在一个晴朗的早晨，您正横过马路到达另一侧的办公室，就在途中，您注意到无人驾驶的金属片，一个机器人向前进，然后陷入困境，决定越过路还是不行？一个很强的问题使您心中一惊：“车子通知我了吗？” 然后，当您发现车速自动降低并为您找到出路时，您会感到放心。但是等一下发生了什么？机器如何获得人的智能？
在本文中，我们将通过深入研究自动驾驶汽车中使用的传感器以及它们如何准备驱动我们未来的汽车来尝试回答这些问题。在深入探讨自动驾驶汽车的基本知识，其驾驶标准，主要关键参与者，他们目前的开发和部署阶段等之前，我们将考虑自动驾驶汽车，因为它们是主要市场自动驾驶汽车的份额。
无人驾驶汽车的历史
无人驾驶自动驾驶汽车最初是从科幻小说中诞生的，但是现在它们几乎准备上路了。但是技术并不是一didn而就的。自动驾驶汽车的实验始于1920年代后期，当时汽车在无线电波的帮助下进行了遥控。然而，这些汽车的有希望的试验开始于1950-1960年代，由DARPA等研究组织直接资助和支持。
直到2000年代，现实才开始成为现实。当时，诸如Google之类的技术巨头开始崛起，给它的竞争对手如通用汽车，福特和其他野外公司带来了打击。Google首先开发了自动驾驶汽车项目，现在称为Google waymo。出租车公司Uber在与丰田，宝马，梅赛德斯奔驰和其他主要市场竞争者的竞争中也连续推出了自动驾驶汽车，而到了由埃隆·马斯克（Elon Musk）驾驶的特斯拉也轰动了市场辣的。
驾驶标准
自动驾驶汽车和全自动驾驶汽车之间的区别很大。该差异基于下面说明的驾驶标准级别。这些标准由国际工程和汽车工业协会SAE（汽车工程师协会）的J3016部分提供，在欧洲由联邦公路研究所提供。它是从零级到五级的六级分类。但是，零级表示没有自动化，而是对车辆进行了完全的人工控制。
级别1-驾驶员辅助：汽车的低级辅助，例如加速控制或转向控制，但不能同时使用。在这里，诸如转向，破坏，了解周围环境等主要任务仍由驾驶员控制。
级别2-部分自动化：在这个级别上，汽车可以辅助转向和加速，同时大多数关键功能仍然由驾驶员监控。这是当今行车中最常见的水平。
级别3-有条件的自动化： 转到级别3，汽车将使用传感器监控环境状况并采取必要的动作，例如制动和转向时打滑，而如果有任何意外情况发生，则驾驶员将在那里干预系统。
级别4-高度自动化：这是一种高度自动化，其中汽车无需人工输入即可完成整个旅程。但是，这种情况有其自身的条件，即只有当系统检测到交通状况安全且没有交通拥堵时，驾驶员才能将汽车切换到此模式。
级别5-全自动：此级别适用于迄今为止尚不存在的全自动汽车。工程师们正在努力实现这一目标。这将使我们无需手动输入转向或制动器即可到达目的地。
自动驾驶/无人驾驶车辆中使用的各种传感器
自动驾驶汽车使用的传感器种类繁多，但主要包括使用摄像头，RADAR，LIDAR和超声传感器。下面显示了自动驾驶汽车中使用的传感器的位置和类型。
上述所有传感器将实时数据馈送到电子控制单元（也称为Fusion ECU），在该单元中对数据进行处理以获取周围环境的360度信息。构成自动驾驶汽车心脏和灵魂的最重要的传感器是雷达，激光雷达和摄像头传感器，但我们不能忽略其他传感器的贡献，例如超声波传感器，温度传感器，车道检测传感器和GPS 。
下图显示了在Google Patents上进行的研究，该研究侧重于自动驾驶或自动驾驶车辆中传感器的使用，该研究分析了每种技术（包括激光雷达，声纳，雷达和使用用于每辆自动驾驶车辆的基本传感器的摄像头，用于物体和障碍物检测，分类和跟踪。
上图显示了自动驾驶汽车的专利申请趋势，该趋势着重于传感器中的传感器使用，因为可以解释为借助传感器开发这些汽车始于1970年代。尽管发展速度还不够快，但增长速度却非常缓慢。造成这种情况的原因可能很多，例如未开发的工厂，未开发的适当研究设施和实验室，高端计算的不可用以及自动计算车辆的自动决策所用的高速互联网，云和边缘架构。
