無人駕駛感知傳感器包括:攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達。
1、攝像頭
攝像頭可分為數字攝像頭和模擬攝像頭兩大類。數字攝像頭可以將視頻采集設備產生的模擬視頻信號轉換成數字信號,進而將其儲存在計算機里。模擬攝像頭捕捉到的視頻信號必須經過特定的視頻捕捉卡將模擬信號轉換成數字模式,并加以壓縮后才可以轉換到計算機上運用。數字攝像頭可以直接捕捉影像,然后通過串、并口或者USB接口傳到計算機里。
分辨率:用于度量位圖圖像內數據量多少的一個參數,通常表示成dpi(dot per inch,每英寸點)。簡單地說,攝像頭的分辨率是指攝像頭解析圖象的能力,也即攝像頭的影像傳感器的像素數。
攝像頭的工作原理大致為景物通過鏡頭(LENS)生成的光學圖像投射到圖像傳感器表面上,然后轉為電信號,經過A/D [1] (模數轉換)轉換后變為數字圖像信號,再送到數字信號處理芯片(DSP)中加工處理,再通過USB接口傳輸到電腦中處理,通過顯示器就可以看到圖像了。
圖像格式:RGB24,420是最常用的兩種圖像格式。RGB24:表示R、G、B三種顏色各8bit,最多可表現256級濃淡,從而可以再現256*256*256種顏色。
2、激光雷達
激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。激光雷達是激光技術與現代光電探測技術結合的先進探測方式,由發射系統、接收系統 、信息處理等部分組成。
工作原理是向目標發射探測信號(激光束),然后將接收到的從目標反射回來的信號(目標回波)與發射信號進行比較,作適當處理后,就可獲得目標的有關信息,如目標距離、方位、高度、速度、姿態、甚至形狀等參數,從而對飛機、導彈等目標進行探測、跟蹤和識別。它由激光發射機、光學接收機、轉臺和信息處理系統等組成,激光器將電脈沖變成光脈沖發射出去,光接收機再把從目標反射回來的光脈沖還原成電脈沖,送到顯示器。
激光雷達(LIDAR)是一種集激光,全球定位系統(GPS)和慣性導航系統(INS)三種技術與一身的系統,用于獲得數據并生成精確的地面數字高程模型(DEM)。LIDAR系統的精確度除了激光本身因素,還取決于激光、GPS及慣性測量單元(IMU)三者同步等內在因素。
根據激光測距原理計算,就得到從激光雷達到目標點的距離,脈沖激光不斷地掃描目標物,就可以得到目標物上全部目標點的數據,用此數據進行成像處理后,就可得到精確的三維立體圖像。激光雷達的主要應用于跟蹤,成像制導,三維視覺系統,測風,大氣環境監測,主動遙感等方向。
激光雷達具有高精度、高分辨率的優勢,同時具有建立周邊3D模型的前景。
車載激光雷達又稱車載三維激光掃描儀,是一種移動型三維激光掃描系統。其工作原理就是通過不斷向周圍目標發射探測信號(激光束),并接收返回的信號(目標回波)來計算和描述被測量物理的有關信息,如目標距離、方位、高度、姿態、形狀等參數,以達到動態3D掃描的目的。
激光雷達線束越多,視線越密集,測量的精準度、分辨率和安全性也就越高。而車載激光雷達也普遍采用多個激光發射器和接收器,來建立三維點云圖。車載激光雷達也并非沒有缺點,容易受天氣影響便是其天生缺陷。
但毫米波雷達穿透煙、霧、灰塵的能力強(波長越長,穿透性越強),類似于,汽車的鹵素大燈與氙氣大燈的區別,雖然都覺得氙氣燈比鹵素燈更高級一些,但在雨雪、霧霾等能見度低的天氣里,鹵素大燈穿透性卻更好。
3、毫米波雷達
毫米波雷達是工作在毫米波波段探測的雷達。通常毫米波是指30~300GHz頻域(波長為1~10mm)的。毫米波的波長介于微波和厘米波之間,因此毫米波雷達兼有微波雷達和光電雷達的一些優點。
同厘米波導引頭相比,毫米波導引頭具有體積小、質量輕和空間分辨率高的特點。與紅外、激光、電視等光學導引頭相比,毫米波導引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強,具有全天候(大雨天除外)全天時的特點。另外,毫米波導引頭的抗干擾、反隱身能力也優于其他微波導引頭 。
毫米波雷達能分辨識別很小的目標,而且能同時識別多個目標;具有成像能力,體積小、機動性和隱蔽性好,在戰場上生存能力強。毫米波與光波相比傳播時的衰減小,受自然光和熱輻射源影響小。
4、超聲波雷達
超聲波測距原理是在超聲波發射裝置發出超聲波,它的根據是接收器接到超聲波時的時間差,與雷達測距原理相似。超聲波發射器向某一方向發射超聲波,在發射時刻的同時開始計時,超聲波在空氣中傳播,途中碰到障礙物就立即返回來,超聲波接收器收到反射波就立即停止計時。
超聲波發生器可以分為兩大類:一 類是用電氣方式產生超聲波,一類是用機械方式產生超聲波。
深圳市不止技術有限公司是激光雷達行業頭部知名企業,團隊自2016年底就開始了多款激光雷達方案的研發,并創造了30多件發明專利,我們作為激光雷達行業多年的資深老兵,對激光雷達有著深厚的技術積累。是一家能提供單點、單線到多線全系列、dtof、itof全品類激光雷達方案定制化的公司,在激光雷達核心硬件、專用芯片、AI算法上具有完整的自主知識產權。(以上轉載自網絡文章)
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