本文深刻剖析了自動駕駛攝像頭、雷達、激光雷達三大傳感器的未來趨勢，主要根據他們主要特點、優劣勢和技術的發展現狀進行詳細的描述。

　　要想在2021/2022的年度車型上實現SAE L4/L5的全自動駕駛功能，就需要應用多種傳感器冗余系統。當今的半自動駕駛系統采用了各種各樣數量和設計的雷達和攝像頭系統。而高性能價格合理、能檢測300米半徑內信息的激光探測與測距系統開發，還處在預研階段。大多數汽車制造商都認為，如果要實現全自動駕駛，雷達，攝像頭和激光雷達這三大傳感器系統缺一不可。

　　到底是什么自動駕駛？

　　如果一輛車配備了巡航和限速功能，這算是自動駕駛嗎？當然不算，但如果加上自動距離保持和自適應巡航控制（ACC Adaptive Cruise Control）、并且司機可以在某些情況下短暫地將控制權交給車子本身呢？

　　對于自動駕駛的不同類別劃分已經在以下表一中列出了。這一分類在美國是基于國際工程與汽車工業協會SAE3016標準列出的，在歐洲則是聯邦高速公路研究所制定的。具體可以參考車云菌以往的文章（一篇文章讀懂NHTSA自動駕駛分級），這里不做贅述。

　　自動駕駛分級

　　到目前為止，沒有汽車制造商能在量產的汽車中實現L3或更高等級的自動駕駛功能，但也有一部分已經生產出了樣車。有些國家正在制定法律，以準入一些預計2020/2021上市的SAE L3自動駕駛汽車。

　　要實現L1-L5自動駕駛分別需要什么樣的傳感器？如上文所說，目前有基于攝像頭/雷達/激光雷達的三種傳感器系統。盡管停車所需的超聲波傳感器目前已被廣泛應用，但它們對自動駕駛來說沒什么作用。攝像頭和雷達系統如今都已經配備在了自動駕駛L1和L2的汽車上，它們也是是實現更高等級自動駕駛的先決條件。

　　圖1：汽車中使用的不同傳感器

　　如今的攝像頭系統采用CMOS圖像傳感器（complementroy meta-odix sensor互補金屬氧化物半導體，一種大規模集成電路制造工藝和技術），能達到100-200萬像素的高清傳感器。單雙目攝像頭和雷達系統融合，能為駕車人提供障礙物或者移動物體的速度、距離和外觀形狀等信息。近程（工作在24 GHz）或遠程（工作在77GHz）雷達傳感器一般裝在車身的前部和后部，用來確定車身前后的交通狀況，它們能監控從距離1厘米到數百米間的狀況。目前，激光探測系統很少被用于汽車量產中，這一技術的巨大潛能還有待繼續開發，但首先需要解決成本和滿足車規標準的問題。

　　攝像頭 后視和360度攝像頭

　　視頻影像能給人類司機提供很多駕車信息，同時也能作為輸入信息被用于高度自動駕駛汽車。后視和360度攝像頭能讓司機更好地了解車子周圍的環境狀況。如今，2D攝像頭在顯示圖像和加載更多輔助信息（如輪胎轉向角度等）方面非常常用。高端品牌車商更開始在車上加裝帶有3D影像顯示功能的攝像頭了。

　　為了讓3D顯示更加真實，通常需要4-6個攝像頭聯合輸入信號。而且在“圖像拼接”過程中需要格外注意，以防損失任何圖像信息或者產生重影。

　　不論2D還是3D攝像頭都需要圖像傳感器有至少130dB的高動態范圍（動態范圍指一個多媒體硬盤播放器輸出圖像的最亮和最暗部分之間的相對比值）。只有這么高的動態范圍才能保證，即使陽光直射到鏡頭上，傳感器也能得到清晰的圖像信息。目前市場上最好的圖像傳感器動態范圍達到145dB，通過24位的接口與圖像信號處理器（ISP Image Signal Processor）相連。普通的鏡頭系統動態范圍遠遠低于這個值。

