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來源：智車科技?

/?導讀?/

“無人駕駛汽車的研究越來越多，各環(huán)境感知傳感器的分布位置也不同，到底這些傳感器要遵循一個什么樣的布置原則？請看本文介紹。”

傳感器介紹

智能駕駛汽車環(huán)境感知傳感器主要有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、單/雙/三目攝像頭、環(huán)視攝像頭以及夜視設(shè)備。目前，處于開發(fā)中的典型智能駕駛車傳感器配置如表 1所示。

表 1 智能駕駛汽車傳感器配置

環(huán)視攝像頭：主要應(yīng)用于短距離場景，可識別障礙物，但對光照、天氣等外在條件很敏感，技術(shù)成熟，價格低廉；
攝像頭：常用有單、雙、三目，主要應(yīng)用于中遠距離場景，能識別清晰的車道線、交通標識、障礙物、行人，但對光照、天氣等條件很敏感，而且需要復(fù)雜的算法支持，對處理器的要求也比較高；
超聲波雷達：主要應(yīng)用于短距離場景下，如輔助泊車，結(jié)構(gòu)簡單、體積小、成本低；
毫米波雷達：主要有用于中短測距的 24 GHz 雷達和長測距的 77 GHz 雷達 2 種。毫米波雷達可有效提取景深及速度信息，識別障礙物，有一定的穿透霧、煙和灰塵的能力，但在環(huán)境障礙物復(fù)雜的情況下，由于毫米波依靠聲波定位，聲波出現(xiàn)漫反射，導致漏檢率和誤差率比較高；
激光雷達：分單線和多線激光雷達，多線激光雷達可以獲得極高的速度、距離和角度分辨率，形成精確的 3D 地圖，抗干擾能力強，是智能駕駛汽車發(fā)展的最佳技術(shù)路線，但是成本較高，也容易受到惡劣天氣和煙霧環(huán)境的影響。

不同傳感器的感知范圍均有各自的優(yōu)點和局限性（見圖 1），現(xiàn)在發(fā)展的趨勢是通過傳感器信息融合技術(shù)，彌補單個傳感器的缺陷，提高整個智能駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性。

圖 1 ?環(huán)境感知傳感器感知范圍示意圖

全新奧迪A8配備自動駕駛系統(tǒng)的傳感器包括：

12 個超聲波傳感器，位于前后及側(cè)方，4 個廣角 360 度攝像頭，位于前后和兩側(cè)后視鏡，1 個前向攝像頭，位于內(nèi)后視鏡后方，4 個中距離雷達，位于車輛的四角，1 個長距離雷達，位于前方，1 個紅外夜視攝像頭，位于前方，1 個激光掃描儀 Laser Scanner，位于前方。

傳感器的布置原則

無人車傳感器的布置，需要考慮到覆蓋范圍和冗余性。

覆蓋范圍：車體360度均需覆蓋，根據(jù)重要性，前方的探測距離要長（100m），后方的探測距離稍短（80m），左右側(cè)的探測距離最短（20m）。為了保證安全性，每塊區(qū)域需要兩個或兩個以上的傳感器覆蓋，以便相互校驗，如下圖所示[1]：

圖2：?一種典型的傳感器全覆蓋、多冗余配置示意圖

Host Vehicle是無人車實體，ESR，RSDS是毫米波，UTM、LUX、HDL是激光，Camera是工業(yè)相機。從圖中也可以看出，各個方向上均有多個傳感器配置。為了簡潔，圖中的Camera只畫出了前方的，實際上前后左右Camera配置了很多個，使得系統(tǒng)的冗余度更高。

具體安裝在車上，是這樣樣子的：

圖3：傳感器在無人車上的實際安裝。

大部分傳感器都是隱藏式安裝（車前保、后保內(nèi)），

唯一的特例，三維激光安裝在車頂上。

前后探測距離的差異，主要是考慮一些特殊場景下的安全問題。

例如，車輛剛駛出高速公路服務(wù)區(qū)，準備自動變道：初始車速 V1=60km/h；變道過程約需要 t = 3 s；變道完成時與后方車輛的車間時距 τ ≥ 2 s （注 1）左后方來車車速 V2 = 120 km/h；為保證變道安全，本車與左后方車輛的初始安全距離至少為

