汽车的自动驾驶技术为什么要采用那么多传感器？
汽车自动驾驶，就好比让一辆没有眼睛、没有耳朵、没有触觉的机器，在复杂的现实世界里自由穿梭。而我们给它装上一大堆传感器，就是为了给它补足这些感官，而且是极其灵敏、极其精确的感官。这么多传感器并非多余，而是为了让这台机器能够“看清”、“听懂”、“感知”周围的一切，做出最安全、最合适的判断。
你可以想象一下，我们人类开车的时候，眼睛能看到前方的车辆、行人、路牌、红绿灯，耳朵能听到鸣笛声、刹车声，身体能感受到车身的震动和轮胎的抓地力。但这些感官能力在很多情况下是有限的。比如，光线不足的时候，眼睛看不清；雨雪天气会影响视线；有些声音可能会被忽略。自动驾驶系统比人类的感官要求更高，它需要在任何时候、任何环境下都能保持高度的警惕和准确的感知。
所以，自动驾驶汽车会用到各种各样的传感器，它们就像人类的“眼睛”、“耳朵”和“触角”，但功能更强大，覆盖范围更广。我们来仔细看看它们都扮演着什么角色，为什么缺一不可：
1. 视觉传感器——让汽车“看懂”世界：
摄像头（Camera）： 这是最直观的传感器，就像人类的眼睛一样。它们负责捕捉周围环境的图像信息。我们看到的各种颜色、形状、纹理，摄像头都能拍下来。
前视摄像头： 这是最重要的“眼睛”，它能识别前方的车辆、行人、自行车、路标、交通信号灯、车道线等等。通过图像识别技术，它能判断这些物体的类型、距离、速度和运动方向。
侧视和后视摄像头： 它们能提供车辆侧面和后方的视野，帮助驾驶员（或者说自动驾驶系统）进行变道、倒车、侧方停车等操作，避免侧方盲区的危险。
广角摄像头： 提供更宽广的视野，尤其在十字路口等复杂场景下，能捕捉到更多信息。
高动态范围（HDR）摄像头： 在光线对比强烈的环境下（比如进出隧道），也能清晰地分辨出明暗细节，不至于因为过曝或欠曝而丢失重要信息。
为什么需要这么多不同功能的摄像头？ 因为单一的摄像头很难在所有场景下都表现出色。比如，在夜间或雨雾天气，普通摄像头可能就“失明”了。而不同的摄像头组合，可以相互补充，提供更全面的视觉信息。
激光雷达（LiDAR Light Detection and Ranging）： 想象一下，它就像一个快速扫描仪，通过发射激光束，测量激光束返回的时间来计算物体的距离和形状。
3D点云： LiDAR能够生成非常精密的3D点云图，就像一张高精度的地图，能够精确描绘出车辆周围环境的三维轮廓，包括地面、建筑物、车辆、行人等。
不受光线影响： LiDAR不受光线强弱的影响，在白天、夜晚、甚至轻度雾霾下都能工作。
高精度测距： 它的测距精度非常高，能够准确地判断障碍物与车辆的距离。
为什么 LiDAR 这么重要？ 尽管摄像头能识别物体，但精确的距离和三维结构信息是至关重要的。LiDAR在这方面表现卓越，能够提供摄像头无法比拟的精确度和立体感。它帮助系统构建出车辆周围环境的“骨架”，为后续的路径规划提供基础。然而，LiDAR成本相对较高，且在某些极端天气（如大雨、大雪）下性能会下降，所以需要与其他传感器配合。
毫米波雷达（Radar Radio Detection and Ranging）： 这种传感器通过发射无线电波来探测物体。
穿透性强： 毫米波雷达的无线电波能够穿透雨、雪、雾等恶劣天气，以及尘埃和烟雾，这使得它在恶劣天气下的感知能力远超摄像头和LiDAR。
测速能力： 它可以非常准确地测量物体的速度，这对于跟踪前车的速度、判断其意图非常有用。
成本较低： 相对于LiDAR，毫米波雷达的成本较低，容易大规模部署。
为什么需要毫米波雷达？ 它是“全天候”工作的战士，能够弥补摄像头在恶劣天气下的不足。例如，在高速公路上跟车时，毫米波雷达能持续准确地感知前方车辆的速度和距离，这是至关重要的安全保障。
2. 定位与测量传感器——让汽车“知道”自己在哪里：
全球导航卫星系统（GNSS Global Navigation Satellite System），通常指GPS： 这是最基础的定位系统，告诉汽车大致在地球上的哪个位置。
航位推算（Dead Reckoning）： 结合惯性测量单元（IMU）的数据，即使在GNSS信号较弱的区域（如隧道内），也能通过计算车辆的运动轨迹来推算出当前位置。