　　另一個關鍵品質特征則是圖像傳感器的光線強度。目前，市場上最好的傳感器信噪比（SNR Signal to Noise Ratio輸出信號同時輸出的噪聲信號的比值）能達到1比1mlx（毫勒克斯），每秒顯示幀數達到30幀。

　　當前，汽車后視和360度攝像頭系統通常采用中央集中架構。也就是說，一個中央控制模塊統一處理4到6個攝像頭的原始數據。而由于這種數據處理是通過軟件完成的，就對處理器提出了很高的要求。因為需要更多的FPGA（Field－Programmable Gate Array，即現場可編程門陣列，一種可編程半定制集成電路，可以更快更好地實現集成電路設計功能）來加快硬件處理的速度，在系統中造成了很高的能量損失。最新的數據壓縮方法也需要大量的存儲空間。

　　以下圖片展示了另一種方法，該方法將圖像處理過程分散在各個攝像頭上，再將處理后的數據通過Ethernet（局域以太網）傳送給汽車車機主機（包含主顯示屏控制功能的電子控制模塊），從而完成圖像的收集和顯示。單個的圖像信息在攝像頭內處理，再通過以太網接口和短延時視頻編碼器H264被送到音響主機的主處理器中。圖2展示的是未來車載攝像頭系統從模擬信號向數字信號發展的過程。

　　圖2：未來車載攝像頭系統從模擬信號向數字信號的發展

　　到2020年，大多數攝像系統都將是以數字信號為基礎的。現有的數字攝像系統將獲得的原始數據處理后送到顯示模塊進行圖像顯示。圖3則展示了這一過程。

　　圖3：中央集中式圖像處理

　　非中央集中化的方式完全去掉了攝像頭控制模塊（ECU），只留下了智能攝像頭和車機主機。說得更直白一點，這一方法在攝像頭和中央攝像頭控制模塊中各有一個處理步驟，圖4列出了相關細節。

　　圖4：兩階段系統路徑

　　第一階段（在數碼攝像頭內部），處理圖像信息，完成在視覺效果方面的轉換，如魚眼和濾鏡，圖像壓縮以及以太網處理和傳送也在這里完成。第二階段（在中央攝像頭模塊里），完成視頻解碼、中間存儲和將圖像顯示在屏幕上的過程。

　　這一方法使后視攝像頭能夠壓縮信息并通過以太網傳輸到車機主機上。圖5顯示了一個此類高度集成化的數碼后視攝像頭的技術細節。

　　圖5：高度集成化的車用后視攝像頭

　　數碼攝像頭還有一種應用，是將4個攝像頭的視頻信號融合成一個360度無死角觀察視線，如圖6所示。

　　圖6：360環視

　　前視攝像頭系統

　　這一類系統常常用于距離中等或更遠的場合，如在90米到250米的距離上。這些攝像頭采用算法來自動檢測物體、給它們分類并判斷出距離它們的遠近。例如，攝像頭能判別行人和騎自行車的人、摩托車、路邊黃線、橋梁橋墩和馬路牙子。這類算法也被用在探測交通標識和信號上。

　　中程攝像頭往往會就十字路口的情況、行人、前車緊急剎車、探測到的車道和信號燈情況給司機以警告。長程攝像頭則被用于辨識交通標志、基于視頻信息控制車距和道路導航 。

　　在這些攝像頭系統中，因為只有直接來源于圖像傳感器的原始數據會被用到，所以不怎么需要對顏色進行準確地復原。通常，系統會采用帶有RCCC矩陣（Red Clear Clear Clear， 指一個像素帶有一個紅光和三個無色濾鏡）的顏色濾鏡，從而在大多數圖像傳感器中得到比RGB（Red Green Blue， 紅綠藍）濾鏡更高的光線強度（從而圖像也才更清晰）。

　　中程和遠程攝像頭之間最主要的區別就是鏡頭的孔徑角度，也叫FoV（Field of View視場）。中程鏡頭的水平視界（與水平線的夾角）約為70度到120度，而孔徑角度更廣的攝像頭的水平視界通常為35度。

　　未來的系統會將中程和遠程圖像的內容通過光學系統集成起來，屆時，攝像頭的圖像傳感器將超過700萬像素。