達上車量(liang)，預計(ji)全年(nian)(nian)總安裝(zhuang)量(liang)有望突破8萬(wan)顆(ke)。
紅(hong)外熱(re)成像
相比于傳統CIS和(he)激光雷(lei)達，紅外(wai)(wai)熱(re)成像在(zai)(zai)高(gao)動(dong)(dong)態范(fan)圍、雨天、霧天、暗光及沙塵(chen)暴等多種場景下優(you)勢(shi)明(ming)顯，引入高(gao)等級的(de)自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛方(fang)案(an)是必然(ran)趨勢(shi)。集(ji)成紅外(wai)(wai)探測(ce)器(qi)的(de)紅外(wai)(wai)熱(re)成像設(she)備由于能夠探測(ce)熱(re)量(liang)因而特別(bie)適合區分行(xing)人和(he)其(qi)他(ta)無(wu)生(sheng)命障礙物，具有其(qi)他(ta)傳感器(qi)沒有的(de)優(you)勢(shi)，而且(qie)不受雨霧煙霾和(he)光照條件影響，觀測(ce)距離可至(zhi)數百米(mi)遠，未來(lai)將會在(zai)(zai)自(zi)動(dong)(dong)駕(jia)駛領域占領一席(xi)之地(di)。
此前，紅外熱成像未能實現“上車”的主要原因是價格居高不下。近年來，隨著紅外熱成像芯片等關鍵原材料的國產化，成本下行，在民用領域得到了廣泛的應用，自動駕駛將快速打開紅外探測器市場的規模。中研產業研究院數據顯示，2020年中國紅外熱成像儀市場規模達66.8億美元，預計2021年將按10.8%的年復合增長率繼續增長，預計2025年中國紅外熱成像儀市場規模將達到123.4億美元。
結(jie)語：多傳感(gan)(gan)器(qi)融合(he)的自(zi)動駕(jia)駛方案是未來汽(qi)車發展(zhan)的必然趨(qu)勢。將(jiang)多個(ge)傳感(gan)(gan)器(qi)信息進行(xing)融合(he)，能(neng)夠彌補(bu)單個(ge)傳感(gan)(gan)器(qi)的局限(xian)，可以(yi)提(ti)高自(zi)動駕(jia)駛系(xi)(xi)統(tong)的安全冗余(yu)性(xing)、數據可靠性(xing)等。但各個(ge)傳感(gan)(gan)器(qi)的坐標系(xi)(xi)不同，數據形式不同，甚至采集(ji)頻率也不同，因(yin)此融合(he)算法的設計并(bing)不是一件簡單的任務(wu)。
