無人駕駛汽車要註意路況，理解交通標誌，檢測和分類物體，感知速度/軌跡和其他車輛，並不容易。更重要的是，它必須能夠在地圖上定位自己，才能準確知道行駛的目的地。在跟蹤周圍環境時，無人駕駛汽車必須依賴許多傳感器，包括攝像頭、雷達、超聲波、GPS天線和使用光脈沖測量距離的激光雷達組件。每種傳感器都有其優點和缺點。激光雷達描述了周圍環境的幾個主要參數，包括線數、點密度、水平和垂直視角、探測距離、掃描頻率和精度。除了位置和距離信息之外，激光雷達還提供被掃描物體的密度信息，這些信息可以被後續算法用來在進壹步處理之前判斷被掃描物體的反射率。通過檢測目標物體的空間方位和距離，用點雲描述3D環境模型，並提供目標的激光反射強度信息，提供被檢測目標的詳細形狀描述，不僅在光照條件較好的環境中表現出色，在夜間、雨天等極端情況下也表現出色。總的來說，激光雷達傳感器在精度、分辨率、靈敏度、動態範圍、傳感器角度、主動探測、低虛警率、溫度適應性、黑暗和惡劣天氣適應性、信號處理能力等指標上表現優異。國內外在激光雷達方面做得比較好的公司有威力登、iBeo和速騰聚創。
僅僅依靠單壹類型的傳感器和單壹技術，很難實現安全自主駕駛。它提醒我們，不能在最基本的傳感方案上減少關鍵傳感器，還需要多類型傳感器的冗余配置和信息融合。
首先要搞清楚如何最有效的填補傳感器的固有缺陷。第二步可能更重要，即制定最佳策略來組合不同的數據流，使關鍵信息不會丟失。每個傳感器以自己的圖像更新速率傳輸數據已經是壹個問題，傳感器融合更加復雜——壹些傳感器提供原始數據，而另壹些傳感器提供自己對對象數據的答案。2017我們看到了傳感技術的壹系列進步。VSI實驗室的創始人兼負責人菲爾·馬格尼(Phil Magney)表示:“感知是無人駕駛汽車軟件棧的壹個主要領域，在這個領域有很多創新。”。科技公司、壹級供應商和OEM廠商壹直試圖獲取自己公司缺乏或無法自主研發的傳感器技術。與此同時，過去兩年出現了許多傳感器初創公司，其中許多公司都關註仍處於初級階段的無人駕駛汽車市場。
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