自動駕駛汽車感知系統關鍵技術分析

摘 要：隨著汽車產業智能化變革與人工智能技術的突破，自動駕駛成為技術發展焦點。自動駕駛汽車依賴感知系統“看懂”路況，其關鍵技術成熟度直接關乎行車安全與應用普及。深入剖析這些技術，對突破技術瓶頸、推動自動駕駛商業化進程具有重要意義。文章深入分析了自動駕駛汽車感知系統的關鍵技術，闡述了各項技術的原理、發展現狀，并探討了不同技術在自動駕駛場景中的協同作用機制。通過對這些關鍵技術的剖析，為進一步推動自動駕駛汽車感知系統的優化和發展提供理論參考，助力自動駕駛技術走向大規模商業化應用。

關鍵詞：自動駕駛汽車 感知系統 環境感知 定位與地圖構建 傳感器融合

伴隨著科學技術的快速發展以及人們對于出行安全，效率要求的日益提升，自動駕駛技術已經逐步成為交通領域中的一個研究重點。自動駕駛汽車的目的是通過整合各種先進技術使得汽車可以不需要人類駕駛員介入就能自動執行行駛任務。而感知系統作為自動駕駛汽車的“眼睛”和“大腦”，負責實時獲取周圍環境信息，并對其進行理解和分析，是實現自動駕駛功能的基礎和前提。準確可靠的感知系統可以對車輛進行決策與控制，保障行車安全提供強有力的支撐。所以對自動駕駛汽車感知系統關鍵技術進行深入研究有實際意義。

1 環境感知技術

1.1 光學傳感器的基本原理和應用

光學傳感器在自動駕駛汽車環境感知中具有核心作用，其根據特殊的光學原理，實現了對于周邊環境信息的有效獲取。它的核心原理就是利用光的性質，由LED光源發出光，光照射在目標物體上時會產生反射和折射，由CCD（電荷耦合器件）或者CMOS（互補金屬氧化物半導體等）圖像傳感器負責采集反射回的光，并把它轉換成電信號，通過一系列復雜信號處理及圖像算法最終產生可以用于分析自動駕駛系統的圖像信息[1]。

以普通車載攝像頭為例，其作為光學傳感器在自動駕駛汽車上的一個典型應用可以為自動駕駛汽車帶來直觀而豐富的視覺信息。目前主流車載攝像頭分辨率持續提升，高端產品已經達到了800萬像素配置，分辨率甚至可以達到4K。這樣的分辨率使攝像頭可以清楚地拍攝到汽車周圍更遠、更微妙的目標，例如200m距離范圍下，交通標志中的文字信息、小型障礙物輪廓等都可以被清楚地識別出來，從而為自動駕駛系統提供了準確的決策依據。攝像頭可以方便地對行人，自行車，機動車，車道線，路牙，標牌，信號燈等交通元素進行識別。在車道保持輔助系統上，攝像頭可以通過識別車道線來實時監控汽車是否背離車道，當發現汽車背離時，會及時發出信號給自動駕駛系統，該系統負責控制車輛的轉向方向，以確保車輛始終能夠在車道內安全行駛。

1.2 激光雷達目標檢測和識別

激光雷達作為自動駕駛環境感知系統中的關鍵傳感器之一，能夠通過向目標物體發射激光束，并捕獲反射回來的激光信號，從而準確地計算出目標物體的距離、方向、高度、速度和姿態、包括形狀在內的許多關鍵參數由此構造了車輛周邊環境的高精度三維圖像，并為自動駕駛系統的運行提供了關鍵環境信息[2]。

在目標檢測中，激光雷達憑借高分辨率與精準測距能力，可高效探測車輛周圍多類目標。機械式激光雷達利用電機驅動整個光機結構進行360°的旋轉，從而能夠對其周圍環境進行全面的掃描，其垂直分辨率與線束的數量有直接的關聯，普通的高線束機械式激光雷達具有較高的角度分辨能力，在100m的距離范圍內，能夠準確地探測到直徑超過10cm的小障礙物。半固態激光雷達減少了大部分機械運動，僅保留部分移動的光學元件（如MEMS鏡片）來實現掃描，探測距離可達200m以上，可清晰檢測遠距離的車輛和行人等目標物體。固態激光雷達并不包含任何機械動作部分，它通常使用相控陣（OPA）或flash激光雷達技術進行掃描，盡管其探測范圍相對較短，不超過100m，但是由于它具有結構簡單，尺寸小，造價低和可靠性高等特點，常被用來進行近距離補盲探測。

對于目標識別，激光雷達通過獲取目標對象點云數據特征并結合高級機器學習與深度學習算法實現了不同種類目標分類識別。通過對目標物體幾何形狀，尺寸大小和反射強度的特征提取，并與事先構建好的目標模型庫匹配，實現了目標物體是否為車輛、行人、自行車或者其他障礙物的精確識別。在復雜的交通環境下，激光雷達技術能夠迅速且精確地鑒別各種車輛，例如轎車、卡車和公交車，并據此判斷它們的行駛狀況和方向，這為自動駕駛系統的決策過程提供了關鍵的參考依據。