(V2－V1)×(t+τ)=(120km/h－60km/h)×(3s+2s) ≈ 83m

注1：目前自動變道無相關(guān)的法規(guī)要求，故參考 GB /T20608-2006《智能運輸系統(tǒng)自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)性能要求與檢測方法》中，第5.2.2 條對自適應(yīng)巡航的車間時距做出規(guī)定：τ_min 為可供選擇的最小的穩(wěn)態(tài)車間時距，可適用于各種車速 v 下的 ACC 控制。τ_min ( v) 應(yīng)大于或等于 1 s，并且至少應(yīng)提供一個在 1.5 ~ 2.2 s 區(qū)間內(nèi)的車間時距 τ。在自動變道場景的計算中，為保證安全，選取 τ = 2 s 進行計算。

一般后向 24 GHz 毫米波雷達的探測距離為 60 m 左右，如果車后安裝一臺24GZ毫米波雷達，60～83 m 是危險距離。若前后車距在此范圍內(nèi)，開始變道時，系統(tǒng)誤判為符合變道條件。隨著左后方車輛高速接近，自動變道過程中安全距離不足，本車中途終止變道，返回本車道繼續(xù)行駛。這種情況會干擾其他車輛的正常駕駛，存在安全隱患，也會給本車的乘員帶來不安全感（見圖 4）。

圖 4：?自動變道場景

要解決這個極端場景下智能駕駛汽車自動變道的安全問題，可以考慮增加一個 77 GHz 后向毫米波雷達，它的探測距離可以達到 150 m 以上，完全能滿足這個場景中 83 m 的探測距離要求。當然，可以采用探測距離達到 100 m 以上的 8 線激光雷達或攝像頭( 如 Tesla 車型) 解決 24 GHz 毫米波雷達探測距離不足的問題，還可以通過控制算法設(shè)定車輛必須加速到一定車速才允許自動變道。

而前車安全距離要保證至少100米左右，也保證了車輛有足夠的制動時間。

冗余度：誰都不希望把自己的生命交付給一個/種傳感器，萬一它突然失效了呢？所謂的冗余度，也可以劃分為硬件冗余，或軟件冗余。

如圖1中，前方的障礙物有4類傳感器覆蓋，這樣最大程度上保證前方障礙物檢測不會漏檢或者虛警。這屬于硬件冗余。

再比如車道線檢測。現(xiàn)階段大量的對車道線的檢測均是基于視覺(此處不討論基于激光的傳感器)，對它的冗余則遵循3選2，或少數(shù)服從多數(shù)的選擇。通過多支算法來保證識別的正確性。

算法設(shè)計上用到Sensor Fusion，下圖是CMU的多傳感器融合的障礙物檢測/跟蹤框架[2]：

圖5：CMU的障礙物檢測、跟蹤框架。主要分為兩層，Sensor Layer負責收集各個傳感器測量，并將其抽象為公共的障礙物特征表示；Fusion Layer接收障礙物特征表示，輸出最終的障礙物結(jié)果（位置、速度、類別等）。

除了要保證覆蓋和冗余度，當然在實際安裝中，還要符合每個傳感器和車輛的安裝條件。比如把激光雷達放置在高處，增大了掃描的面積。

智能駕駛車輛的傳感器中，以需要考慮因素較多的毫米波雷達布置為例進行介紹。

毫米波雷達的布置

毫米波雷達的位置

（1）正向毫米波雷達

正向毫米波雷達一般布置在車輛中軸線，外露或隱藏在保險杠內(nèi)部。雷達波束的中心平面要求與路面基本平行，考慮雷達系統(tǒng)誤差、結(jié)構(gòu)安裝誤差、車輛載荷變化后，需保證與路面夾角的最大偏差不超過 5°。

另外，在某些特殊情況下，正向毫米波雷達無法布置在車輛中軸線上時，允許正 Y 向最大偏置距離為 300 mm，偏置距離過大會影響雷達的有效探測范圍。

（2）側(cè)向毫米波雷達

側(cè)向毫米波雷達在車輛四角呈左右對稱布置，前側(cè)向毫米波雷達與車輛行駛方向成 45° 夾角，后側(cè)向毫米波雷達與車輛行駛方向成 30° 夾角，雷達波束的中心平面與路面基本平行，角度最大偏差仍需控制在 5° 以內(nèi)。

