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探究传感器技术在无人驾驶汽车中的应用(2)

来源:传感技术学报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-06-13
作者:网站采编
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摘要:2.2 车载传感器技术的应用 2.2.1 图像传感器 所谓的图像传感器主要是针对光学元件和成像装置,对于外部环境进行及时的测量,摄像头图像对于周围的环境

2.2 车载传感器技术的应用

2.2.1 图像传感器

所谓的图像传感器主要是针对光学元件和成像装置,对于外部环境进行及时的测量,摄像头图像对于周围的环境进行处理,通过对于环境周边的情况进行视觉性的分析,来加强对于视觉传感器性能的掌握。用于防止碰撞等预警现象,在车道预警过程中具有其独特之处,这也是目前其他技术传感器不能实现的。需要加强对于图像传感器的运用和技术的研发,可以及时的对于周边环境进行相应的感知。

2.2.2 激光雷达传感器

激光雷达传感器作为无人驾驶传感器中使用最为强大的一个传感器之一,它可以对于路边的行人和人物海报进行及时的区分。精确的测量,可以通过三维立体空间的模型,以发射激光光束的方式来对于周围的位置、速度和周围的环境进行及时的雷达预测。所预测的效率具有精准度,又具有方向感,在军事和民用中所应用的较为广泛。激光雷达传感器的精密程度较高,它可以自动化的形成3D的环境图形,在无人驾驶系统使用时具有重要的作用。使用机光雷达,短期可以及时的对于汽车运行过程中的周围环境进行预测,有效的促进汽车无人驾驶过程中的安全性[5]。

2.2.3 毫米波雷达传感器

毫米传感器可以分辨很小的目标和实现多个目标,它具有成像强的特点。由于其自身的体积较小,机动性和隐秘性较好,可以及时对周围环境进行预测,同时也可以增强其环境的适用性。无人驾驶汽车运营过程中,对于这种精确性较高的设备中配备现有的AI技术,可以促使毫米波雷达传感器,拥有更广阔的发展前景,发挥其独特的优势。除了视觉传感器之外,这也是现阶段汽车为了防止碰撞而使用的必要的传感器,有助于提升汽车行驶过程中的安全性。

2.2.4 超声波雷达传感器

超声波雷达传感器自身具有成本低,运用灵活的特点,它可以短距离的对于行驶速度进行预测。如果激光雷达在车顶上,可以对于车顶前方的周围环境进行一定的预测,那么对于汽车底部的环境就没有办法进行的预测。汽车底部也是形成了一定的区域的激光雷达,存在一定的盲区,没有办法进行近距离的测量。它只能进行远距离的测量,而这时候使用超声波雷达传感器,就可以对于汽车底部进行近距离的测量,尤其是对于路上、路面出现的小动物等,都可以通过超声波雷达进行及时的预防,减少车辆行驶过程中盲区的存在。可以通过近距离的测量,来实现对车辆的自动停靠,所以对于车辆周围进行及时的监测。

2.2.5 声音传感器

声音传感器是汽车驾驶行驶过程中不可缺少的一个部分,声音传感器中设置了一个话筒,其薄膜震动就会使电容产生变化,微小的电容在不断转换为电压,通过采集器来传递给计算机系统。可以通过振动的图像对于噪音强度进行及时的测量,它是未来无人驾驶汽车使用过程中必不可少的一个环节,尤其是对于商用车和轿车来说,声音传感技术通常情况下是被人们忽视的一种技术,但是声音传感技术的使用,无论是对于外部还是内部环境,都可以对进行及时的监测。

2.3 驾驶辅助系统技术

无人汽车使用过程中,最主要的一个传感技术就是驾驶辅助系统技术,可以确保驾驶者对于周围的环境动态进行及时的辨别、侦测和追踪。可以让驾驶者及时的对于周围存在的危险问题,进行及时的警示和预示,或者在必要的时候通过一系列的汽车操作来确保汽车的安全技术的运行。它的使用是较为广泛的,是系统汽车安全技术和电子技术的相互融合,可以对于周围环境进行及时的预测,对于汽车内和汽车外的光热压力都进行检测,为驾驶者和环境状态进行及时的监察[6]。

3 发展趋势与方向

随着新技能的不断发展,现阶段的汽车已经不再纠结于马力的问题,而是聚焦于传感器使用方面。无人驾驶技术研发以来,对于传感器的应用技术的研究是需要不断的深入,诸如在雷达距离测量和通讯延迟以及成像等问题上,都需要进行不断的研发。在未来几年传感技术将会取得不断很多新的进步,尤其是对于力学传感器、影像成像传感器、数字识别速度传感器以及安全防卫传感器等多方面的传感器都需要进行及时的测量。尽管现阶段来说自动驾驶技术的操作还面临着一定的挑战,使人们很难相信自动驾驶技术会超过人工驾驶技术。但是随着科学技术的不断发展以及传感器技术的不断研发,对于汽车行业来说,自动驾驶技术的研发中也包含了互联网技术的使用,是一个集自动控制体系,以及视觉计算机等多种技术于一体的智能性控制技术,无人驾驶技术的发展也是衡量一个国家综合实力的重要指标和水准,相信在未来具有广阔的发展前景[7]。

文章来源:《传感技术学报》 网址: http://www.cgjsxb.cn/qikandaodu/2021/0613/429.html



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