为什么需要 GNSS？ 它是实现自主导航和路径规划的基石。没有精确的定位，自动驾驶车辆就无法知道自己应该去哪里，也就无法规划行驶路线。
惯性测量单元（IMU Inertial Measurement Unit）： IMU包含加速度计和陀螺仪，能够测量车辆的加速度和角速度，从而推算出车辆的速度、方向和姿态变化。
短时高精度： 在短时间内，IMU的测量精度非常高，能够捕捉到车辆细微的运动变化。
辅助定位： 与GNSS结合，IMU可以在GNSS信号丢失时提供短时的高精度位置和方向信息，保证了连续定位的可靠性。
为什么 IMU 很重要？ 自动驾驶系统需要实时了解车辆的运动状态，比如加速、减速、转向等。IMU能够提供这些动态信息，帮助系统更精确地控制车辆的行驶。
轮速传感器： 测量车轮的转速，可以用来估算车速和行驶距离。
补充信息： 它们为系统提供了另一层关于车辆运动速度的信息，可以与IMU和GNSS的数据进行相互验证。
3. 其他辅助传感器——让驾驶更智能、更安全：
超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 通常用于近距离的障碍物探测，比如在低速行驶或泊车时。
低速探测： 它们通过发射和接收超声波脉冲来测量距离，价格低廉且在近距离探测物体时非常有效。
泊车辅助： 这是泊车场景下的“眼睛”，能够帮助车辆准确地判断与周围障碍物的距离，实现精准泊车。
为什么需要超声波传感器？ 在极近距离下，LiDAR或摄像头可能无法提供足够精细的距离信息，而超声波传感器恰好能填补这个空白，特别是在泊车入位时，可以防止轻微刮擦。
高精度地图（HD Map）： 虽然不是传感器本身，但高精度地图是自动驾驶感知系统中不可或缺的一部分。它包含了非常详细的道路信息，如车道线、路缘石、交通标志、红绿灯的位置等。
精确的定位和场景理解： 自动驾驶系统将传感器采集到的实时信息与高精度地图进行匹配，能够实现厘米级的精确定位，并对当前所处的环境有更深入的理解。
为什么高精度地图如此关键？ 它可以预知信息，比如前方即将出现的弯道、限速标志等。通过将实时感知到的信息与地图进行比对，系统能够更早、更准确地做出决策，大大提高安全性。
为什么“越多越好”？
1. 冗余和鲁棒性： 任何一个传感器都可能出现故障或在特定条件下表现不佳。例如，摄像头在极度黑暗或强光下可能无法正常工作，LiDAR在浓雾中性能会下降，雷达容易被金属物体干扰。通过部署多种类型的传感器，可以形成冗余，即使某个传感器失效，其他传感器也能继续提供必要的信息，确保系统的安全运行。这就像人类的多种感官互相补充一样，一种感官失效，其他感官还能勉强应付。
2. 相互印证和增强： 不同传感器提供的信息可以相互印证，提高感知的准确性。例如，摄像头识别出前方是一个行人，而LiDAR和雷达则提供了该行人的精确位置和运动速度。当这些信息一致时，系统对目标的认知就会非常确信。反之，如果信息不一致，系统就知道需要进一步确认或谨慎处理。这种多传感器融合（Sensor Fusion）是自动驾驶技术的核心之一。
3. 适应复杂多变的环境： 现实世界极其复杂且变化莫测。车辆需要在各种天气条件（晴天、雨天、雪天、雾霾）、光照条件（白天、夜晚、隧道）、道路状况（城市、高速、乡村）以及交通场景（拥堵、空旷、施工区）下都能安全行驶。每一种传感器都有其优势和劣势，只有通过多种传感器的协同工作，才能覆盖所有可能的工况，确保感知系统的鲁棒性。
4. 精度和覆盖范围的互补： 有些传感器（如摄像头）在识别物体类型方面表现出色，而另一些（如LiDAR和雷达）在测距和测速方面更精确。有些传感器视野范围广（如前视摄像头），而有些则擅长近距离探测（如超声波传感器）。多种传感器组合，可以实现高精度、广覆盖、全天候的感知能力。
总结来说，汽车自动驾驶之所以要采用那么多传感器，是因为它追求的是一种极致的“看得清、听得见、感觉得到”，并且这种感知能力需要在任何情况下都稳定可靠。 这些传感器各司其职，互相配合，共同构建起一个全方位、高精度的感知系统，为自动驾驶车辆在大千世界中安全、智能地导航奠定坚实的基础。这不像是一种炫技，而是一种必要的功能叠加，是为了将人类的驾驶安全标准提升到一个全新的高度。
