自动驾驶传感器详解：摄像头、激光雷达、毫米波雷达与惯性传感器

"多传感器融合-第一章-常用传感器硬件介绍" 在自动驾驶技术中，传感器的融合是关键，本文主要介绍了几种常见的传感器硬件，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、惯性传感器、全球导航卫星系统（GNSS）与实时动态定位（RTK），以及一些其他类型的传感器。 首先，摄像头是自动驾驶系统的核心传感器之一。它能捕捉到环境的视觉信息，如物体类型、颜色、形状等，相当于车辆的“眼睛”。摄像头的工作原理是通过光学组件捕获光线，然后由CMOS图像传感器将光信号转化为电信号，并进一步处理成数字图像。镜头组件包括镜片、滤光片和保护膜，而CMOS图像传感器由微透镜、彩色滤光片、光电二极管和光电转换器件等组成。摄像头的应用广泛，包括前视、侧视、后视和环视等，分别用于识别障碍物、车道线、交通信号、盲区检测和泊车辅助等。 其次，激光雷达（LiDAR）利用激光脉冲测量距离，提供高精度的三维点云数据，用于构建环境的精确地图，识别物体的位置和形状。而毫米波雷达则使用毫米波进行探测，穿透力强，能在恶劣天气下工作，主要用于远距离目标检测和测速。 惯性测量单元（IMU）结合了加速度计和陀螺仪，能够测量车辆的加速度、角速度和姿态，提供运动学信息，特别是在短时失去其他传感器数据时，IMU依然能提供连续的定位信息。 全球导航卫星系统（GNSS）和实时动态定位（RTK）则用于精确的地理位置信息。GNSS通常包括GPS、GLONASS、Galileo和BeiDou等系统，提供全球覆盖的定位服务。RTK则能显著提高GNSS的定位精度，达到厘米级，适用于需要高精度定位的自动驾驶场景。 此外，还有其他类型的传感器，如超声波传感器常用于短距离障碍物检测，热红外传感器能感知温度差异，用于夜视和热源检测。 多传感器融合的关键在于互补各种传感器的优缺点，确保自动驾驶系统在各种环境条件下都能准确、可靠地感知周围环境，从而实现安全高效的自动驾驶。