姓名：张璐
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【嵌牛导读】近年来，随着人工智能技术应用领域的不断拓宽和深入，自动驾驶渐渐进入大众视野，在消费者看来开车变成了一件轻松的事情。
【嵌牛鼻子】智能驾驶、传感器、雷达
【嵌牛提问】智能驾驶系统中传感技术原理是什么？
无人驾驶的想法，由来已久，不少科幻小说中也有相关畅想。当然人们没有想到的是，科技的发展如此迅速，幻想即将变成现实，之前也提过，从谷歌、百度、特斯拉等科技公司，到宝马、奔驰、奥迪等整车厂商，再到大陆、博世、德尔福等零部件巨头，纷纷涉足无人驾驶领域。
首先简单说一下自动驾驶的原理，所有的控制系统都是由传感器、控制器和执行器组成的。
从这个角度上讲，自动驾驶原理其实和人工驾驶非常相似的，人类用眼睛观察路况，而自动驾驶则是使用激光雷达、超声波雷达、摄像头、GPS等传感器来观察路况确定位置。我们用大脑做判断，自动驾驶当然就是用电脑作为控制器来判断。然后我们通过手脚控制车辆方向盘、加速和刹车，自动驾驶也是根据电脑的输出直接去控制车辆。
实现一个智能驾驶系统，基本会有几个层级：
感知层 → 融合层 → 规划层 → 控制层
IMU
感知层是无人驾驶是否可以实现的先决条件，为了能让无人驾驶系统有更高频率地获取定位信息，那就引入频率更高的传感器。这就是百度无人车传感器的联合主演之一——IMU（Inertial Measurement Unit）惯性测量单元。
GPS得到的经纬度信息作为输入信号传入IMU，IMU再通过串口线与控制器相连接，以此获取更高频率的定位结果。
IMU（InerTIal Measurement Unit）学名惯性测量单元，理论力学告诉我们，所有的运动都可以分解为一个直线运动和一个旋转运动，故这个惯性测量单元就是测量这两种运动，直线运动通过加速度计可以测量，旋转运动则通过陀螺。一般的，一个IMU包含了三个单轴的加速度计和三个单轴的陀螺，加速度计检测物体在载体坐标系统独立三轴的加速度信号，而陀螺检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。在导航中用着很重要的应用价值。为了提高可靠性，还可以为每个轴配备更多的传感器。一般而言IMU要安装在被测物体的重心上。
激光雷达
说到无人车，就不得不提到激光雷达。它就是无人车上不停旋转的那顶帽子。它的原理类似于声呐。只不过这里我们用光代替声音，来衡量汽车与障碍物之间的距离。和蝙蝠靠回声定位一样，汽车向四周发射激光束，并通过反射回来的信号绘制出周围环境的3D模型。
毫米波雷达
激光雷达的普及所遇到的最大挑战是：成本过高，单独一个雷达的价格可能就超过了普通小汽车的价格。
为了推进自动驾驶技术的发展，同时要解决摄像机测距、测速不够精确的问题。工程师们选择了性价比更高的毫米波雷达作为测距和测速的传感器。毫米波雷达不仅拥有成本适中的特点，而且能够完美处理激光雷达所处理不了的沙尘天气。
图中所示为百度Apollo 2.0中所使用的毫米波雷达——ConTInental的ARS-408，它被安装在汽车保险杠的正中间，面向汽车的前进方向。
应用在自动驾驶领域的毫米波雷达主要有3个频段，分别是24GHz，77GHz和79GHz。不同频段的毫米波雷达有着不同的作用啊。
24GHz处在该频段上的雷达的检测距离有限，因此常用于检测近处的障碍物（车辆），能够实现的ADAS功能有盲点检测、变道辅助等；频段在77GHz左右的雷达，最大检测距离可以达到160米以上。
当然无人车的感知层建立是一个非常复杂的过程，需要好几层不同感知系统，从而保证正确地识别周围环境。除了文中提到的IMU、激光雷达、毫米波雷达外，还有已被广泛应用的超声波雷达、摄像头、GPS等传感器。
能否正确感知周围地环境，这是无人车实现的必要先决条件。我们期待无人驾驶给我们上演的奇幻大片。