1.3 毫米波雷達的特點及其在環境感知中的應用

毫米波雷達是自動駕駛汽車環境感知中最主要的傳感器之一，工作于毫米波頻段內，有著全天候運行的突出優點，其原理是發射機在毫米波頻段發射探測波，電磁波遇障礙物發生反射時，接收機收到反射波并依據收發時間差準確地計算出目標相對距離，相對速度，角度和運動方向等重要信息。目前，車載毫米波雷達的主要工作頻率集中于24GHz，60GHz，77GHz和79GHz等幾個頻段。不同頻段毫米波雷達性能及應用場景存在一定差別，前向雷達通常使用頻段77GHz，波長較短且探測范圍近200m，本實用新型尤其適用于裝于前保險杠內部，以達到前向跟車和碰撞預警的目的。在自適應巡航系統的運行中，77GHz毫米波雷達持續追蹤前方車輛的行駛距離和速度。一旦檢測到前方車輛開始減速，自動駕駛系統將依據毫米波雷達提供的數據來調整本車的速度，以確保與前方車輛的安全距離。角雷達一般使用波長比較長、探測距離比較短的24GHz雷達進行探測，其主要目的是感知汽車周圍障礙物、在視覺盲區對移動物體進行監視、對汽車進行變道輔助和其他輔助功能。

毫米波雷達具備強抗干擾特性，在惡劣天氣與復雜光照條件下仍能穩定工作，并且在黑夜，雨雪及大霧天氣中依然能夠穩定運行。但是也有其局限性，對于目標物體識別的準確性比較差，很難準確分辨出形狀相近的目標，對于復雜交通場景下的小型障礙物或者行人特定姿態可能不能準確識別。因此，在實際使用場景中，毫米波雷達經常與其他傳感器，例如攝像頭和激光雷達等，進行集成和互補，以增強自動駕駛汽車在環境感知方面的全面性和準確度，為自動駕駛系統的決策和行車安全提供了更加可靠的支持。

2 定位和地圖構建技術

2.1 全球導航衛星系統的定位技術

全球導航衛星系統（GNSS）被認為是自動駕駛汽車實現精確定位的核心技術之一，能夠接收來自多個衛星的信號，并通過三角測量的方法來確定車輛在地球上的確切位置。目前，全球領先的導航衛星系統涵蓋了美國的GPS、俄羅斯的GLONASS、中國的北斗衛星導航系統（BDS）以及歐盟的伽利略衛星導航系統（Galileo）。

北斗衛星導航系統在高精度，高可靠性，短報文通信方面有著得天獨厚的優勢，從定位精度上看，民用定位精度可以達到米量級，而利用差分增強技術可以將定位精度進一步提高到厘米量級乃至毫米量級，對自動駕駛汽車能否準確運行于復雜道路環境具有重要意義。在城市道路上行駛，厘米級定位精度可以保證車輛對車道線的精確辨識，達到精確車道保持及自動變道的效果[3]。北斗系統短報文通信功能也可以讓汽車在通信信號弱的地區實現對外信息交互，例如在偏遠山區或者隧道中，汽車可以通過短報文將位置信息、故障報告等信息發送到控制中心，從而提高行車安全可靠性。

2.2 高精度地圖生產更新機制

高精度地圖為自動駕駛汽車安全高效運行提供關鍵空間認知基準，其中蘊含著車道線，交通標志，信號燈，地形地貌等大量道路信息，且準確性極高，詳略得當。繪制高精度地圖是一項復雜且嚴格的工作，一般要綜合運用各種先進技術才能完成。數據采集采用激光雷達，攝像頭等傳感器攜帶于移動測量車上，激光雷達發射激光束采集公路三維點云數據并準確測量公路地形，建筑物及障礙物信息；攝像頭負責捕捉道路的各種圖像，以便準確地識別交通標識、道路標線以及其他與道路有關的特性。利用GNSS和慣性測量單元（IMU）來實現精準的位置定位，以確保收集到的數據能夠準確地反映地理位置信息。原始數據經預處理后，通過專業制圖軟件完成特征提取、分類與矢量化處理，從而將原始數據轉換成高精度地圖的標準格式，這包括道路網絡、車道信息和交通設施等[4]。

高精度地圖更新機制是維持地圖時效性，準確性的關鍵。實時更新由車聯網技術完成，當自動駕駛汽車運行時，道路信息由傳感器進行實時獲取，改變后數據上傳到云端服務器，服務器經過數據的解析與驗證，高精度的地圖得到了及時的更新。在路上有臨時施工，交通管制或者新增交通標志等情況下，汽車可以快速上傳信息，使得地圖得到及時更新并給后續汽車提供精準導航信息。地圖制作公司會根據特定的時間周期，使用移動測量車對道路進行定期的重新采集和更新，以確保地圖的整體準確性和完整性。高精度地圖數據安全與隱私保護問題同樣不可忽視，必須通過加密，訪問控制等多種手段確保地圖數據安全，避免數據泄露與惡意篡改，從而為自動駕駛汽車的安全提供可靠地圖支撐。

