自动驾驶中的关键传感器：雷达与摄像头
自动驾驶技术的核心在于让车辆能够“感知”周围环境，并基于这些感知信息做出决策。为了实现这一目标，自动驾驶车辆通常配备多种传感器，每种传感器都有其独特的工作原理和优势。其中，雷达（Radar）和摄像头（Camera）是最为常见的两种感知设备。虽然它们都能探测到车辆周围的物体，但在工作方式、获取信息类型以及环境适应性等方面存在显著差异。理解这些区别对于深入了解自动驾驶系统的运作至关重要。
摄像头（Camera）：自动驾驶的“眼睛”
摄像头在自动驾驶系统中扮演着类似人类眼睛的角色，它们通过捕获可见光图像来感知环境。
工作原理
摄像头是基于光学的传感器。它们通过镜头将外部场景的光线聚焦到图像传感器（如CMOS或CCD芯片）上，并将光信号转换为电信号，最终生成数字图像或视频流。
优势
- 丰富的视觉信息： 摄像头能够捕捉到丰富的颜色、纹理和形状信息，这对于识别不同类型的物体（如行人、车辆、交通标志、车道线）至关重要。
- 高分辨率： 现代车载摄像头通常具有较高的分辨率，能够提供清晰细致的图像。
- 成本相对较低： 相较于其他传感器（如高性能激光雷达），摄像头的硬件成本通常更低。
- 成熟的计算机视觉技术： 经过多年的发展，计算机视觉技术在图像识别、目标检测、语义分割等方面已非常成熟，能够高效处理摄像头采集的数据。
劣势
- 受环境光照影响大： 摄像头性能受光照条件显著影响。在夜间、隧道、强逆光或阴影区域，图像质量会下降，甚至无法有效感知。
- 受恶劣天气影响： 雨、雪、雾霾等恶劣天气会导致图像模糊、对比度降低，严重影响其感知能力。
- 难以直接测量距离和速度： 摄像头本身无法直接精确测量物体的距离和相对速度（虽然可以通过双目视觉或运动视差等技术间接估算，但精度和鲁棒性通常不如雷达）。
- 易受眩光和反射干扰： 来自太阳、车灯或其他反光物体的眩光可能导致局部或整体图像过曝，影响感知。
雷达（Radar）：自动驾驶的“蝙蝠”
雷达利用无线电波来探测物体，其工作方式类似于蝙蝠的回声定位。
工作原理
雷达系统发射无线电波（通常是毫米波）脉冲，这些电波遇到物体后会发生反射。雷达接收器捕获反射回来的电波，通过测量发射和接收之间的时间差来计算物体到雷达的距离。同时，利用多普勒效应可以测量物体的相对速度。通过分析反射信号的强度和方向，还可以获取物体的方位角和一些关于其雷达截面积的信息。
优势
- 精确测量距离和速度： 雷达非常擅长精确测量目标的距离和相对速度，这是其核心优势，对于自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）等功能至关重要。
- 不受光照影响： 雷达使用无线电波，与可见光无关，因此在白天、夜晚、隧道等任何光照条件下都能稳定工作。
- 较强的穿透能力： 毫米波雷达对于雨、雪、雾霾等非金属障碍物具有一定的穿透能力，恶劣天气对其影响相对较小。
- 较远的探测距离： 根据设计，雷达可以实现几十米到两百米甚至更远的探测距离。
- 抗眩光能力： 雷达不易受强光或眩光干扰。
劣势
- 分辨率较低： 相较于摄像头，雷达的分辨率较低，难以获取物体的精细形状和细节信息。
- 目标分类能力弱： 雷达主要探测的是物体的物理存在、距离和速度，难以像摄像头那样通过图像识别来准确分类物体（例如，区分一个人和一根杆子可能比较困难，因为它们的雷达反射特征可能相似）。
- 易受金属物体干扰： 金属护栏、井盖等可能产生较强的反射信号，可能导致误报或产生“幽灵”目标。
- 对静止物体的探测挑战（多普勒零点）： 对于与自身车辆相对速度为零的静止目标（例如停在路上的车辆或障碍物），使用基于多普勒效应的雷达可能存在漏检的风险，需要结合其他处理技术。
雷达与摄像头区别对比
下表总结了雷达和摄像头在自动驾驶感知方面的关键区别：
工作原理
- 摄像头： 捕获可见光图像。
- 雷达： 发射和接收无线电波，测量反射信号。
获取信息
- 摄像头： 丰富的视觉信息（颜色、纹理、形状），用于物体识别、分类、车道线识别、交通标志读取。
- 雷达： 精确的距离、相对速度、方位信息，用于目标检测、跟踪、碰撞预警。
分辨率/细节
- 摄像头： 高分辨率，提供详细的图像信息。
- 雷达： 分辨率较低，提供关于物体存在、位置和速度的粗略信息。
环境适应性
- 摄像头： 受光照、天气（雨、雪、雾、霾）、眩光影响大。
- 雷达： 不受光照影响，在雨、雪、雾霾等天气下仍能较好工作，但易受金属物体干扰。
距离/速度测量
- 摄像头： 难以直接精确测量，需依赖算法（如双目视觉、运动视差）。
- 雷达： 非常精确地测量距离和相对速度。
物体分类识别
- 摄像头： 擅长通过图像特征进行复杂物体分类。
- 雷达： 分类能力较弱，主要检测物体的存在。
为什么自动驾驶需要传感器融合？
从上面的分析可以看出，无论是雷达还是摄像头，都存在各自的局限性。单独使用任何一种传感器都难以应对复杂多变的实际驾驶环境。
例如，摄像头在晴朗白天能清晰识别交通标志和行人，但在夜间或浓雾中可能“失明”；而雷达在浓雾中仍能探测到前方车辆并测量其速度，但无法判断那辆车是小轿车还是卡车，也无法看到旁边的交通标志。
因此，现代自动驾驶系统普遍采用传感器融合（Sensor Fusion）技术，将多种传感器（包括雷达、摄像头、激光雷达、超声波传感器、高精地图、GNSS等）的数据进行整合、分析和互补，以构建一个更全面、准确、鲁棒的环境感知模型。
雷达和摄像头在传感器融合中扮演着关键的互补角色：
- 摄像头提供丰富的语义信息，帮助系统识别和分类物体（“前方是辆红色的轿车，旁边有个人行道”）。
- 雷达提供精确的距离和速度信息，弥补了摄像头的不足，特别是在恶劣天气或弱光环境下（“这辆车距离我 50 米，正以 60 公里/小时的速度行驶”）。
通过将雷达检测到的目标与摄像头识别出的图像进行关联匹配，系统可以更可靠地确定“前方 50 米处以 60 公里/小时速度行驶的物体”究竟是“一辆红色的轿车”。这种优势互补极大地提升了自动驾驶系统感知的可靠性和安全性。
总结
摄像头和雷达是自动驾驶中两种核心且互补的传感器。摄像头以其高分辨率和丰富的视觉信息擅长物体识别和分类，但在恶劣环境下的表现受限；雷达则以其精确的距离和速度测量能力以及对环境光照和天气变化的鲁棒性见长，但缺乏对物体细节的感知能力。在实际应用中，自动驾驶系统通过传感器融合技术，有机地结合雷达和摄像头等多种传感器的优势，弥补各自的不足，从而实现对驾驶环境的全面、准确和可靠感知，是构建安全、高效自动驾驶系统的基石。
