自动驾驶相关的知识点

自动驾驶

释义

术语 解释
激光雷达 测距的精度非常高，但探测距离短、受天气影响大，成本也高，是个近视
视觉传感器 能较好地识别物体，但对光线要求高，强光反光，光线不足，性能就会大幅下降，弱视+夜盲
毫米波雷达 在障碍物的检测方面能达到较好测距精度，但探测角度小、成本也高。原理是依靠反射的电磁波来探测障碍物，受外部条件影响小，具备直接提供三维数据能力，但毫米波雷达由于波长的原因，分辨率有限，且很难识别静止或非金属物体。
超声波雷达 能探测距离较近的障碍，应用于自动泊车和碰撞警告等场景，缺点在于测距短，需要安装多个，只适用于低速场景，而且超声波的传播速度慢，误差大，可靠性不足
卫星信号定位 优势在于能够为车辆提供绝对位置信息，且定位精度高，主要基于全球卫星导航系统（GNSS），但由于卫星误差、轨道误差、电离层和对流层误差等的存在，单纯 GNSS 的定位精度只有米级，无法满足高等级自动驾驶对厘米级定位的需求
RTK 载波相位差分技术，RTK基站越近，定位越准
RTK-GNSS RTK 和 GNSS 结合，从米级定位精度提升到到厘米级的技术，但遇到隧道桥洞、密集建筑、树木遮挡等没信号、没网的地方，接收不了参考基准站 RTK 的差分数据
IMU (惯性测量单元) 通过陀螺仪、加速度计、磁力计和压力传感器这些零件得出位置、加速度及转动量（角度、角速度），通过牛顿公式计算定位。优点是不靠任何外来信号就能工作，鱼雷等深海里穿梭的武器依靠此类定位技术
PPP-RTK Precise Point Positioning RTK，PPP通过全球分布的约100个基准站解算高精度卫星星历产品的修正操作，可以提供静态毫米至厘米级，动态厘米至分米级的定位服务。缺点是30分钟的初始化时间。主要由美国天宝公司的产品Trimble ® RTX™提供
惯性导航系统 (INS) 是以陀螺和加速度计为敏感器件的导航参数解算系统，该系统根据陀螺的输出建立导航坐标系，根据加速度计输出解算出运载体在导航坐标系中的速度和位置
加速计 是惯性导航系统中使用的传感器类型之一, 测量的是加速度，而不是速度。通过跟踪加速度的大小，以及持续时间的长短，INS可以很容易地通过将加速度乘以时间来计算出速度是多少。(单位是m/s²（即：米/秒的平方）的值意味着每多过一秒，物体的速度就会增加1米/秒)
高级驾驶辅助系统 (ADAS) Advanced Driving Assistance System, 是利用车上的传感器（毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航），在汽车行驶过程中随时来感应周围的环境，收集数据，进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪，并结合导航地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性

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