自动驾驶环境感知传感器大解析

自动驾驶三大核心技术分别是环境感知、融合决策、线控执行。其中，环境感知作为自主行驶的基础和前提，是自动驾驶发展的第一个关键环节，其核心在于使自动驾驶系统更好的模拟、最终超越人类驾驶员的感知能力，准确的感知并且理解自身及周围的交通环境。

环境感知是一个复杂的系统，它需要多种车载传感器实时获取周边环境的信息，通过算法分析处理原始数据，给出合理的判定结果。一般而言，原始数据的质量越高，后续数据分析处理的难度就越低，而获取高质量的数据离不开性能优异的车载传感器。由于不同传感器的原理属性不同，功能也各有分别，通过多传感器来获取目标物不同维度的信息，融合互补，能够有效提高感知系统的准确性。

• 摄像头

视觉是人类驾驶员获取环境信息的主要途径，相比其他传感器，摄像头获取的信息更为直观，与人类视觉最为接近，还可以提供颜色等信息，轻松识别行人、自行车、机动车、车道线、路牙、标牌、信号灯等交通元素，且技术成熟，成本低廉，在车载传感器中具有不可替代的优势。

摄像头的缺点也是显而易见的。与人类视觉一样，它很难全天候工作，在黑夜、雨雪、大雾等能见度低的情况下，识别率将大幅降低。

车载摄像头方案可分为单目、双目和多目，对目标物的感知维度也逐次增加，感知判断也更加精准。

一辆L2的车一般会配备高达11个摄像头：2个前向 + 4个侧向+1个后向+ 4个环视。从整车功能需求和成本考虑，目前车辆的前视摄像头多采用多目方案，主要服务于LDW、FCW、TSR、LKA、PCW等功能，成本约在300-500元之间；侧视和后视的摄像头可采用较为简单的单目方案，主要服务于辅助泊车功能，价格在150元左右。国内摄像头技术已经相对成熟，基本实现了国产化替代。

从各车企发布的新车配置可以看出，800W像素摄像头是目前市场顶配，分辨率可以达到4K，这意味着智驾系统可以看的更清、更远，整体效果相较双目或三目摄像头都更优一些。8MP摄像头巨大的数据采集量，除了硬件层面需要搭配大算力芯片，算法层面也是一个技术核心。新势力TOP车企更倾向于自研算法，不会开放给行业使用。目前已发布的车型，如蔚来ET7(图片|配置|询价)配有7颗8MP摄像头、理想L9 AD MAX版配有6个....

蔚来ET7车顶，激光雷达（中）和2个800万像素摄像头形成了一个瞭望塔式结构

• 超声波雷达

海洋中的鲸鱼、夜间飞行的蝙蝠都是通过高灵敏度回声进行测距，它们发出超声波，超声波遇到障碍物就会反射回来，形成回声，然后根据超声波往返时间来准确判断自己与障碍物之间的距离。

超声波雷达也是同样的原理。

蝙蝠夜间飞行的秘密

超声波测距原理简单，成本低，但精准度较低，且超声波能量与距离的平方成正比衰减，因此超声波雷达在自动驾驶汽车上主要用于泊车系统，探测距离一般不超过5米。一辆L2的车上可能会配备多达12个超声波雷达。

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最低售价：25.90万起

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极氪001配置有前后各6共12颗超声波雷达

用于车载前装的超声波雷达的主要生产生有国外的BOSCH、Valeo、Denso、Murata等，国内厂商主要有通知电子、航盛电子、德赛西威等。

• 激光雷达

激光雷达主要使用激光束来计算物体到目标表面的可变距离。其工作原理是向目标发射激光束，然后将接收到的回波与发射信号进行比较，从而获得目标距离、方位、高度、速度、姿态、形状等多项参数，创建车辆周围环境的3D图像，协助汽车认知路面自然环境。

激光雷达成像

与其他雷达系统相比，激光雷达有着探测范围更广、探测精度更高的优势。激光雷达也因此成为了目前自动驾驶汽车上应用最广泛的高端传感器之一。除了在三维环境感知方面可以轻松探测出周围的车辆和行人，实现检测、分类和跟踪，激光雷达也是制作高精度地图的一个重要传感器。

根据扫描方式的不同，激光雷达可以分为机械式、半固态、固态三种。

在乘用车领域，机械式激光雷达综合考虑成本、体积、耐用性、量产能力等因素，并不是前装搭载的良品。通常车企会采用半固态激光雷达作为远距主雷达+固态雷达作为补盲雷达的组合方案来实现全景感知。中高端车型平均单车搭载1至3颗激光雷达。激光雷达的搭载数量也成了智能车型进行装备竞赛的排头兵。

近年来，搭载国产激光雷达的车型爆发式发布，打破了以往由Velodyne、Valeo、Luminar、Innoviz等国外厂商主导的市场格局，国产厂商市场份额迅速飙升。目前何赛科技、速腾聚创、华为、图达通四家国产厂商合计市占率已超过97%。但其实激光雷达的上游部件，如发射模块、扫描模块、接收模块、光学元件等仍由海外厂商主导地位。

