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自动驾驶中激光雷达与其它传感器融合介绍

自动驾驶话题热度不减,目前大部分自动驾驶还处于L2层级,正逐步向着L3、L4层级迈进。随着自动驾驶层级的不断提升,对传感器的要求也不断提高。目前主流的自动驾驶解决方案有两种:一种是纯视觉为主,另一种是以毫米波雷达为主。纵观即将上市的高层级自动驾驶车辆,多传感器融合将是趋势,今天给大家介绍一下激光雷达与其它传感器的融合。


上市/即将上市智能自动驾驶车型传感器搭载状况一览

车型

最早时间

激光雷达

毫米波雷达

摄像头

超声波雷达

驾驶层级

小鹏P5

已上市

2

5

13

12

准L3级

长城WEY

2021年11月交付

3

8

8


准L3级

ARCFOX极狐

2021年Q4交付

3

6

12

13

L4

智己L7

2022年一季度交付

预留2颗升级

5

12

12

L2

蔚来ET7

2022年一季度交付

1

5

11

12

准L3级

上汽R ES33

2022年量产

1

8

12


L2

宝马BMW Ix

2022年量产

1

5

10

12

L3

奥迪e-tron

2022-2023年上市

1

5

6

16

L3


多传感器融合利用不同的传感器的优势弥补其他传感器的弱势,从而实现更强的感知能力。激光雷达分辨率高、可成像,摄像头可识别道路场景及目标分类,毫米波雷达测距,测速准确,受环境影响较小。三种传感器各有优势,相互融合感知才能更准确。


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激光雷达可实现周围环境实时感知、高精度地图构建等
Camera可实现盲区检测、交通标志识别、目标行为预测、自动紧急制动等
超声波雷达可实现自动泊车、后向监测等
毫米波雷达可实现自适应巡航(ACC)、前向碰撞预警(FCW)等。



相互融合、取长补短,构建一个更加高效精确的传感系统是必然的发展趋势,激光雷达传感器的融合方式分为前融合和后融合、软件融合和硬件融合等。


前融合和后融合


后融合是目标级的融合,前融合是数据级的融合,后融合是点云同图像感知算法识别结果汇总决策,而前融合是时间同步、空间同步的数据融合感知决策。


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图像后融合的特点:

  • 融合信息少,计算量低;

  • 强依赖于各传感器的感知性能;

  • 对误检、漏检的纠错能力有限。



图像前融合的特点:


  • 可丰富原始信息保留;
  • 处理数据量大,算力要求高;
  • 时空同步精度难以达到要求。


软件融合和硬件融合


图像“软件级”前融合,通过2D、3D图像数据,标定算法经多模态融合数据得到目标框;图像“硬件级”前融合是通过硬件输出经硬件级融合数据得到目标框。


图片


图像“软件级”前融合的特点是:多传感器配置;参数标定+授时同步+融合算法;高精度的时空同步难度较大。


图像“硬件级”前融合的特点是:基于光学和硬件系统实现融合;简化感知系统,提升安全性和环境适应性;图像与深度融合信息,提高检测准确率。


以上就是激光雷达在自动驾驶与各传感器融合的介绍,资料参考探维科技的演讲PPT,如有不足或错误的地方欢迎加群交流指正。今年的激光雷达可谓是非常热闹,海外出现了上市潮,国内也在开始量产,率先搭载激光雷达的小鹏P5已上市。如何让小型化,低成本,车规级,长寿命的激光雷达配合其他传感器让自动驾驶更加快速的落地是大家所关注的,故在12月15日,艾邦将在上海举办激光雷达创新技术及产业链高峰论坛,欢迎大家前来交流讨论。


为促进行业发展,艾邦智能汽车俱乐部建有激光雷达产业链微信群和产业通讯录,邀请激光雷达、光学器件、传感器、激光器、雷达罩、主机厂、芯片、自动化、塑料等厂商加入


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活动推荐:激光雷达创新技术及产业链高峰论坛(12月15日 上海)


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