自动驾驶使用的激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达
在介绍自动驾驶使用的激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达之前，我们先来了解一下目前自动驾驶使用的两种方案：纯视觉自动驾驶和视觉加激光雷达自动驾驶
1. 纯视觉自动驾驶：纯视觉自动驾驶系统主要依赖于摄像头来感知和理解周围环境。通过计算机视觉算法，系统可以对图像进行目标检测、跟踪和分类，实现障碍物检测、车道保持、交通信号识别等功能。纯视觉自动驾驶系统的优势在于其成本相对较低，并且可以提供丰富的视觉信息。然而，纯视觉系统对光照条件、天气和环境变化等因素较为敏感，可能在复杂的场景中表现不稳定。
2. 视觉加激光雷达自动驾驶：视觉加激光雷达自动驾驶系统综合使用了视觉传感器（如摄像头）和激光雷达来感知周围环境。激光雷达可以提供高精度和高分辨率的距离和深度信息，对于障碍物检测和定位非常有用。通过融合视觉和激光雷达的数据，可以提高自动驾驶系统的鲁棒性和可靠性，实现更准确和安全的驾驶。视觉加激光雷达自动驾驶系统的优势在于其稳定性和可靠性，不受光照和天气条件的影响。然而，该系统的成本相对较高，并且其数据处理和算法复杂度也较高。
特斯拉自动驾驶使用的是纯视觉方案。国内的新能源汽车厂商如理想、小鹏等，采用的是视觉加激光雷达的方案，实际上这种方案仅仅采用激光雷达是不够的，上市车型一般都还要配置数量不等的毫米波雷达和超声波雷达做辅助。
激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达工作原理
这三种雷达的工作原理大同小异，主要如下：
1. 发射信号：
激光雷达通过发射器产生一束非常狭窄、高能量的激光束。这些激光束通常是由激光二极管或固态激光器产生的，它们具有较短的脉冲宽度和较窄的光束角度；
超声波雷达通过发射器产生超声波信号，这些信号通常在20 kHz至200 kHz的频率范围内。发射器将超声波信号转化为机械振动，通过压电材料或电磁驱动器产生声波。
毫米波雷达通过天线发射毫米波信号，这些信号具有较高的频率和较短的波长，通常在30 GHz至300 GHz的频段。
2. 接收回波：发射的信号会与周围的物体相互作用，部分信号会被物体反射、散射或吸收。信号接收器会接收到这些反射回来的信号。
3. 信号处理：接收到的信号会被处理和分析，以提取有关目标物体的信息。这些信息包括信号的强度、到达时间、相位等。
4. 距离测量：通过测量信号的到达时间，雷达可以计算出目标物体与雷达的距离。这是通过将发射的信号与接收到的信号之间的时间差转换为距离来实现的。
5. 目标检测和跟踪：通过分析信号的特征，如强度、频率偏移等，雷达可以检测和跟踪周围的目标物体。这些目标物体可以是障碍物、车辆、行人等。
激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达的各自优势
激光雷达：
1. 高精度测量：激光雷达可以提供非常精确的距离测量，通常精度可以达到毫米级别，适用于需要高精度测量的应用场景。
2. 高分辨率：激光雷达的波束宽度较小，可以提供较高的空间分辨率，能够准确地识别和定位小尺寸物体。
毫米波雷达：
1. 能够穿透雨雪雾霾等恶劣天气：毫米波雷达的波长较长，能够穿透一些恶劣天气条件下的干扰，如雨雪雾霾等。
2. 多目标检测能力：毫米波雷达可以同时检测和跟踪多个目标物体，适用于需要同时监测多个物体的应用场景。
3. 适用于长距离测量：毫米波雷达可以实现较长距离的测量，通常可以达到几百米到几千米的范围。
超声波雷达：
1. 低成本：超声波雷达相对于激光雷达和毫米波雷达来说成本较低，适用于一些预算有限的应用场景。
2. 安全性高：超声波雷达使用无害的声波进行测量，对人体和环境无害，适用于一些需要考虑安全性的应用场景。
3. 适用于近距离测量：超声波雷达适用于近距离测量，通常在几米到十几米之间，适合一些近距离障碍物检测和避障的应用场景。
激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达的各自劣势
激光雷达：
1. 价格昂贵：激光雷达使用复杂的激光器和高精度的光学组件，因此价格较高，限制了其在某些应用中的广泛使用。
2. 受环境影响：激光雷达对于光线强烈或强反射表面的环境比较敏感，如阳光直射、镜面反射等情况下可能会出现测量误差。
毫米波雷达：
1. 分辨率限制：毫米波雷达的分辨率相对较低，无法提供与激光雷达相同的高精度测量结果。
2. 多径干扰：毫米波雷达在复杂环境中容易受到多径干扰的影响，即信号在目标物体周围反射多次导致测量结果的误差。
3. 雷达波束宽度：毫米波雷达的波束宽度相对较大，可能导致目标物体的精确定位和测量困难。
超声波雷达：
1. 有限的测距范围：超声波雷达的测距范围相对较短，通常在几米到十几米之间，对于需要长距离测量的应用有限。
2. 分辨率限制：超声波雷达的分辨率相对较低，无法提供与激光雷达或毫米波雷达相同的高精度测量结果。
3. 受环境影响：超声波雷达对于空气湿度、温度等环境因素敏感，这些因素可能会对测量结果产生一定的影响。
正因为这三种雷达各有优劣势，将它们同时安装在具备自动驾驶能力的汽车上，就可以取长补短，在自动驾驶中扮演着不同的角色，发挥各自具有独特的作用：
激光雷达在自动驾驶中的作用是提供高精度的三维地图和障碍物检测。它能够准确地测量目标物体的距离和位置，并生成高分辨率的点云地图。这些点云地图可以用于实时定位和建图，以及障碍物检测和路径规划。
超声波雷达在自动驾驶中的作用是提供近距离的障碍物检测和避障功能。由于超声波雷达具有较低的成本和较好的障碍物穿透能力，它通常用于检测车辆周围的近距离障碍物，如停车、倒车和低速行驶时的障碍物避让。
毫米波雷达在自动驾驶中的作用是提供远距离的障碍物检测和跟踪功能。由于毫米波具有较高的频率和较短的波长，毫米波雷达可以实现较远距离的探测和精确的速度测量。它通常用于检测远距离的目标物体，如高速行驶时的车辆和行人。
综上所述，激光雷达主要用于高精度的地图建立和障碍物检测，超声波雷达主要用于近距离的障碍物检测和避障，毫米波雷达主要用于远距离的障碍物检测和跟踪。这些传感器的综合使用可以实现全方位的环境感知和安全驾驶。