自动驾驶上的三种感知传感器（激光、毫米波雷达和摄像头）优缺点比较

作者徐俊杰@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/475856247

编辑丨3D视觉工坊

传感器选择标准

为自动驾驶车辆选择合适的传感器组是一项微妙的任务，因为公司需要平衡从可靠性到成本的一系列因素，以确定最佳点并选择最佳传感器组。我们将从以下10个维度了解相机、激光雷达和（毫米波）雷达的区别。

1，Range 范围：激光雷达和雷达系统可以探测距离从几米到200米以上的物体。许多激光雷达系统很难在非常近的距离内检测到物体，而雷达可以在不到一米的距离内检测到物体，这取决于雷达类型（长、中、短）。单摄像头无法可靠地测量物体的距离——这只能通过假设世界的性质(如平面路面)来实现。另一方面，立体摄像头可以测量距离，但只能测量约80米的距离，大于此距离，精度会显著降低。

2，Spatial resolution 空间分辨率：由于红外激光波长短，激光雷达扫描的空间分辨率约为0.1°。这允许高分辨率3D扫描以表示场景中的对象。另一方面，雷达不能很好地区分小特征，特别是随着距离的增加。相机系统的空间分辨率素大小及其信噪比决定了相机系统的空间分辨率。当小物体的光传播到图像传感器上的几个像素(模糊)时，小物体的细节就会丢失。此外，当环境光照亮物体时，随着图像传感器噪声水平的增加，物体细节叠加，空间分辨率降低。

3，Robustness in darkness 黑暗中的鲁棒：由于它们都是主动传感器，雷达和激光雷达在黑暗中都有极好的鲁棒性。激光雷达系统虽然白天性能很好，但由于不能干扰红外激光反射探测的环境阳光，夜间性能甚至更好。另一方面，由于依赖环境光的被动传感器，相机在夜间的探测能力很低。虽然图像传感器的夜间性能有所提高，但它们在三种传感器中的性能最低。

4，Robustness in rain, snow, fog 雨、雪、雾中的鲁棒：雷达传感器的最大优点之一是在恶劣天气条件下的性能。它们不会受到雪、大雨或空气中其他障碍物（如雾或沙粒）的重大影响。激光雷达和相机作为一种光学系统，容易受到恶劣天气的影响，其性能通常随着逆境的增加而显著下降。

5，Classification of objects 物体分类：相机擅长对车辆、行人、速度标志和其他物体进行分类。这是相机系统的主要优势之一，人工智能的最新进展也强调了这一点。使用高密度3D激光雷达扫描点云也可以实现一定程度的分类，尽管其对象不如摄像头多样。雷达系统不允许对许多物体进行分类。

6，Perceiving 2D structures 感知二维结构：相机系统是唯一能够解释二维信息的传感器，如速度标志、车道标志或交通灯，因为它们可以测量颜色和光强度。这是相机相对于其他传感器类型的主要优点。

7，Measure speed 测量速度：雷达可以利用多普勒频移直接测量物体的速度。这是雷达传感器的主要优点之一。激光雷达只能通过连续距离测量近似速度，使其在这方面精度低。虽然相机无法测量距离，但碰撞时间可以通过观察图像平面上物体的位移来测量。

8，System cost 系统成本：近年来，雷达系统在汽车行业得到了广泛的应用，目前的系统高度紧凑，价格合理。大多数情况下，单目相机的价格远低于100美元。由于市场上硬件成本的增加和数量的显著减少，立体相机的价格更高。激光雷达在过去几年中越来越受欢迎，尤其是在汽车行业。由于技术进步，其成本已从75000多美元降至5000美元以下。许多专家预测，未来几年激光雷达模块的成本可能会降至500美元以下。

9，Package size 包装尺寸：雷达和单摄像头可以很好地集成到车辆中。在某些情况下，立体摄像头很大，这使得它们更难集成在挡风玻璃后面，因为它们有时会限制驾驶员的视野。各种尺寸的激光雷达系统。360°扫描激光雷达通常安装在屋顶上，因此非常清晰可见。在不久的将来，行业向较小固态激光雷达系统的转型将大大降低激光雷达传感器的系统尺寸。

10，Computational requirements 计算要求：激光雷达和雷达几乎不需要后端处理。虽然摄像头是一种高效、易于使用的传感器，但它们需要大量的处理才能从图像中提取有用的信息，这增加了系统的整体成本。

总结:

思考：

三种传感器在Spatial resolution 空间分辨率的强弱排序？

Lidar>Camera>Radar

2, 三种传感器在robustness in daylight 白天鲁棒的强弱排序？

Radar>Camera=Lidar

3, 三种传感器在computational requirements 计算量的强弱排序？

Camera>Radar>Lidar

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