你可以想象一下，我们人类开车的时候，眼睛能看到前方的车辆、行人、路牌、红绿灯，耳朵能听到鸣笛声、刹车声，身体能感受到车身的震动和轮胎的抓地力。但这些感官能力在很多情况下是有限的。比如，光线不足的时候，眼睛看不清；雨雪天气会影响视线；有些声音可能会被忽略。自动驾驶系统比人类的感官要求更高，它需要在任何时候、任何环境下都能保持高度的警惕和准确的感知。
所以，自动驾驶汽车会用到各种各样的传感器，它们就像人类的“眼睛”、“耳朵”和“触角”，但功能更强大，覆盖范围更广。我们来仔细看看它们都扮演着什么角色，为什么缺一不可：
1. 视觉传感器——让汽车“看懂”世界：
摄像头（Camera）： 这是最直观的传感器，就像人类的眼睛一样。它们负责捕捉周围环境的图像信息。我们看到的各种颜色、形状、纹理，摄像头都能拍下来。
前视摄像头： 这是最重要的“眼睛”，它能识别前方的车辆、行人、自行车、路标、交通信号灯、车道线等等。通过图像识别技术，它能判断这些物体的类型、距离、速度和运动方向。
侧视和后视摄像头： 它们能提供车辆侧面和后方的视野，帮助驾驶员（或者说自动驾驶系统）进行变道、倒车、侧方停车等操作，避免侧方盲区的危险。
广角摄像头： 提供更宽广的视野，尤其在十字路口等复杂场景下，能捕捉到更多信息。
高动态范围（HDR）摄像头： 在光线对比强烈的环境下（比如进出隧道），也能清晰地分辨出明暗细节，不至于因为过曝或欠曝而丢失重要信息。
为什么需要这么多不同功能的摄像头？ 因为单一的摄像头很难在所有场景下都表现出色。比如，在夜间或雨雾天气，普通摄像头可能就“失明”了。而不同的摄像头组合，可以相互补充，提供更全面的视觉信息。
激光雷达（LiDAR Light Detection and Ranging）： 想象一下，它就像一个快速扫描仪，通过发射激光束，测量激光束返回的时间来计算物体的距离和形状。
3D点云： LiDAR能够生成非常精密的3D点云图，就像一张高精度的地图，能够精确描绘出车辆周围环境的三维轮廓，包括地面、建筑物、车辆、行人等。
不受光线影响： LiDAR不受光线强弱的影响，在白天、夜晚、甚至轻度雾霾下都能工作。
高精度测距： 它的测距精度非常高，能够准确地判断障碍物与车辆的距离。
为什么 LiDAR 这么重要？ 尽管摄像头能识别物体，但精确的距离和三维结构信息是至关重要的。LiDAR在这方面表现卓越，能够提供摄像头无法比拟的精确度和立体感。它帮助系统构建出车辆周围环境的“骨架”，为后续的路径规划提供基础。然而，LiDAR成本相对较高，且在某些极端天气（如大雨、大雪）下性能会下降，所以需要与其他传感器配合。
毫米波雷达（Radar Radio Detection and Ranging）： 这种传感器通过发射无线电波来探测物体。
穿透性强： 毫米波雷达的无线电波能够穿透雨、雪、雾等恶劣天气，以及尘埃和烟雾，这使得它在恶劣天气下的感知能力远超摄像头和LiDAR。
测速能力： 它可以非常准确地测量物体的速度，这对于跟踪前车的速度、判断其意图非常有用。
成本较低： 相对于LiDAR，毫米波雷达的成本较低，容易大规模部署。
为什么需要毫米波雷达？ 它是“全天候”工作的战士，能够弥补摄像头在恶劣天气下的不足。例如，在高速公路上跟车时，毫米波雷达能持续准确地感知前方车辆的速度和距离，这是至关重要的安全保障。
2. 定位与测量传感器——让汽车“知道”自己在哪里：
全球导航卫星系统（GNSS Global Navigation Satellite System），通常指GPS： 这是最基础的定位系统，告诉汽车大致在地球上的哪个位置。
航位推算（Dead Reckoning）： 结合惯性测量单元（IMU）的数据，即使在GNSS信号较弱的区域（如隧道内），也能通过计算车辆的运动轨迹来推算出当前位置。
为什么需要 GNSS？ 它是实现自主导航和路径规划的基石。没有精确的定位，自动驾驶车辆就无法知道自己应该去哪里，也就无法规划行驶路线。
