传感器各有利弊,走向融合、优势互补将成为未来趋势
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传感器是ADAS实现的感知系统。如同人对世界的感知不能仅依赖于眼或耳单一感官器官一样,ADAS功能的实现渐渐呈现出传感器融合的特点。
视觉系摄像头传感器应用范围广,可识别图像信息,但算法复杂,在外部环境恶劣或光照不足条件下容易失效;毫米波雷达性能稳定,探测距离远,而且受天气条件影响不大,但无法读取和识别图像信息;激光雷达能够实现3D建模,既可测距又可识别速度信息,但成本目前还比较高,同时也无法识别图像,在恶劣天气条件下的表现也不尽如人意;夜视仪对夜间的行车安全作用显著,但成本过高、渗透率较低,应用的场景也较为有限(仅限夜间以及其他低光照条件下)。各传感器之间各有所长又各有不足,通过相互配合、取长补短,则可发挥出综合效应。我们认为,仅依靠单一的传感器设备实现完全的无人驾驶较为困难,未来需要依靠各种传感器的互相补充、融合甚至冗余配备才能实现真正安全的无人驾驶。主要类型传感器功能与优劣势对比

ADAS功能需要多重传感器配合完成

目前雷达系传感器仍然是ADAS主流解决方案,例如自动泊车等ADAS功能均以雷达系ADAS为主,这主要来自于雷达在硬件性能以及成本上相对的优势,但雷达系产品一个很难解决的缺陷就是无法实现对图像信息的识别。Mobileye依靠算法让视觉系ADAS解决方案获得市场青睐,测距和识别图像依靠软件实现,同时成本的下降促进了视觉系ADAS解决方案的渗透。但视觉系ADAS方案受外部光学环境和天气条件影响较大。伴随着激光雷达以及毫米波雷达成本的快速下降,综合性的传感器方案在成本上具备了更大的可行性。传感器融合实现ADAS功能

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