无人驾驶的想法,由来已久,不少科幻小说中也有相关畅想。当然人们没有想到的是,科技的发展如此迅速,幻想即将变成现实,之前也提过,从谷歌、百度、特斯拉等科技公司,到宝马、奔驰、奥迪等整车厂商,再到大陆、博世、德尔福等零部件巨头,纷纷涉足无人驾驶领域。
首先简单说一下自动驾驶的原理,所有的控制系统都是由传感器、控制器和执行器组成的。
从这个角度上讲,自动驾驶原理其实和人工驾驶非常相似的,人类用眼睛观察路况,而自动驾驶则是使用激光雷达、超声波雷达、摄像头、GPS等传感器来观察路况确定位置。我们用大脑做判断,自动驾驶当然就是用电脑作为控制器来判断。然后我们通过手脚控制车辆方向盘、加速和刹车,自动驾驶也是根据电脑的输出直接去控制车辆。
实现一个智能驾驶系统,基本会有几个层级:
感知层 → 融合层 → 规划层 → 控制层
感知层是无人驾驶是否可以实现的先决条件,为了能让无人驾驶系统有更高频率地获取定位信息,那就引入频率更高的传感器。这就是百度无人车传感器的联合主演之一——IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量单元。
GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU,IMU再通过串口线与控制器相连接,以此获取更高频率的定位结果。
IMU(Inertial Measurement Unit)学名惯性测量单元,理论力学告诉我们,所有的运动都可以分解为一个直线运动和一个旋转运动,故这个惯性测量单元就是测量这两种运动,直线运动通过加速度计可以测量,旋转运动则通过陀螺。一般的,一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺,加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号,而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号,测量物体在三维空间中的角速度和加速度,并以此解算出物体的姿态。在导航中用着很重要的应用价值。为了提高可靠性,还可以为每个轴配备更多的传感器。一般而言IMU要安装在被测物体的重心上。
说到无人车,就不得不提到激光雷达。它就是无人车上不停旋转的那顶帽子。它的原理类似于声呐。只不过这里我们用光代替声音,来衡量汽车与障碍物之间的距离。和蝙蝠靠回声定位一样,汽车向四周发射激光束,并通过反射回来的信号绘制出周围环境的3D模型。
激光雷达的普及所遇到的最大挑战是:成本过高,单独一个雷达的价格可能就超过了普通小汽车的价格。
为了推进自动驾驶技术的发展,同时要解决摄像机测距、测速不够精确的问题。工程师们选择了性价比更高的毫米波雷达作为测距和测速的传感器。毫米波雷达不仅拥有成本适中的特点,而且能够完美处理激光雷达所处理不了的沙尘天气。
图中所示为百度Apollo 2.0中所使用的毫米波雷达——Continental的ARS-408,它被安装在汽车保险杠的正中间,面向汽车的前进方向。
应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有3个频段,分别是24GHz,77GHz和79GHz。不同频段的毫米波雷达有着不同的作用啊。
24GHz处在该频段上的雷达的检测距离有限,因此常用于检测近处的障碍物(车辆),能够实现的ADAS功能有盲点检测、变道辅助等;频段在77GHz左右的雷达,最大检测距离可以达到160米以上。
当然无人车的感知层建立是一个非常复杂的过程,需要好几层不同感知系统,从而保证正确地识别周围环境。除了文中提到的IMU、激光雷达、毫米波雷达外,还有已被广泛应用的超声波雷达、摄像头、GPS等传感器。
能否正确感知周围地环境,这是无人车实现的必要先决条件。我们期待无人驾驶给我们上演的奇幻大片。
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