2.3 傳感器數據實時定位的方法

根據傳感器數據進行實時定位是復雜環境下自動駕駛汽車精確定位的一種重要方法，該方法通過對多個傳感器數據進行整合，本實用新型彌補了單一傳感器的缺陷，提高了定位精度及可靠性。慣性測量單元（IMU）是用于實時定位的關鍵傳感器之一，由加速度計和陀螺儀組合而成，具備測定車輛加速度和角速度的能力。將加速度積分可計算車輛速度與位移；將陀螺儀所測角速度積分可以獲得車輛姿態變化。IMU有高頻響應、自主性好等優勢，能在較短的時間內給出準確的運動信息，但是測量誤差隨時間累積而逐漸加大。車輛運行時，IMU能夠實時感應車輛加速，減速及轉向運動情況，并提供定位所需基本運動數據。

輪速傳感器測量輪速并結合輪速半徑信息可計算汽車行駛距離與速度，其與IMU相配合可進一步提高定位精度[5]。當汽車在平坦道路運行時，輪速傳感器能夠準確地測量出汽車運行距離，并與IMU解算出的位移進行互證互校。激光雷達和地圖匹配技術同樣是實現實時定位的核心手段，激光雷達采集汽車周邊環境點云數據并將其匹配到預存的高精度地圖上，將點云數據和地圖上特征信息進行比對，例如道路邊緣、建筑物輪廓等，并計算車輛在地圖上準確的位置。在城市街道上行車，激光雷達所掃描的建筑物及道路特征同高精度地圖上信息相匹配，可以達到厘米級精確定位。

3 傳感器融合技術

傳感器融合技術被認為是自動駕駛汽車環境感知系統中的關鍵技術之一，但由于單一傳感器在性能和功能方面的局限性，它無法全面滿足自動駕駛汽車在復雜多變的交通環境中對環境信息的需求、對準確感知要求較高，所以需要集成多種類型傳感器來提高感知系統可靠性與精度。

自動駕駛汽車上常見的傳感器有攝像頭，激光雷達，毫米波雷達和超聲波雷達，這些傳感器都有其特有的優點與局限。攝像頭能提供大量視覺信息并能清楚地識別交通標志，車道線和行人等目標對象，但是在惡劣天氣情況下會顯著降低其性能；激光雷達測距精度高，能夠建立周邊環境三維模型，但是造價昂貴，而且在雨雪霧天氣中探測距離及精度都會受影響；毫米波雷達可以全天候運行，目標物體速度與距離測量比較精確，但是目標物體識別準確性比較差；超聲波雷達多應用于泊車輔助等近距離檢測且檢測距離遠的場合。

傳感器融合技術涵蓋數據層、特征層與決策層三個層級，其中數據層融合指直接整合多傳感器原始數據，當攝像頭與激光雷達數據層融合時，前期攝像頭采集到的圖像數據與激光雷達采集到的點云數據融合，再將其統一處理與分析，綜合運用這兩類資料的優點，可以增強目標對象的探測與識別。特征層的融合方法首先是從多個傳感器的數據中抽取出特征，接著對這些特征進行整合。對攝像頭圖像進行目標對象視覺特征提取，對激光雷達點云數據進行對象幾何特征提取，并對二者進行融合實現目標識別與分類，能對目標物體進行更加全面的描述，提高了識別精度。

4 結語

自動駕駛汽車感知系統中的關鍵技術涉及很多方面，各技術之間互相聯系和互相作用，一起為汽車自動駕駛提供精確而豐富的環境信息。盡管現階段取得顯著進展，但在感知系統可靠性提升等方面仍存在技術挑戰。今后還需繼續深入研究，創新技術，以確保感知系統性能為前提，促進自動駕駛技術由輔助駕駛走向完全自動駕駛，從而實現更安全，更有效，更方便的出行方式。

參考文獻：

[1]郭建宏.多傳感器融合在自動駕駛汽車環境感知中的應用[J].汽車維修技師，2025（02）：13-14.

[2]秦煥美，孫夢麗，盧兆麟.不同感知群體對自動駕駛汽車購買和使用意向的研究[J].交通科技與經濟，2024，26（05）：34-42.

[3]朱小波，譚興文.自動駕駛汽車環境感知與傳感器融合技術[J].汽車與新動力，2024，7（04）：24-27.

[4]何澤宇.面向視覺感知的自動駕駛汽車交通信號燈識別跟蹤方法研究[D].西安：長安大學，2024.

[5]李志遠.基于協同感知的自動駕駛汽車軌跡預測與運動規劃方法研究[D].合肥：中國科學技術大學，2024.