傳感器選擇標準

工程化的產品平衡可靠性與成本等一系列因素是非常重要的。我們將從如下10個維度，了解相機、激光雷達和（毫米波）雷達的差異。

1，Range 范圍：激光雷達和雷達系統可以探測距離從幾米到200米以上的物體。許多激光雷達系統很難在非常近的距離內探測到物體，而雷達可以在不到一米的距離內探測到物體，這取決于雷達類型（長距離、中距離或短距離）。單攝像頭無法可靠地測量到物體的距離——這只能通過對世界的性質（如平面路面）做出一些假設來實現。另一方面，立體攝像頭可以測量距離，但只能測量到約80米的距離，大于這個距離，精度會顯著下降。

2，Spatial resolution 空間分辨率：由于發射的紅外激光波長較短，激光雷達掃描的空間分辨率約為0.1°。這允許進行高分辨率3D掃描，從而對場景中的對象進行表征。另一方面，雷達不能很好地分辨小特征，尤其是隨著距離的增加。相機系統的空間分辨率由光學元件、圖像上的像素大小及其信噪比決定。當小物體發出的光線擴散到圖像傳感器上的幾個像素（模糊）時，小物體的細節就會丟失。此外，當幾乎不存在環境光來照亮對象時，隨著圖像傳感器的噪聲級增加，對象細節被疊加，空間分辨率會降低。

3，Robustness in darkness 黑暗中的魯棒性：雷達和激光雷達在黑暗中都具有極好的魯棒性，因為它們都是主動傳感器。雖然激光雷達系統的白天性能非常好，但它們在夜間的性能甚至更好，因為沒有可能干擾紅外激光反射探測的環境陽光。另一方面，攝像頭在夜間的探測能力非常低，因為它們是依賴環境光的被動傳感器。盡管圖像傳感器的夜間性能有所提高，但在三種傳感器類型中，它們的性能最低。

4，Robustness in rain， snow， fog 在雨、雪、霧中的魯棒性：雷達傳感器的最大優點之一是在惡劣天氣條件下的性能。它們不會受到雪、大雨或空氣中任何其他障礙物（如霧或沙粒）的顯著影響。作為一種光學系統，激光雷達和相機容易受到惡劣天氣的影響，其性能通常會隨著逆境程度的增加而顯著下降。

5，Classification of objects 物體分類：攝像機擅長對車輛、行人、速度標志等物體進行分類。這是攝像系統的主要優勢之一，人工智能的最新進展更強調了這一點。使用高密度3D點云的激光雷達掃描也可以實現一定程度的分類，盡管其對象多樣性不如攝像頭。雷達系統不允許進行很多物體分類。

6，Perceiving 2D structures 感知二維結構：攝像機系統是唯一能夠解釋二維信息的傳感器，例如速度標志、車道標記或交通燈，因為它們能夠測量顏色和光強度。這是攝像頭相對于其他傳感器類型的主要優勢。

7，Measure speed 測量速度：雷達可以利用多普勒頻移直接測量物體的速度。這是雷達傳感器的主要優勢之一。激光雷達只能通過連續的距離測量來近似速度，這使得它在這方面的精度較低。盡管相機無法測量距離，但可以通過觀察圖像平面上物體的位移來測量碰撞時間。

8，System cost 系統成本：近年來，雷達系統已廣泛應用于汽車行業，目前的系統高度緊湊且價格合理。單目相機也是如此，在大多數情況下價格遠低于100美元。由于硬件成本的增加和市場上數量的顯著減少，立體相機的價格更高。激光雷達在過去幾年中越來越受歡迎，尤其是在汽車行業。由于技術進步，其成本已從75000多美元降至5000美元以下。許多專家預測，未來幾年，激光雷達模塊的成本可能會降至500美元以下。

9，Package size 包裝尺寸：雷達和單攝像頭都可以很好地集成到車輛中。立體攝像頭在某些情況下體積龐大，這使得它們更難集成在擋風玻璃后面，因為它們有時可能會限制駕駛員的視野。激光雷達系統有各種尺寸。360°掃描激光雷達通常安裝在屋頂頂部，因此非常清晰可見。行業向更小的固態激光雷達系統的轉變將在不久的將來大幅縮小激光雷達傳感器的系統尺寸。

10，Computational requirements 計算要求：激光雷達和雷達幾乎不需要后端處理。雖然攝像頭是一種成本高效且易于使用的傳感器，但它們需要大量處理才能從圖像中提取有用信息，這增加了系統的總體成本。

總結：

思考：

1，三種傳感器在Spatial resolution 空間分辨率的強弱排序？

Lidar》Camera》Radar

2， 三種傳感器在robustness in daylight 白天的魯棒性的強弱排序？

Radar》Camera=Lidar

3， 三種傳感器在computational requirements 計算量上的強弱排序？

Camera》Radar》Lidar

審核編輯 ：李倩