原标题：自动驾驶中的传感器以及传感器组合方案

在自动驾驶技术中，传感器及其组合方案扮演着至关重要的角色。这些传感器能够实时感知车辆周围环境的信息，为自动驾驶系统提供决策依据。以下是对自动驾驶中常用传感器及其组合方案的详细解析：

一、自动驾驶中的传感器
二、传感器组合方案

1. 摄像头

• 类型：单目、双目、三目摄像头等。

• 功能：负责中远距离识别，能精准识别车道线、交通标识、车辆、行人等固定和移动物体。摄像头对光照条件有一定要求，但技术成熟且成本低廉。

• 应用：广泛用于自动驾驶的行车和泊车场景中，如自适应巡航、车道保持、自动泊车等。

2. 激光雷达（LiDAR）

• 功能：通过向目标发射激光束并接收反射回来的信号，获取目标的三维位置信息。激光雷达提供极高精度和抗干扰能力，是当前自动驾驶技术发展的趋势。

• 应用：主要用于自动驾驶的高精度地图构建、障碍物检测、路径规划等。

• 成本：激光雷达成本较高，但随着技术的发展和规模效应的显现，其成本有望逐渐降低。

3. 毫米波雷达

• 功能：工作在毫米波波段，能够提供深度信息和速度数据。毫米波雷达对天气和光照条件不敏感，但在复杂环境下的漏检率较高。

• 应用：常用于自动驾驶中的自适应巡航、盲点监测、变道辅助等功能。

4. 超声波雷达

• 功能：通过发射超声波并接收反射回来的信号来测算距离。超声波雷达结构简单、成本低廉，但探测距离有限且易受环境因素影响。

• 应用：主要用于自动驾驶中的泊车辅助、低速碰撞预警等功能。

5. 其他传感器

• GPS：提供车辆的位置信息。

• IMU（惯性测量单元）：测量车辆的加速度、角速度等运动状态信息。

• 远程雷达和短程雷达：根据探测距离的不同，用于不同场景下的安全辅助。

自动驾驶的传感器组合方案通常根据应用场景和性能需求进行设计。以下是一些常见的组合方案：

1. 行车自动驾驶传感器组合

• 单车道自动驾驶辅助：前视单目摄像头或前向毫米波雷达，实现自动紧急制动（AEB）和自适应巡航（ACC）功能。

• 多车道自动驾驶辅助：在单车道自动驾驶辅助的基础上，增加车尾部两角的毫米波雷达，实现对车辆侧后环境的感知。进一步增加车前毫米波角雷达，实现变道辅助、路口辅助等功能。

• 点对点自动导航驾驶：激光雷达x1~3+毫米波雷达x5~8+ADS摄像头x7~10，实现全方位环境感知和冗余配置，确保自动驾驶的安全性和可靠性。

2. 泊车自动驾驶传感器组合

• 倒车辅助：车前、车后各安装4颗超声波雷达，以及车辆四周共4颗鱼眼摄像头，实现倒车时碰撞预警和提供车辆四周环境影像辅助倒车。

• 自动泊车：在倒车雷达的基础上，车侧两边各增加2个长距超声波泊车雷达，达到共12颗超声波雷达，实现自动泊车。进一步结合全景摄像头，增强对线性车位的感知能力。

• 记忆泊车和代客泊车：在自动泊车的基础上，增加高精地图和惯性导航定点，与停车场系统结合，实现长距离内的自动泊车。传感器方案通常采用超声波雷达x12+环视摄像头x4，并与行车传感器融合。

综上所述，自动驾驶中的传感器及其组合方案是一个复杂而精细的系统工程，需要综合考虑各种因素以确保在各种驾驶场景下都能做出准确、及时的决策。随着技术的不断进步和成本的降低，自动驾驶技术将会越来越成熟和普及。