惯性测量单元（IMU Inertial Measurement Unit）： IMU包含加速度计和陀螺仪，能够测量车辆的加速度和角速度，从而推算出车辆的速度、方向和姿态变化。
短时高精度： 在短时间内，IMU的测量精度非常高，能够捕捉到车辆细微的运动变化。
辅助定位： 与GNSS结合，IMU可以在GNSS信号丢失时提供短时的高精度位置和方向信息，保证了连续定位的可靠性。
为什么 IMU 很重要？ 自动驾驶系统需要实时了解车辆的运动状态，比如加速、减速、转向等。IMU能够提供这些动态信息，帮助系统更精确地控制车辆的行驶。
轮速传感器： 测量车轮的转速，可以用来估算车速和行驶距离。
补充信息： 它们为系统提供了另一层关于车辆运动速度的信息，可以与IMU和GNSS的数据进行相互验证。
3. 其他辅助传感器——让驾驶更智能、更安全：
超声波传感器（Ultrasonic Sensor）： 通常用于近距离的障碍物探测，比如在低速行驶或泊车时。
低速探测： 它们通过发射和接收超声波脉冲来测量距离，价格低廉且在近距离探测物体时非常有效。
泊车辅助： 这是泊车场景下的“眼睛”，能够帮助车辆准确地判断与周围障碍物的距离，实现精准泊车。
为什么需要超声波传感器？ 在极近距离下，LiDAR或摄像头可能无法提供足够精细的距离信息，而超声波传感器恰好能填补这个空白，特别是在泊车入位时，可以防止轻微刮擦。
高精度地图（HD Map）： 虽然不是传感器本身，但高精度地图是自动驾驶感知系统中不可或缺的一部分。它包含了非常详细的道路信息，如车道线、路缘石、交通标志、红绿灯的位置等。
精确的定位和场景理解： 自动驾驶系统将传感器采集到的实时信息与高精度地图进行匹配，能够实现厘米级的精确定位，并对当前所处的环境有更深入的理解。
为什么高精度地图如此关键？ 它可以预知信息，比如前方即将出现的弯道、限速标志等。通过将实时感知到的信息与地图进行比对，系统能够更早、更准确地做出决策，大大提高安全性。
为什么“越多越好”？
1. 冗余和鲁棒性： 任何一个传感器都可能出现故障或在特定条件下表现不佳。例如，摄像头在极度黑暗或强光下可能无法正常工作，LiDAR在浓雾中性能会下降，雷达容易被金属物体干扰。通过部署多种类型的传感器，可以形成冗余，即使某个传感器失效，其他传感器也能继续提供必要的信息，确保系统的安全运行。这就像人类的多种感官互相补充一样，一种感官失效，其他感官还能勉强应付。
2. 相互印证和增强： 不同传感器提供的信息可以相互印证，提高感知的准确性。例如，摄像头识别出前方是一个行人，而LiDAR和雷达则提供了该行人的精确位置和运动速度。当这些信息一致时，系统对目标的认知就会非常确信。反之，如果信息不一致，系统就知道需要进一步确认或谨慎处理。这种多传感器融合（Sensor Fusion）是自动驾驶技术的核心之一。
3. 适应复杂多变的环境： 现实世界极其复杂且变化莫测。车辆需要在各种天气条件（晴天、雨天、雪天、雾霾）、光照条件（白天、夜晚、隧道）、道路状况（城市、高速、乡村）以及交通场景（拥堵、空旷、施工区）下都能安全行驶。每一种传感器都有其优势和劣势，只有通过多种传感器的协同工作，才能覆盖所有可能的工况，确保感知系统的鲁棒性。
4. 精度和覆盖范围的互补： 有些传感器（如摄像头）在识别物体类型方面表现出色，而另一些（如LiDAR和雷达）在测距和测速方面更精确。有些传感器视野范围广（如前视摄像头），而有些则擅长近距离探测（如超声波传感器）。多种传感器组合，可以实现高精度、广覆盖、全天候的感知能力。
总结来说，汽车自动驾驶之所以要采用那么多传感器，是因为它追求的是一种极致的“看得清、听得见、感觉得到”，并且这种感知能力需要在任何情况下都稳定可靠。 这些传感器各司其职，互相配合，共同构建起一个全方位、高精度的感知系统，为自动驾驶车辆在大千世界中安全、智能地导航奠定坚实的基础。这不像是一种炫技，而是一种必要的功能叠加，是为了将人类的驾驶安全标准提升到一个全新的高度。
网友意见
自动驾驶系统和人对比是很有意思的一件事情，这个问题我想从几个方面说说
在处理驾驶任务上，人眼比目前的摄像头强得多
人眼，或者说人眼-大脑的组合，在处理驾驶任务上相关的很多性能是吊打目前的摄像头传感器的。