在2007年至2010年间，这项技术突然增长。因为在此期间，只有一家公司负责Ie通用汽车，并且在接下来的几年中，这项技术竞赛由科技巨头Google参加，现在各家公司都在研究这项技术。
可以预见的是，在未来几年中，将会有一大批新公司进入这一技术领域，以不同的方式进一步开展研究。
无人驾驶汽车中的雷达
雷达在帮助车辆了解其系统方面起着重要作用，我们早先已经构建了一个简单的超声波Arduino雷达系统。雷达技术在第二次世界大战期间首次广泛使用，德国专利发明人克里斯蒂安·休斯迈尔（Christian Huelsmeyer）的专利“电动望远镜”的应用是雷达技术的早期实现，可以探测到3000 m外的船只。
如今，雷达技术的发展日新月异，在军事，飞机，舰船和潜艇中带来了许多用例。
雷达如何工作？
雷达是一个缩写RA DIO d etection一个ND [R anging，并从它的名字几乎是它可以理解，它适用于无线电波。发射器向各个方向发射无线电信号，如果途中有物体或障碍物，这些无线电波会反射回雷达接收器，发射器和接收器频率的差与传播时间成正比，可以用来测量距离并区分不同类型的物体。
下图显示了雷达的发射和接收曲线图，其中红线是发射信号，蓝线是在不同时间从不同对象接收的信号。因为我们知道发送和接收信号的时间，所以我们可以执行FFT分析以计算物体与传感器的距离。
在自动驾驶汽车中使用雷达
RADAR是在汽车钣金材料后方行驶以使其自动驾驶的传感器之一，这项技术已在20年前的汽车生产中投入使用，这使汽车具有自适应巡航控制和自动功能成为可能紧急制动。与像摄像头这样的视觉系统不同，它可以在夜间或恶劣的天气下看到，并且可以预测数百码之外物体的距离和速度。
RADAR的缺点是，即使是高级雷达也无法清楚地预测其环境。考虑到您是站在车前的骑单车的人，因此Radar不能肯定地预测您是骑单车的人，但它可以将您识别为物体或障碍物，可以采取必要的行动，也无法预测行进方向。您所面对的方向只能检测您的速度和移动方向。
为了像人一样驾驶，车辆必须首先像人一样看。可悲的是，雷达并没有太多细节要求，它必须与自动驾驶汽车中的其他传感器结合使用。诸如Google，Uber，Toyota和Waymo之类的大多数汽车制造公司都严重依赖于另一种称为LiDAR的传感器，因为它们是特定于细节的，但其范围只有几百米。这是自动驾驶汽车制造商TESLA的唯一例外，因为他们使用RADAR作为其主要传感器，并且Musk确信他们的系统将永远不需要LiDAR。
早期，雷达技术没有发生太多的发展，但是现在它们在自动驾驶汽车中的重要性越来越高。各种技术公司和初创公司都在推动RADAR系统的发展。下面列出了重塑RADAR在交通中的作用的公司
博世
博世最新版的RADAR正在帮助创建车辆可以行驶的本地地图。他们将地图图层与RADAR结合使用，可以根据GPS和RADAR信息确定位置，类似于创建道路签名。
通过添加来自GPS和RADAR的输入，博世的系统可以获取实时数据并将其与基本地图进行比较，匹配两者之间的模式，并以高精度确定其位置。
借助这项技术，汽车可以在恶劣的天气条件下驾驶自己，而无需过多依赖相机和LiDAR。
WaveSense
WaveSense是一家位于波士顿的RADAR公司，该公司认为自动驾驶汽车不需要像人类一样感知周围环境。
他们的雷达与其他系统不同，它使用穿透地面的波通过创建路面图来穿透道路。他们的系统在距离道路10英尺的地方发射无线电波，并传回信号，以绘制土壤类型，密度，岩石和基础设施图。
该地图是道路的唯一指纹。汽车可以将其位置与预先加载的地图进行比较，并将自己定位在水平2厘米和垂直15厘米的范围内。
WaveSense技术也不依赖于天气条件。传统上，探地雷达用于考古，管道工程和救援；Wavesense是第一家将其用于汽车用途的公司。
月波
自1940年德国物理学家鲁道夫·吕内堡（Rudolf Luneburg）发明球形天线以来，球形天线一直受到RADAR行业的认可。它们可以提供360度的感应功能，但是直到现在，问题仍然在于难以以小尺寸制造以用于汽车用途。
