无人驾驶感知传感器包括:摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达。
1、摄像头
摄像头可分为数字摄像头和模拟摄像头两大类。数字摄像头可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号,进而将其储存在计算机里。模拟摄像头捕捉到的视频信号必须经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式,并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。数字摄像头可以直接捕捉影像,然后通过串、并口或者USB接口传到计算机里。
分辨率:用于度量位图图像内数据量多少的一个参数,通常表示成dpi(dot per inch,每英寸点)。简单地说,摄像头的分辨率是指摄像头解析图象的能力,也即摄像头的影像传感器的像素数。
摄像头的工作原理大致为景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转为电信号,经过A/D [1] (模数转换)转换后变为数字图像信号,再送到数字信号处理芯片(DSP)中加工处理,再通过USB接口传输到电脑中处理,通过显示器就可以看到图像了。
图像格式:RGB24,420是最常用的两种图像格式。RGB24:表示R、G、B三种颜色各8bit,最多可表现256级浓淡,从而可以再现256*256*256种颜色。
2、激光雷达
激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。激光雷达是激光技术与现代光电探测技术结合的先进探测方式,由发射系统、接收系统 、信息处理等部分组成。
工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息,如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数,从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。它由激光发射机、光学接收机、转台和信息处理系统等组成,激光器将电脉冲变成光脉冲发射出去,光接收机再把从目标反射回来的光脉冲还原成电脉冲,送到显示器。
激光雷达(LIDAR)是一种集激光,全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)三种技术与一身的系统,用于获得数据并生成精确的地面数字高程模型(DEM)。LIDAR系统的精确度除了激光本身因素,还取决于激光、GPS及惯性测量单元(IMU)三者同步等内在因素。
根据激光测距原理计算,就得到从激光雷达到目标点的距离,脉冲激光不断地扫描目标物,就可以得到目标物上全部目标点的数据,用此数据进行成像处理后,就可得到精确的三维立体图像。激光雷达的主要应用于跟踪,成像制导,三维视觉系统,测风,大气环境监测,主动遥感等方向。
激光雷达具有高精度、高分辨率的优势,同时具有建立周边3D模型的前景。
车载激光雷达又称车载三维激光扫描仪,是一种移动型三维激光扫描系统。其工作原理就是通过不断向周围目标发射探测信号(激光束),并接收返回的信号(目标回波)来计算和描述被测量物理的有关信息,如目标距离、方位、高度、姿态、形状等参数,以达到动态3D扫描的目的。
激光雷达线束越多,视线越密集,测量的精准度、分辨率和安全性也就越高。而车载激光雷达也普遍采用多个激光发射器和接收器,来建立三维点云图。车载激光雷达也并非没有缺点,容易受天气影响便是其天生缺陷。
但毫米波雷达穿透烟、雾、灰尘的能力强(波长越长,穿透性越强),类似于,汽车的卤素大灯与氙气大灯的区别,虽然都觉得氙气灯比卤素灯更高级一些,但在雨雪、雾霾等能见度低的天气里,卤素大灯穿透性却更好。
3、毫米波雷达
毫米波雷达是工作在毫米波波段探测的雷达。通常毫米波是指30~300GHz频域(波长为1~10mm)的。毫米波的波长介于微波和厘米波之间,因此毫米波雷达兼有微波雷达和光电雷达的一些优点。
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。另外,毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头 。
毫米波雷达能分辨识别很小的目标,而且能同时识别多个目标;具有成像能力,体积小、机动性和隐蔽性好,在战场上生存能力强。毫米波与光波相比传播时的衰减小,受自然光和热辐射源影响小。
4、超声波雷达
超声波测距原理是在超声波发射装置发出超声波,它的根据是接收器接到超声波时的时间差,与雷达测距原理相似。超声波发射器向某一方向发射超声波,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播,途中碰到障碍物就立即返回来,超声波接收器收到反射波就立即停止计时。
超声波发生器可以分为两大类:一 类是用电气方式产生超声波,一类是用机械方式产生超声波。
深圳市不止技术有限公司是激光雷达行业头部知名企业,团队自2016年底就开始了多款激光雷达方案的研发,并创造了30多件发明专利,我们作为激光雷达行业多年的资深老兵,对激光雷达有着深厚的技术积累。是一家能提供单点、单线到多线全系列、dtof、itof全品类激光雷达方案定制化的公司,在激光雷达核心硬件、专用芯片、AI算法上具有完整的自主知识产权。(以上转载自网络文章)
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