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儀表網 儀表下游】早前,特斯拉電動汽車一位司機在北京發生車禍,并投訴特斯拉公司夸大
自動駕駛儀功能誤導買家后,特斯拉已經在其中國網站上刪除“自動駕駛”、“無人駕駛”等字眼兒。
當時這輛汽車正處于“自動駕駛”模式,但其未能避過停在左側的汽車,導致兩輛汽車損毀,但無人員傷亡。導致汽車界主管受到重壓,監管機構也加強了對自動駕駛功能的監控。
特斯拉承認從發生車禍的北京汽車上下載數據,證實其發生車禍時處于自動駕駛模式,盡管沒有檢測到司機雙手放在方向盤上。特斯拉發表聲明稱,自動駕駛儀不屬于無人駕駛,而僅僅是輔助司機駕駛,司機必須始終保持對汽車的控制。
在無人駕駛中,傳感器負責感知車輛行駛過程中周圍的環境信息,包括周圍的車輛、行人、交通信號燈、交通標志物、所處的場景等。為無人駕駛汽車的安全行駛提供及時、可靠的決策依據。目前常用的車載傳感器包括相機、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達等。根據各個傳感器的特性,在實際應用中往往采用多種傳感器功能互補的方式進行環境感知。
無人駕駛中幾種主流的環境感知傳感器,包括視覺攝像機、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達。那么每種傳感器在同場景下有何不同呢?
車載各傳感器對比
從探測距離角度,毫米波雷達(長距)和激光雷達(遠距離)均能探測到200左右的物體;攝像機雖然能看到更遠的物體,但是遠距離測量精度不準,單目估計在20米以外精度就開始下降,立體相機測量80米以外的物體精度也明顯下降;超聲波雷達用于近距離探測,探測距離通常在3米以內。
從測速功能角度,只有毫米波雷達能夠通過多普勒頻移直接獲得物體速度;激光雷達,攝像機,超聲波三種傳感器均不能直接獲得物體速度。
從抗干擾角度,攝像機作為被動傳感器,依賴外部環境光,在夜間的探測能力較大;而毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達均是有源傳感器,不受白天/黑夜的影響,具有較好的魯棒性。在雨雪、大霧、粉塵等天氣狀況下,毫米波雷達具有良好的穿透性,所以性能不受顯著影響;而攝像機、激光雷達在探測性能上有不同程度的衰減。
本文來源:網易科技、《自動駕駛》
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