智能驾驶汽车常用雷达传感器综述(收藏版)

智能驾驶汽车常用雷达传感器综述

雷达传感器及优缺点

1）雷达传感器

智能车要实现在未知环境中的自主行驶，必须要具备在各种环境中获得实时可靠的外部信息的能力。在国内外智能车开发过程中，使用最多的环境感知传感器除了机器视觉外就是雷达。根据雷达波段的不同主要包括激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。从美国的DAPAR 挑战赛到中国的“智能车未来挑战赛”，几乎每一辆参赛的自主车都有激光雷达的身影，图中用红色矩形标注的区域均表示自主车使用各种类型的激光雷达，这其中包括单线激光雷达、多线激光雷达、毫米波雷达等，如错误!未找到引用源。所示。

智能车雷达传感器配置

目前激光雷达在智能车领域主要应用于障碍检测、动态障碍检测识别与跟踪、路面检测、定位和导航、环境建模等方面。激光雷达根据探测原理，可以分为单线(二维)激光雷达和多线(三维激光雷达)，其中三维激光雷达可以分为单向多线和三维全向激光雷达。其中单线扫描激光雷达只有一条扫描线，通过旋转扫描得到一条线上的深度信息，如德国SICK光电设备公司研发的LMS系列激光雷达；多线扫描激光雷达通过多条扫描线的旋转扫描，得到多条线上的深度信息，如德国IBEO公司的LD ML激光雷达；三维全向激光雷达则扫描的是一个空间，得到一个空间内的深度信息。

2）雷达传感器的优缺点

雷达与摄像机的根本不同在于其环境探测模式属于主动探测，也就是雷达属于主动传感器，即雷达对物体的感知信息来源于自身，而摄像机作为被动传感器则是被动接受外界环境中物体的信息，因此相对于机器视觉而言，雷达受外界环境影响小，在深度信息的获取上，其可靠性和精确性要高于被动传感器。

除此之外，雷达相对于摄像机等其它传感器相比有以下优势：激光雷达采用主动测距法，接收到的是物体反射回的激光脉冲，从而使得激光雷达对环境光的强弱和物体色彩差异具有很强的鲁棒性；激光雷达直接返回被测物体到雷达的距离，与立体视觉复杂的视差深度转换算法相比更为直接，而且测距更为准确；飞点单线或多线扫描激光雷达每帧只返回几百到几千个扫描点的程距，相比摄像机每帧要记录百万级像素的信息，前者速度更快，实时性更好；另外，激光雷达还具有视角大、测距范围大等优点。

雷达的最大缺点在于其制造工艺复杂，成本较高，尤其是国内在雷达研制方面实力尚存不足，该领域仍然受制于国外先进国家的技术垄断，一台性能较好的激光雷达成本可能达到一台摄像机的10倍甚至更多，这在一定程度上使其广泛应用受到限制。但是作为一项前沿技术研究，智能驾驶在起步发展不可避免要经历高投入的阶段，目前国内一些大学和科研单位也正致力于研发国产雷达，相信不久的将来国产雷达的研究进度会拉近与智能驾驶发展的距离，减小价格对智能车推广应用的阻碍。

激光雷达的感知技术

1）障碍物检测：激光雷达感知技术中障碍物检测研究最多，一般是通过测量智能车前方的高度信息确定障碍物的分布。

2）动态障碍物跟踪：基于激光雷达的动态障碍跟踪是环境理解的重要组成部分，在日常的环境中，动态障碍物跟踪主要包括行人跟

踪和车辆跟踪。

3）环境重建：随着激光雷达的普及和精度的提高，基于激光雷达的三维重建和SLAM的研究近年来也取得了一系列的进展和成果。毫米波雷达及类型

1）毫米波雷达

毫米波雷达工作在毫米波波段，其频域介于30～300GHz之间，如图26所示。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。雨雾对毫米波的影响非常大，所以在有雨有雾的天气，毫米波雷达性能会大大下降，而且毫米波是重要的雷达频段，在很多场合受到的干扰较大。

德尔福ESR“多模式”毫米波雷达

2）毫米波雷达类型

毫米波雷达根据其测距原理的不同，可以分为脉冲测距雷达和连续波测距雷达两种。脉冲测距雷达基本原理类似于激光雷达，所不同在于毫米波雷达采用波长更长的毫米波波段，进而提高穿透空气中微小干扰物体的能力。因此毫米波雷达脉冲测距的原理是通过判断发射脉冲信号与目标反射波之间的时间差，结合从发射脉冲到接收脉冲之间的时间差来计算雷达与探测物体之间的距离。脉冲测距雷达由于成

本高、价格昂贵，所以通常智能车很少采用。