自动驾驶中各传感器的优缺点

一、摄像头

1. 摄像头优点

成本低‌ :摄像头具备高分辨率、宽动态范围等特点,在车道识别、交通标志检测等场景中成本优势显著。
语义信息捕获‌ :可捕捉色彩、纹理等高层语义信息,辅助决策系统理解复杂路况(如识别红绿灯状态、道路标志文字)
多任务协同‌:与激光雷达、毫米波雷达等传感器组合使用时,能提升系统对复杂环境的感知能力

2. 摄像头缺点

1)深度感知局限‌,距离判断误差大:

依赖双目或多目测距存在物理基线限制,通过视差计算出物体距离,远距离(30米以上)深度估算误差较大,夜间、逆光或恶劣天气下性能下降明显。
2)对目标物运动轨迹预测受限

摄像头虽然能连续捕捉图像帧,但其本身无法直接获取物体的相对速度信息。纯视觉方案通常依赖光流(optical flow)技术或目标跟踪推断速度,但这种方法精度不高,尤其在图像模糊、采样间隔变动等情况下更易失准,导致系统无法精准预测前方车辆运动趋势。
3)依赖标注,泛化能力弱 :视觉感知系统背后的深度学习模型,需要依赖大量标注清晰、覆盖广泛的训练数据。这些数据通常包括各种交通场景、天气条件、道路类型等,用于训练系统识别各种物体和行为。但真实道路的变化极其复杂,总有新情况是模型"没见过"的。
4)环境敏感性‌ :对光线变化高度敏感,极端环境适应差,夜间、隧道、强逆光、雪天或雨天、对向车远光灯等场景下,其性能会迅速下降。导致图像失真,影响目标检测精度。
5)遮挡与盲区问题难以解决:摄像头由于依赖可见光成像,视野受限非常明显,极容易出现"看不见"的盲区。

二、激光雷达

1.激光雷达优点

激光雷达(LiDAR)的核心优势在于高精度三维环境感知与复杂场景适应能力,但其高昂成本、环境依赖性及数据处理挑战也构成应用瓶颈‌。该技术通过发射激光脉冲测量距离并构建点云地图,实现毫米级测距和厘米级建模,但存在成本高昂、恶劣天气受限、数据量大等明显短板。‌‌
1)‌高精度三维感知‌

  • 通过时间飞行法(Time-of-Flight)实现毫米级测距精度和厘米级建模误差,可精准识别行人、车辆及道路细节。‌‌‌‌
  • 支持全天候作业,尤其在夜间或弱光环境下无需依赖光照条件。‌‌

‌2)复杂场景适应

结合高精地图与深度学习算法,可区分地面点与非地面目标,实现动态障碍物追踪与路径规划

2. 激光雷达缺点

1‌) 成本与规模化挑战‌

  • 传统机械式LiDAR单价达数万元,固态方案虽成本下降但仍高于摄像头等传感器。‌‌‌‌
  • 精密光学元件与MEMS加工依赖供应链稳定性,良品率影响量产周期。‌‌

2‌)环境适应性限制‌

  • 雨雾/尘埃会导致点云散射干扰,降低远距离探测能力。‌‌‌‌
  • 低反射率材料(如深色衣物、透明玻璃)可能产生检测盲区。‌‌‌‌

3‌) 数据量大,处理压力‌

每秒生成TB级点云数据,对车载计算平台和存储带宽要求极高。‌‌‌‌

三、毫米波雷达

1. 毫米波雷达优点

1‌)全天候适应性‌

可穿透雨、雾、雪等恶劣天气,尤其在暴雨中仍能稳定探测100米内目标,显著优于激光雷达。 ‌
2)成本低‌

成本低,适合大规模商业化应用。 ‌
‌3)体积小‌

易于集成至车身(如前保险杠),不影响车辆外观设计。 ‌
4)抗干扰能力强‌

对金属物体和复杂环境(如悬挂横幅、跨桥)的干扰抑制效果明显,提升行车安全。

2. 毫米波雷达缺点

1)分辨率不足‌

无法生成高精度3D图像,难以区分物体形状(如行人 vs 路障),需结合激光雷达或摄像头弥补。 ‌
2)角度分辨率有限‌

毫米波雷达仅能提供目标的径向距离、方位角和速度信息,在俯仰方向上缺少分辨力,缺少目标高度信息,横向探测精度较低,复杂场景(如交叉路口)表现弱于激光雷达。 ‌
3)干扰风险‌

多车同频段雷达可能互相干扰,需算法优化。

四、超声波雷达

1. 超声波雷达优点

‌1)成本低‌

硬件成本仅为激光雷达的1/10至1/5,适合中低端车型大规模部署 ‌
2)全天候工作‌

不受光线影响,雨雾天气仍能稳定运行 ‌
3)体积小‌

便于集成在车头/车尾等位置 ‌

2. 超声波雷达缺点

‌1)探测距离短‌

有效范围通常为0.1-10米,无法满足长距离感知需求 ‌
2)动态场景适应性弱‌

声波传播速度慢(340m/s),难以准确识别高速运动的车辆 ‌
3)精度有限‌

仅能判断障碍物存在及距离,无法构建三维点云或识别物体形状

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