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  • 多传感器融合的需求
  • 多传感器硬件系统构建
  • 多传感器硬件系统的时序闭环

1. 多传感器融合的需求

自动驾驶用来解决的问题:

  • 建图定位、感知问题(路上有什么、堵不堵、好不好走…)、规划控制问题

自动驾驶的传感器:

  • 激光雷达 (LiDAR)
  • 相机 (Camera)
  • 毫米波雷达 (Radar, Radop Detection And Ranging,milimeter wave Radar)
  • 超声波雷达 (ultrasonic Radar)
  • 全球卫星定位系统 (GNSS) RTK (差分定位技术 Real-Time Kinematic)
  • 惯性传感器 (IMU)
  • 轮速计 (Wheel Speedometer)

传感器分类:
运动感知类: GNSS RTK IMU 轮速计 LiDAR Camera ,最后两种实际感知环境的,也能感知自己的运动
解决建图定位问题。

环境感知类:激光雷达、相机、毫米波雷达、超声波雷达
解决感知问题。

为什么解决一个问题需要这么多传感器?
需求侧分析
天气分析:晴天、雨天、雾天、雪天、阴天、…
光照分析:白天、黄昏、黑夜、阳光直射、背光…
距离分析:盲区(0-2m)、近距离(2-40m)、中距离(40-80m)、远距离(80-200)、超远距离(200+)
维度和精度:六自由度观测、速度|加速度|角速度
系统级要求:无漏检、无误检、时间误差小于10ms 位置误差小于30cm…

供给侧分析: (各类传感器各有优劣)

2. 多传感器硬件系统的构建

2.1 感知多传感器分析

Camera

LiDAR

Radar

超声波雷达

只能测距 不能定位

2.2 建图定位多传感器简介

2.3 整车传感器系统设计

3. 多传感器系统的时序闭环

3.1 传感器时钟闭环构建

循环的保持时间一致

3.2 成像同步机制