1. 黄斑处的像素密度
解剖学意义上的黄斑直径可达5.5mm，而临床意义上的黄斑直径1.5mm，与中央凹直径相近。这个直径的差异使得人眼具有局部的极高像素密度（人眼的空间分辨能力能分辨间隔0.01度的细线，可以认为单个像素宽度为0.005度），配合人眼的转动，可以获得极高分辨率的视野。而目前自动驾驶应用的摄像头量产最高是800万像素。
2. 动态范围和ISO
人眼是自动带HDR的，在亮度差明显的场景下也能把各处的细节看的很清楚。同时能够很好适应强光照和低光照场景的场景。可以参考这个回答。
3. 对焦速度
人眼的对角速度也是很厉害的，在驾驶这件事情上，可以流畅的在看前方——看中控大屏/仪表——看三个后视镜之间来回切换而不失焦。
4. 空间距离判断
得益于人眼的局部高像素密度和大脑处理能力，人双目对于距离的动态判断是很厉害的。在双目之间基线长度不变的情况下保持很大范围的空间距离判断能力。当然驾驶的空间距离判断，还很依赖驾驶经验。
5. 防抖
这个真的是目前民用设备远远比不上的，眼球转动，头部运动，身体的运动下都可以有非常好的运动补偿，不会视觉花掉。
6. 动作预测
人眼同时只能看一个方向的信息，而开始时候我们眼睛是在前方，后视镜，侧方，车内来回切换。这种切换下不出事故，实际上也是视觉-大脑系统能够对目标物进行合理动作预测，确保当时不存在风险。
7. 自标定能力
传感器的使用都是需要标定的，消除因为天然缺陷（内参）和安装位置（外参）所带来的影响。而人眼可以认为是一个具有快速自标定能力的传感器。
人在开车时候，也不是只用眼睛的
看起来开车时候只用了眼睛来感知周围，实际上还有很多其他器官参与。
- 听觉：其他车的喇叭声，其实就是最基础的V2V，人耳的定向能力可以分辨出来是哪辆车在滴滴。
- 触觉：路面的振动，方向盘的回馈，大吨位车辆的振动和噪声，都参与了开车时候的感知和决策。
- 运动感觉：人耳的前庭和半规管实际起到了一个IMU的作用，可以感受到人的运动变化，比如加速度，角速度。这在感知信号的处理里面非常重要，人眼的防抖能力肯定和这个密切相关。
自动驾驶的目标，应该要比人要强
鉴于人眼、人其他感知器官和人的大脑实际上强出目前的摄像头能力太多，所以对于自动驾驶感知来说，需要更多的传感器。
- 人眼可以利用眼球和头颈的转动来获取大范围视野，这个靠目前的2个摄像头是做不到的，所以需要多个摄像头来获得全方位视野。蔚来ET7用了前视*2，侧前视*2，侧后视*2，后视*1的摄像头组合。
- 人眼的像素密度和对焦能力可以（近乎）同时获取近处和远处的信息，要达到这一点，我们需要不同FOV（视场角）的摄像头，比如特斯拉前视的3个摄像头就是不同的探测范围。
- 人眼的测距能力：依靠视觉算法的提升，加上毫米波雷达和激光雷达。为了获取更准确的距离信息，现在越来越多的车开始上Lidar和4D毫米波雷达了。
- 人的运动感知：需要增加可靠的IMU来感知车辆的运动，同时补偿摄像头和激光雷达的运动影响。
- 驾驶意图和全局规划：需要增加地图甚至高精度地图、绝对定位（GNSS）、相对定位（地图匹配）的感知能力。
人的器官能力有极限，而科技的发展则还远远没有到达极限，随着技术发展，视觉，雷达，定位等的性能都会有长足的进步。自动驾驶的目标，首先应该是要性能上超越人，毕竟那么多的交通事故都是人来驾驶所发生的。然后同时考虑降本。成本这件事情，很大程度上跟量是相关的，现在自动驾驶技术不够成熟，批量也不够，所以成本居高不下。随着市场需求和竞争的加剧，相信很快成本会大幅下降，摩尔定律也会在汽车领域产生作用。曾经的拍照手机、音乐手机现在已经一统为智能手机了，各项硬件指标都在军备竞赛一样，相信将来的自动驾驶方案也会越来越完善和先进。
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我是 @彼方说WindyWing，一个做过很多事情的自动驾驶工程师，热爱生活，兴趣广泛。欢迎关注我，带你了解更多有关自动驾驶，新能源汽车的事情。
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