圖 6：毫米波雷達位置

（3）毫米波雷達的布置高度

毫米波雷達在 Z 方向探測角度一般只有 ±5°，雷達安裝高度太高會導致下盲區(qū)增大，太低又會導致雷達波束射向地面，地面反射帶來雜波干擾，影響雷達的判斷。因此，毫米波雷達的布置高度（即地面到雷達模塊中心點的距離），一般建議在 500（滿載狀態(tài)）～800 mm（空載狀態(tài)）之間（見圖 6）。

表面覆蓋材料

毫米波雷達大多數(shù)情況都是隱藏布置，采用某些不合適的表面覆蓋材料會屏蔽毫米波或引起波束畸變、駐波變差，使雷達失效或靈敏度降低。因此選用的覆蓋物材料有如下要求。

（1）優(yōu)先選用 PC、PP、ABS、TPO 等電解質(zhì)傳導系數(shù)小的材料，這些材料中不能夾有金屬和碳纖維。如果材料表面有低密度金屬涂層(如車漆)，雖對雷達性能影響不是很大，但必須經(jīng)過測試才可使用。

（2）覆蓋物的表面必須平滑且厚度均勻，不能出現(xiàn)料厚突變或結(jié)構(gòu)復(fù)雜的情況，且厚度最好是雷達半波長的整數(shù)倍，以減少對雷達波的扭曲和衰減。

另外，覆蓋物與雷達面的距離也不能太大，否則雷達容易把覆蓋物誤判為障礙物。在實際布置中，一般把雷達和覆蓋物之間的距離控制在 50～150 mm，如果在造型設(shè)計階段就把毫米波雷達數(shù)據(jù)輸入給造型設(shè)計師，經(jīng)過造型優(yōu)化，最小距離可控制在 15 mm 左右。

毫米波雷達布置其他參考因素

圖 7：?毫米波雷達布置示例

除以上毫米波雷達本身要求外，在布置時，還需要兼顧考慮其他因素，如：雷達區(qū)域外造型的美觀性、對行人保護的影響、設(shè)計安裝結(jié)構(gòu)的可行性、雷達調(diào)試的便利性、售后維修成本等問題 [5]。以下是一些示例（見圖 7）。

智能駕駛車輛只能實現(xiàn)部分場景的自動駕駛，為了能適應(yīng)更多場景，一方面，可以配置性能更好或數(shù)量更多的環(huán)境感知傳感器；另一方面，從降低整車成本考慮，還可以從傳感器的布置優(yōu)化方向入手，充分發(fā)揮傳感器的性能。

參考文獻：

[1] J. Xue, D. Wang, S. Du, D. Cui, Y. Huang and N. Zheng, “A vision-centered multi-sensor fusing approach to self-localization and obstacle perception for robotic cars,” Frontier of Information Technology & Electronic Engineering (FITEE), 2017, 18(1), pp. 122-138, 10.1631/FITEE.1601873.

[2] H. Cho, Y. W. Seo, B. V. K. V. Kumar and R. R. Rajkumar, "A multi-sensor fusion system for moving object detection and tracking in urban driving environments," 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Hong Kong, 2014, pp. 1836-1843.

[3] 王藝帆．自動駕駛汽車感知系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)綜述 [J]．汽車電器，2016(12):12 ~ 16．

[4]? 沈峘．智能車輛視覺環(huán)境感知技術(shù)的研究 [D]．南京:南京航空航天大學，2010．

[5] 陳曉偉．汽車前方車輛識別的雷達和視覺信息融合算法開發(fā) [D]．吉林:吉林大學，2016．

[6] Araki H，Yamada K，Hiroshima Y et al. Development of rear-end collision avoidance system [C]. Intelligent Vehicles Symposium Proceedings of IEEE, 2002: 224 ~ 229

[7] 付銀玲．長測距雷達在轎車上的布置應(yīng)用 [J]．上海汽車，2012(7):15 ~ 18．

[8] 王群，錢煥延．車聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)及感知層關(guān)鍵技術(shù)研究 [J]．電信科學，2012，28(12):1－9

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—THE END—

自動駕駛汽車的傳感器該如何布置？