借助3D打印的结果，可以轻松进行设计。Lunewave正在3D打印的帮助下设计360度天线，尺寸大致相当于乒乓球的大小。
天线的独特设计使RADAR能够在380码的距离处感应障碍物，这几乎是普通天线可以实现的两倍。此外，该球体允许从单个单元而不是20度传统视角进行360度感测。由于尺寸较小，因此更易于将其集成到系统中，并且RADAR单元的减少减少了处理器上的多图像拼接负载。
无人驾驶汽车中的LiDars
激光雷达代表栗GHT d etection一个第二ř anging，它的成像技术一样RADAR但代替使用无线电波，它使用光（激光）用于成像的环境。它可以借助点云轻松生成周围的3D地图。但是，它无法匹配相机的分辨率，但仍然足够清晰，可以分辨出物体面对的方向。
LiDAR如何工作？
LiDAR通常可以在自动驾驶汽车的顶部作为旋转模块看到。当它旋转时，它以每秒150,000个脉冲的速度高速发光，然后测量它们在撞到前方障碍物之后返回的时间。当光以每秒300,000公里的高速度行进时，可以借助公式Distance =（光速x飞行时间）/ 2以及公式中不同点的距离轻松地测量障碍物的距离。收集环境后，将其用于形成可以解释为3D图像的点云。LiDAR通常会测量物体的实际尺寸，如果在汽车上使用，则会给出加分。您可以在本文中了解有关LiDAR及其工作原理的更多信息。
LiDar在汽车中的使用
尽管LiDAR似乎是一种不可替代的成像技术，但它也有其自身的缺点，例如
- 高昂的运营成本和艰难的维护
- 大雨期间无效
- 太阳角度大或反射大的地方成像不良
除了这些缺点之外，像Waymo这样的公司也正在大力投资于这项技术，以使其变得更好，因为他们严重依赖于该技术在其车辆上使用，甚至Waymo也使用LiDAR作为其对环境成像的主要传感器。
但是仍然有像特斯拉这样的公司反对在其车辆中使用激光雷达。特斯拉首席执行官伊隆·马斯克最近制定有关使用激光雷达的的评论“是一个傻瓜的差事，任何人都依靠雷达注定雷达。”他的公司Tesla无需使用LiDAR就能实现自动驾驶，Tesla中使用的传感器及其覆盖范围如下所示。
这直接与诸如福特，通用巡航，优步和Waymo之类的公司相提并论，他们认为LiDAR是传感器套件的重要组成部分。那是我的预测。” 大学也支持麝香放弃LiDAR的决定，因为车辆两侧的两个廉价摄像头可以以接近LiDAR的精度检测物体，而成本仅为LiDAR的一小部分。下图显示了特斯拉汽车两侧的摄像头。
无人驾驶汽车中的相机
所有自动驾驶车辆都使用多个摄像头，以360度全方位查看周围环境。前后左右各使用多个摄像头，最后将图像缝合在一起以具有360度视角。同时，有些相机的视野范围最大可达120度，范围更短，而另一些则着眼于更狭窄的视野，以提供远距离的视觉效果。这些车辆中的某些摄像头具有鱼眼效果，可以具有超宽全景。所有这些相机都与某些计算机视觉算法一起使用，这些算法可以对车辆进行所有分析和检测。您还可以查看我们前面介绍的其他与图像处理相关的文章。
在汽车中使用相机
车辆中的相机在诸如泊车辅助和监视汽车后部等应用中已使用了很长时间。现在，随着自动驾驶汽车技术的发展，人们重新考虑了摄像头在汽车中的作用。摄像头在提供360度全方位的环境视野的同时，还能在道路上自主驾驶车辆。
为了获得道路周围的景象，在车辆的不同位置集成了摄像头，在前面使用了广角摄像头传感器，也称为双目视觉系统，在左侧和右侧使用了单目视觉系统，在后部使用最后使用了一个停车摄像头。所有这些摄像头单元都将图像带到控制单元，并缝合图像以具有环绕视图。
无人驾驶车辆中的其他类型的传感器
除上述三个传感器外，还有一些其他类型的传感器可用于自动驾驶汽车中，用于各种目的，例如车道检测，轮胎压力监控，温度控制，外部照明控制，远程信息处理系统，前灯控制等。
自动驾驶汽车的未来是令人兴奋的，并且仍在发展中，将来，许多公司将挺身而出，并为此制定许多新的法律和标准，以安全使用该技术。