·60 智能系统学报 第13卷 车载传感器是研发无人驾驶汽车时，需要多方 指标对比，表4详细分析实现不同自动驾驶功能所 面综合考虑的对象，其包括传感器的精度、灵敏度 需传感器及感知参数。 主动与被动传感器等。表3为各类车载传感器性能 表3车载传感器指标对比 Table 3 Vehicle sensor comparison 激光雷达 视觉相机 传感器指标 毫米波雷达 红外 超声波 前向 全向 24G/77G 单目 双目 精度 优 优 良 一般 优 一般 一般 分辨率 优 优 良 一般 优 一般 一般 灵敏度 优 优 优 良 优 良 一般 动态范围 优 良 优 一般 良 良 般 传感器视角 良 优 一般 良 良 一般 主动与被动 主动 主动 主动 被动 被动 被动 主动 时间精度 优 令 优 一般 良 一般 误报率 良 食 优 令 食 良 良 温度适应性 优 优 优 优 优 良 黑暗适应性 优 优 优 一般 一般 优 优 天气适应性 良 优 一般 一般 一般 食 硬件成本 高 高 中 低 中 低 低 处理能力 优 优 优 良 优 良 一般 输出接口 优 优 良 良 良 良 一般 表4 实现不同自动驾驶功能所需传感器及感知参数分析 Table 4 Sensors required to achieve different automatic driving functions 测距 轴助系统 测距精度 传感器视角 角分辨率 更新概率 传感器技术 跟踪 分类 FCW,AEB 50-80 25-50 0.5 30 ≤0.25 25 雷达摄像机、激光 行人保护 40 30 0.1 60 0.25 12.5 摄像机、激光 LCW,LCA 30 (15) 0.2 50 0.1 12.5 摄像机 LDW.LKA 100 0.2 50 0.1 25 摄像机 Start inhibit (5) 0.2 ≤180 2 <12.5 摄像机 无信号灯口辅助 ≤190 ≤50 0.3 250 ≤0.25 12.5 激光、摄像机、激光 有信号灯口辅助 ≤80 ≤20 0.3 250 ≤0.25 12.5 激光、摄像机、激光 防碰撞 20 0.1 60 1 >25 雷达 ACC ≤200 ≤20 0.3 10-20 ≤0.3 <12.5 雷达 S&G 50 ≤20 0.1 ≤180 <12.5 摄像机、激光 辅助系统 0.1 ≤180 <12.5 超声波、摄像机 除了上述各类传感器之外，还需要选配高精度 2.2 如何降低制造成本 GPS定位系统及高精度测距传感器。如图9所示 目前无人驾驶汽车所使用的设备主要包括激光 该图中的汽车是Stanford大学研发的Junior无人 雷达、车载摄像头、车载雷达、超声波设备以及 车，该车配备4个激光雷达(IBEO、Riegl、SICK GPS等。利用激光雷达生成的点云，对反射障碍物 LMS和Velodyne),l个Applanix GPS惯性导航系 的远近、高低能较为准确地估计，从而大大提高障 统，5个BOSCH毫米波雷达，以及前向相机系统。 碍物检测的准确度，谷歌、Uber等科技公司都将这 由于需要种类繁多的传感器，如何将上述各种 种设备应用在原型汽车上6。图10为目前常用激 设备采集到的信息实现高效快速的融合，形成一个 光雷达LiDAR示意图，其中Velodyne HDL-64E 稳定而智能的系统从而应对各种突发事件和挑战， LiDAR预售价在10万美元以上，Velodyne VLP-16 是目前实现无人驾驶的关键糊。 LiDAR官网报价为税前7999美元，过高的成本大车载传感器是研发无人驾驶汽车时，需要多方 面综合考虑的对象，其包括传感器的精度、灵敏度、 主动与被动传感器等。表 3 为各类车载传感器性能 指标对比，表 4 详细分析实现不同自动驾驶功能所 需传感器及感知参数。 表 3 车载传感器指标对比 Table 3 Vehicle sensor comparison 传感器指标 激光雷达 毫米波雷达 24G/77G 视觉相机 红外 超声波 前向 全向 单目 双目 精度 优 优 良 一般 优 一般 一般 分辨率 优 优 良 一般 优 一般 一般 灵敏度 优 优 优 良 优 良 一般 动态范围 优 良 优 一般 良 良 一般 传感器视角 良 优 一般 良 良 良 一般 主动与被动 主动 主动 主动 被动 被动 被动 主动 时间精度 优 良 优 良 一般 良 一般 误报率 良 良 优 良 良 良 良 温度适应性 优 优 优 优 优 良 良 黑暗适应性 优 优 优 一般 一般 优 优 天气适应性 良 良 优 一般 一般 一般 良 硬件成本 高 高 中 低 中 低 低 处理能力 优 优 优 良 优 良 一般 输出接口 优 优 良 良 良 良 一般 表 4 实现不同自动驾驶功能所需传感器及感知参数分析[43] Table 4 Sensors required to achieve different automatic driving functions 辅助系统 测距 测距精度 传感器视角 角分辨率 更新概率 传感器技术 跟踪 分类 FCW，AEB 50~80 25~50 0.5 30 ≤0.25 25 雷达摄像机、激光 行人 保护 40 30 0.1 60 0.25 12.5 摄像机、激光 LCW, LCA 30 (15) 0.2 50 0.1 12.5 摄像机 LDW, LKA 100 - 0.2 50 0.1 25 摄像机 Start inhibit 5 (5) 0.2 ≤180 2 <12.5 摄像机 无信号灯口辅助 ≤190 ≤50 0.3 250 ≤0.25 12.5 激光、摄像机、激光 有信号灯口辅助 ≤80 ≤20 0.3 250 ≤0.25 12.5 激光、摄像机、激光 防碰撞 20 - 0.1 60 1 >25 雷达 ACC ≤200 ≤20 0.3 10-20 ≤0.3 <12.5 雷达 S&G 50 ≤20 0.1 ≤180 1 <12.5 摄像机、激光 辅助系统 5 - 0.1 ≤180 2 <12.5 超声波、摄像机 除了上述各类传感器之外，还需要选配高精度 GPS 定位系统及高精度测距传感器。如图 9 所示， 该图中的汽车是 Stanford 大学研发的 Junior 无人 车，该车配备 4 个激光雷达（IBEO、Riegl、SICK LMS 和 Velodyne），1 个 Applanix GPS 惯性导航系 统，5 个 BOSCH 毫米波雷达，以及前向相机系统[44]。 由于需要种类繁多的传感器，如何将上述各种 设备采集到的信息实现高效快速的融合，形成一个 稳定而智能的系统从而应对各种突发事件和挑战， 是目前实现无人驾驶的关键[45]。 2.2 如何降低制造成本 目前无人驾驶汽车所使用的设备主要包括激光 雷达、车载摄像头、车载雷达、超声波设备以及 GPS 等。利用激光雷达生成的点云，对反射障碍物 的远近、高低能较为准确地估计，从而大大提高障 碍物检测的准确度，谷歌、Uber 等科技公司都将这 种设备应用在原型汽车上[46]。图 10 为目前常用激 光雷达 LiDAR 示意图，其中 Velodyne HDL-64E LiDAR 预售价在 10 万美元以上，Velodyne VLP-16 LiDAR 官网报价为税前 7 999 美元，过高的成本大 ·60· 智 能 系 统 学 报 第 13 卷