• 毫米波雷达

作为唯一一个可以全天候工作的感知设备，毫米波雷达使用在毫米波频段的探测波，由发射机通过雷达天线发射电磁波，通过障碍物反射，再由接收机接收，根据收发之间的时间差计算目标的相对距离、相对速度、角度、运动方向等数据，从而提供变道辅助、碰撞预警、自适应巡航等功能。

车载毫米波雷达当前主要以工作频率进行分类，主要集中在24GHz、60GHz、77GHz、79GHz，这些工作频段并非单纯的由OEM或者零部件供应商控制，而是由专门对应的国家法规。一般来说，前向雷达会采用频段为77GHz的产品，这种雷达波长更短，探测范围可达近200m，因此特别适合装在前保险杠内，实现前向跟车、碰撞预警。而角雷达则通常采用波长相对较长的24GHz雷达，它的探测距离相对较短，主要用于感知车辆周围的障碍物，监测视觉盲区内的移动物体。

前向毫米波雷达

目前，从整个毫米波雷达的市场来看，大陆、博世、电装、安波福等国外厂商占据着绝大部分市场份额，特别是前向雷达这种对功能安全等级要求很高的产品，其射频芯片目前业内主要由英飞凌、NXP、TI主导，DSP主要由飞思卡尔、英飞凌、意法半导体等厂商主导，国产化进程缓慢。

• V2X

V2X（Vehicle to Everything）是依靠无线通信技术进行驾驶环境感知的一种手段，类似于给道路和车辆都安装了一套对讲系统，让所有的交通参与者都可以实时进行对话。根据实现场景的不同，现在主要应用了广播、多播、单播这三种途径进行V2X通信：

广播——目前主要的通信模式。道路和车辆均通过无线广播的方式以不10Hz左右的频率（具体频率根据不同的消息类型略有区别）向周围500米范围内的所有交通参与者广播自己的状态信息，车辆接收到这些海量信息以后，经过分类筛选，只保留与本车相关的关键信息，经过算法运算后，可以判断出更佳的行驶方式和潜在的安全风险；

多播——是指发送终端有确定的目标接受终端组，明确知道哪些车辆属于组内成员，这种通信模式典型的应用场景是车辆编队行驶；

单播——工作流程类似于我们打电话的过程，包括单播链路建立、链路更新和链路释放过程。

不同于5G，V2X技术是终端与终端的用户之间不需要通过基站，可以进行直连通信，这种直通通信链路被称作sidelink，也就是业内常说的PC5通信接口。这种通信手段使得数据传输更加快速、可靠，端到端通信时延一般不超过20ms，适合传输小数据量的动态信息，如车辆的实时位置、车速、行驶轨迹、道路环境的动态变化、移动的行人等等。而在5G的方式下，通过与基站的上行链路将数据传输给基站，通过基站与接收节点的下行链路转发该数据，可以实现长距离、大数据量、时延不敏感的数据交互，如高清地图下载、视频娱乐等。

V2X：车联万物

V2X最大的优势在于，它可以让车辆提前感知到被遮挡的潜在危险，这是无论哪种雷达和摄像头都无法实现的功能。不过，局限性也是显而易见的，V2X技术价值的体现强依赖于终端安装渗透率，只有当绝大多数道路和车辆都装有终端设备时，各种预想的场景才能够实现。就好比，只有家家户户都装了电话，电话的存在才有意义。

现在中国的V2X技术的成熟度和应用水平已经走到了世界的最前列，国内产业生态环境也愈发完善，华为、中信科智联、中兴、星云互联等大厂作为业内主导企业已经开始深度参与到全球产业推动的工作中。

总结

在实际的行驶场景中，仅依赖某一种传感器获得数据往往是不可靠的，且探测范围有限，不可避免的存在时空盲区。为了保证环境感知系统能够全天候实时获取最准确的数据，车辆通常会采用多种传感器同时采集数据，作为融合互补。

多源感知融合的前提是各个传感器之间的标定，保证不同传感器识别的数据可以映射到同一个时空参考坐标系中。在标定准确之后，融合一般有两种方式：前融合和后融合。

前融合，是指各个传感器直接将采集到的包括图像、点云、无线消息等原始数据全部集中到一个大算力核心处理上，由处理器进行原始数据匹配综合、分析提取，最终输出融合感知结果。但这样的方式计算量巨大，对原始数据格式和数据质量也有着非常高的要求。而后融合则是更多的把大量的原始数据处理过程分散在感知设备端，由设备供应商自带的算法进行本数据源的分析处理，将多个传感器对同一目标的最终感知结果在整车域控制器的核心处理器中进行匹配决策。

举例来说，蔚来汽车的AQUILA超感系统，配置了33个感知硬件，包括1个超远距高精度激光雷达、7颗800万像素高清摄像头、4颗300万像素高感光环视专用摄像头、1 个增强主驾感知、5个毫米波雷达、12个超声波传感器、2个高精度定位单元和1套V2X系统。极狐阿尔法S HI先行版PRO则配置了3颗激光雷达，感知设备总量达到了34颗，宣称可以实现99.9%的障碍物识别率。