欢迎来到第二周的第一节课我们认为我们现有的所采用的硬件和软件画面中的图片细节进行讨论特别是我们将介绍可发现的各种传感器可用的计算平台设计自动驾驶汽车传感器配置的基础典型的自动化软件的组件，我们最后将讨论形成自动驾驶环境的不同方法

希望到本周末你打造自动驾驶汽车的设备
和软件有一个广泛的认识让我们开始今天的课程在本课程中我们首先将给出传感器的定义可能会讨论问题中的几类传感器然后我们会讨论</>当前自动驾驶中所涉及的硬件让我们从上海开始即使最佳的检测结果也被检测到的限制挑选传感器可以放大自动驾驶的可能任务那是什么？传感器就是可以测量或检测环境特定属性的装置或能够随时间改变环境属性的装置传感器区分两种类型他们所记录的环境属性他们如果记录环境的属性，他们是外部感应传感器 Extero 表示外在的或来自周围的环境当传感器记录了动物的属性她们是感应感应 Proprios 指内在的专业人士的

让我们从讨论开始的外部感应传感器开始我们从自动驾驶中最常见的最广泛的传感器在相机里相机是一种主动式非常摄影收集的传感器场景内的细节信息确实有些人认为相机是唯一真正需要的传感器对于自动驾驶来说但是，目前的技术表现仍然不可能仅使用视觉信息来完成在摄影时我们通常会介绍三个重要的比较指标我们挑选相机是为了他们的感情敏感是创建图像的像素数因此，确定这是图像质量的一种方法我们还可以基于范围选择相机视线范围由摄像机的水平和垂直范围所定义并且可以通过选择镜头和变焦将其调整

另一个重要指标是动态视觉范围巴西的动态视觉范围是图像中最暗和最亮色调的差异高动态视频范围对于自发事件因为会遇到多变的光线条件特别是在夜间通话时间在相机和镜头选择之间有一个重要的权衡应用范围和问题的选择较宽的范围允许在周围有广泛的范围但从一个特定对象吸收的光的图像随着视线范围的增加我们需要解决问题才能找到相同的质量可能遇到的情况的环境信息

相机的其他一些属性也会影响看到例如焦距景深和帧频我们将在视觉上看到的课程三中详细介绍相机和计算机视觉

组合两台范围统一图像平面的相机一个立体相机立体机架允许根据同步图像进行深度估计图片中的像素值可以与其他图片对比提供一个场景的视差图此视差可以然后被伤害来估计

接下来，我们有LIDAR（光学雷达）光谱检测和测距传感器光学视线指向指向向环境中发光并测量反射回的信号

通过测量返回的光量和这个飞行时间范围内的物体方向和反射物体都可以被估计光学雷达通常包括一个带有光源的旋转原件并输出三维点云图评估各种特殊物品因为它是一个具有自身光源的有源传感器光学辐射不受环境照明情况的影响因此，光学雷达并不会在相机上恶劣或多变的条件下所面临的挑战让我们来讨论挑选光学雷达的重要比较指标第一个目标是光源量化标签的8 16 32 和64个光源第二个指标是可以收集的点数点数收集越快3D点云信息可以更详细另一个指标是目的 3D点云的速度越快检测范围也很重要并源光源的输出功率我们有特别关注又一次是指光学雷达传感器的可视角度范围，我们还应该说当前新出现的光学雷达类型水光雷达没有传统光学雷达的旋转元件这些传感器的成本极低且可靠学习完全于芯片中集成实现鼠标观察雷达继续开发中但它确实可以发展可再生的自动驾驶的未来我们的下一个传感器是RADAR（雷达）是指无线电检测和测距

雷达传感器已经可以超越光学雷达测中距并能检测环境的大型物体他们在少数的一些特殊情况大环的影响

让我们讨论一些选择雷达的比较指标选择雷达可基于检测范围位置和速度的测量合理性

雷达也可以被认为是具有宽广范围但视距范围辐射窄但距离范围

我们将讨论的下一个传感器是感应传感器，声纳最初以声音导航和测距距离使用声波测量范围声纳是在低测距设备中测量短距离的传感器

这使它们适合放置场景身体车辆需要靠近其他车辆的情况下移动声纳另一个优点是其成本很低此外，类似雷达和光学雷达一样的声纳不受照明和条件影响声纳可基于一些关键指标进行选择

他们可以测量的最大范围检测数量现在让我们讨论一下本性感应感应感应本性的传感器这里最常见的就是全球导航卫星系统简称GNSS，例如GPS或Galileo（伽利略）惯性测量装置 GNSS接收器用于测量身体车辆的位置、速度有时移动交通工具方向蜘蛛侠应用定位方法和使用的对偶方法地球，IMU还测量旋转角速度身体车辆的去除以及一些可测量的估计车辆的3D方向前进方向最重要的车辆控制最后，我们有一颗星星该传感器追踪地球旋转速度使用这些来估计身体车辆速度和前进方向的变化率这同样是车辆上记录的传感器

因此，总而言之之当前使用的主要传感器包括相机、纳雷达、光学雷达、声波 GNSS,IMU和节点计模块这些传感器具有许多不同的特性包括分辨率检测范围和范围选择合适的传感器配置用于汽车并非不重要这是一个简单的示意图示例用于车辆上的位置我们将在下一个视频回顾此图当我们讨论如何选择传感器配置，以实现特定的操作设计

最后，让我们讨论一下最常见的计算硬件被当今世界的自动驾驶汽车中最关键的部分是计算的大脑汽车的主要决策单元

它接收所有传感器数据并输出驾驶车辆需要的命令新闻公司更喜欢设计自己的计算系统来匹配特定的传感器和程序需求然而，存在一些硬件选项可以处理考虑外的自动驾驶计算任务最常见的例子是Nvidia的Drive PX和Intel＆Mobileye的EyeQ 任何用于自动驾驶的大脑计算都需要大量和并行计算模块特别是对于图像和光学雷达处理进行分割生物检测和地图映射我们过去采用了GPU FPGA和自定义ASIC 是为特定计算设计的专用硬件例如Drive PX单元包含多个GPU 而EyeQ的FPGA都将加速可并行计算任务例如图像处理或神经网络推理最后，快速讨论一些同步问题因为我们要基于相关图片来决定决策必须正确同步系统中不同模块并设立一个统一的时钟幸运的是，GPS 依赖于极其精确的计时功能因此它可以在适当的时候使用一次，传感器的测量必须确保时间一致以便传感器能正常运行

让我们总结一下在本视频中我们学习了传感器可测量属性的不同传感器类型我们介绍了自动驾驶硬件系统中使用的主要传感器讨论了各自的优势和比较指标然后我们简要讨论了可以的自动驾驶计算硬件我们希望，这巩固了学习的关于自主认为的一些概念在下一课中我们将进一步了解如何为自动驾驶汽车选择合适的传感器配置我们下一个视频再见

补充阅读：传感器和计算硬件

如果您想了解更多关于传感器和计算机硬件，检查出第4节从ME597 -自主移动机器人课程在滑铁卢大学。

参考

https://www.coursera.org/learn/intro-self-driving-cars/lecture/LrLty/lesson-1-sensors-and-computing-hardware

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