流量传感器是汽车感知周围环境的硬件基础，在自动驾驶的每个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的配合。相机、毫米波雷达、激光雷达等。流量传感器获取图像、距离、速度等信息，起到耳目的作用。决策模块对信息进行分析处理，做出判断并下达命令，起到大脑的作用。控制模块和身体机构负责执行指令，扮演手脚的角色。环境意识是这一切的基础，所以流量传感器对于自动驾驶来说是不可或缺的。如今，相对于单个流量传感器感知，基于多个流量传感器的ronhe感知在自动驾驶中越来越成为主流。多源数据使得zui终的感知结果更加稳定可靠，更好的利用了每个流量传感器的优点，避免了缺陷。本文将带领读者了解目前自动驾驶汽车中广泛使用的流量传感器以及基于它们的实现。
相机:自动驾驶仪的眼睛
车载摄像头是实现很多预警识别ADAS功能的基础。在ADAS的众多功能中，视觉图像处理系统是基础的，对驾驶员来说更直观，而摄像头是视觉图像处理系统的基础，所以车载摄像头对于自动驾驶来说必不可少。目前基于摄像机可以实现的ADAS功能如下表所示:
以上很多功能都可以通过摄像头实现，有些功能只有摄像头才能实现。车载摄像头价格持续走低，未来多摄像头自行车将成为趋势。相机成本相对较低，价格从2010年的300多元一直在持续下降。到2014年，单个摄像头的价格已经降到200元左右，易于推广应用。根据不同ADAS功能的要求，摄像头的安装位置是不同的。根据摄像头的安装位置，可以分为前视图、侧视图、后视图和内置四个部分。未来要实现ADAS全套功能，自行车至少需要配备5个摄像头。
前视摄像头使用频率zui高，单个摄像头可以实现多种功能。如行车记录、车道偏离预警、前方碰撞预警、行人识别等。前视摄像头一般是广角镜头，安装在车内后视镜或前挡风玻璃上较高的位置，以达到较长的有效距离。
侧视摄像头取代后视镜将成为趋势。由于后视镜的作用范围有限，当坡下的另一辆车在这个范围之外时，就“看不见”了。因为盲点的存在，交通事故的概率大大增加。在车辆两侧安装侧视摄像头，基本可以覆盖盲区，当有车辆进入盲区时，会自动提醒驾驶员注意。
现在车载摄像头应用广泛，价格也相对低廉，而且是zui基本zui常见的流量传感器。相比手机摄像头，车载摄像头的工作条件更加恶劣，需要满足抗震、防磁、防水、耐高温等各种苛刻的要求。制造工艺复杂，技术难度大。特别是ADAS功能使用的前视摄像头，涉及到行车anquan，可靠性bixu非常高。因此，车载摄像头的制造工艺更加复杂。
毫米波雷达:ADAScore流量传感器
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:
与厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、重量轻、空间分辨率高等特点。
与红外、激光等光学导引头相比，毫米波导引头具有穿透雾、烟、尘能力强，传输距离远，quantianhou、全天时的特点。
性能稳定，不受目标物体形状和颜色的干扰。毫米波雷达弥补了其他流量传感器在车载应用中不具备的使用场景，如红外、激光、超声波、摄像头等。
毫米波雷达的探测距离一般在150m-250m之间，一些高性能的毫米波雷达甚至可以达到300m，可以满足汽车高速行驶时探测大范围的需要。同时，毫米波雷达的探测精度高。这些特点使毫米波雷达能够在大范围内监测车辆的行驶情况，同时更准确地探测前方车辆的速度、加速度、距离等信息，是自适应巡航(ACC)和自动紧急制动(AEB)流量传感器的shouxuan。
目前毫米波雷达成本较高，也限制了其在车载的量产。例如，77GHz毫米波雷达系统的单价约为250欧元，高昂的价格限制了毫米波雷达在车辆上的应用。
激光雷达:成本和功能之间的权衡
激光雷达性能优异，是无人驾驶的zui佳技术路线。与其他autopilot流量传感器相比，激光雷达具有chuse的性能:
高分辨率。激光雷达可以获得ji高的角度、距离和速度分辨率，这意味着激光雷达可以利用多普勒成像技术获得非常清晰的图像。
精度高。激光线性传播，方向性好，光束很窄，色散很低，所以激光雷达的精度很高。
抗主动干扰能力强。与微波、毫米波雷达易受自然界广泛存在的电磁波影响不同，自然界中能干扰激光雷达的信号源并不多，因此激光雷达具有很强的抗主动干扰能力。
三维激光雷达一般安装在车顶，可以高速旋转获取周围空间的点云数据，从而实时绘制车辆的三维空间地图。同时，激光雷达还可以测量周围其他车辆在三个方向的距离、速度、加速度、角速度等信息，然后用GPS地图计算出车辆的位置。这些庞大而丰富的数据信息传输到ECU进行分析处理，让车辆快速做出判断。
虽然激光雷达有这么多优点，但是登陆量产机型的zui大障碍还是成本。激光雷达单价几万，高昂的价格很难营销。
自动驾驶的未来:multi流量传感器集成
上面描述了三种zui常用的自动驾驶感知流量传感器类别，下表总结了它们的优缺点:
流量传感器各有利弊，很难互相替代。未来要实现自动驾驶，需要多种流量传感器相互配合，组成汽车感知系统。不同的流量传感器具有不同的原理和功能，在不同的使用场景下可以发挥各自的优势，很难相互替代。比如之前特斯拉的自动驾驶碰撞事故，在ji端情况下，特斯拉的毫米波雷达和前置摄像头都出现了误判。可以看出，摄像头+毫米波雷达方案缺乏冗余性和容错性，难以完成自主驾驶的任务，需要多流量传感器信息ronhe综合判断。
许多相似或不同种类的流量传感器分别得到不同部分和不同类型的信息，这些信息可能相互补充，也可能存在冗余和矛盾，但控制zhongxin只能给出weiyi正确的指令，这就需要控制zhongxin对多种流量传感器得到的信息进行ronhe和综合判断。试想一下，如果一个流量传感器获得的信息要求汽车立即刹车，而另一个流量传感器显示可以继续anquan行驶，或者一个流量传感器要求汽车左转，而另一个流量传感器要求汽车右转。在这种情况下，如果流量传感器的信息未集成，则汽车
所以在使用多个(件)流量传感器的情况下，为了保证anquan，需要用流量传感器进行信息ronhe。Multi流量传感器fusion可以显著提高系统的冗余性和容错性，从而保证决策的快速性和正确性，这是自动驾驶的必然趋势。
同时，使用multiple流量传感器会大大增加需要处理的信息量，甚至包含相互矛盾的信息。如何保证系统能够快速处理数据，过滤无用和错误的信息是非常重要的，这样才能保证系统zui终能够做出及时正确的决策。目前multi流量传感器ronhe的理论方法有贝叶斯准则、卡尔曼滤波、D-S证据理论、模糊集理论、人工神经网络等。其实multi流量传感器fusion在硬件层面实现并不难，zhongdian和难点都在算法上。multi流量传感器fusion软硬件难以分离，但算法是技术壁垒较高的zhongdian和难点，因此算法将在未来占据整个自动驾驶行业价值链的主要部分。