环视摄像机 

环视摄像机，一般至少包括四个摄像头，分别安装在车辆前、后、左、右侧，实现360°环境感知，难点在于畸变还原与对接。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，采集到的图像与下图类似。

环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。

通过标定值，进行图像的投影变换，可将图像还原成俯视图的样子。之后对四个方向的图像进行拼接，再在四幅图像的中间放上一张车的俯视图，即可实现从车顶往下看的效果。如下图。

相比于其他传感器，摄像头最为接近人眼获取周围环境信息的工作模式，可以通过较小的数据量获得最为全面的信息，同时因为现在的摄像头技术比较成熟，成本可较低。但是，摄像头识别也存在一定局限性，基于视觉的解决方案受光线、天气影响大；同时，物体识别基于机器学习资料库，需要的训练样本大，训练周期长，也难以识别非标准障碍物；同时，由于广角摄像头的边缘畸变，得到的距离准确度较低。

摄像机的功能 

摄像机在无人车上的应用，主要有两大类功能。分别是感知能力，其次是定位能力。

摄像机的感知能力表现在可以识别车道线（lane）、障碍物（Obstacle）、交通标志牌和地面标志（Traffic Sign and Road Sign）、交通标志牌和地面标志（TrafficSign and Road Sign）和交通信号灯（Traffic Light）

定位能力体现在获取当前无人车的位置。视觉SLAM技术根据提前建好的地图和实时的感知结果做匹配，从而获取当前无人车的位置。视觉SLAM需要解决的最大问题在于地图的容量过大，稍微大一点的区域，就对硬盘的容量要求很高。如何制作出足够轻量化的地图，成为SLAM技术商业化的关键。

摄像机是所有车载传感器中，感知能力最强的。为此特斯拉采用了纯视觉的感知方案，而没有使用激光雷达，当然激光雷达价格昂贵也是一个因素。

GPS/IMU

GPS是全球定位系统（GlobalPosition System）的简称，IMU（Inertial Measurement Unit）惯性测量单元。

GPS在复杂的动态环境中，尤其在大城市，其多路径反射的问题很显著，导致获得的GPS定位信息很容易产生几米的误差。另外，由于GPS的更新频率低（10Hz），在车辆快速行驶时很难给出精准的实时定位。单纯依赖GPS的导航很有可能导致交通事故。因此GPS通常辅助以惯性传感器（IMU）用来增强定位的精度。

IMU是检测加速度与旋转运动的高频（1KHz）传感器，但IMU自身也有偏差积累与噪音等问题影响结果。通过使用基于卡尔曼滤波的传感器融合技术，我们可以融合GPS与IMU数据，结合GPS的定位精度高和误差无积累的特点，与IMU的自主性和实时性的优点。一方面可以实现导航设备之间优势互补，增强系统适应动态的能力，并使整个系统获得优于局部系统的精度；另一方面提高了空间和时间的覆盖范围，从而实现真正意义上的连续导航。因此，GPS/IMU组合的优势在于：

1.系统精度的提高。利用GPS的长期稳定性弥补IMU误差随时间累积的缺点。GPS/IMU组合后的导航误差实际上要比单独的GPS或单独的惯导系统可能达到的误差都小。

2.系统抗干扰能力的增强。利用IMU的短期高精度弥补GPS系统易受干扰、信号易失锁等缺点，同时借助IMU的姿态信息、角速度信息可进一步提高GPS系统快速捕获或重新锁定卫星信号的能力。

3.导航信息的补全。GPS/IMU组合系统与单GPS相比，除了可以提供载体运动的三维位置和速度信息外，还可提供加速度、姿态和航向信息；GPS/IMU组合系统此外可提供100Hz甚至高于100Hz的数据更新率。

IMU惯性器件的标定技术由于加速度计、陀螺仪等惯性器件本身存在缺陷，会产生一些器件误差，如标度因数误差等。另外，在对IMU进行集成的时候，各个器件之间的非正交安装会引起交叉耦合误差。以上这些误差可以通过器件标定来加以补偿,以达到提高其精度的目的。

V2X通信传感

V2X是V2V（Vehicle toVehicle,车车通信）、V2I（Vehicle to Instruction，车路通信）、V2P（Vehicle to Pedestrain）等的统称。通过V2X可以获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，从而带来远距离环境信号。

V2X通信系统可以看做是一个超级传感器，它提供了比其他传感器都高得多的感知能力和可靠性，在自车感知技术尚不能达到高可靠性之前，用V2X可以决定性地其可靠性。V2X是无人驾驶的必要技术和智慧交通的重要一环。

简单来说，V2X技术是利用无线通信技术实现车与车之间、车与道路之间、车与行人之间的信息互通，也就是说，通过人、车、路之间的互相交流，驾驶员能够更好地掌握车辆状态和周围情况，从而有效降低事故发生的风险。V2X通信技术首次由福特公司于2014年6月发布，现场展示了福特的两辆经过特殊改造过的汽车，通过一台连接了WiFi的无线广播系统，演示了这项V2V通信技术是如何防止碰撞事故发生的。

详细来说，V2X是一种网状网络，网络中的节点（汽车、智能交通灯等）可以发射、捕捉并转发信号。利用V2X车联网，车辆可以获取周围环境的未知参数及附近车辆的运行状态，这些状态包括速度、位置、驾驶方向、刹车等基本的安全信息。然后车载端主动安全算法将处理所获取的信息，并按照优先级对信息进行分类，对可能发生的危险情景进行预警，紧急情况下可以利用车辆执行端对车辆进行控制从而规避风险。V2X技术开启了对四周威胁的360度智能感知，这一技术能够在各种危险的情况下提醒驾驶者，从而大大减少碰撞事故的发生并缓解交通拥堵。美国交通部根据最新的数据进行分析，如果能够大面积地普及V2X技术，就能在75%的交通事故发生之前提醒驾驶员。

相比传统雷达，V2X通信传感系统有以下几点优势：

1）覆盖面广

300-500米的通信范围相比10几米的雷达探测范围要远得多，不仅是前方障碍物，身旁和身后的建筑物、车辆都会互相连接通信。 

2）有效避免盲区

路边联入互联网的物体都会有单独的信号显示，因此即便视野受阻，通过实时发送的信号可以显示视野范围内看不到的物体状态，因而降低忙去出现的概率，也就充分避免了因盲区而导致的潜在伤害。

3）对于隐私信息的安全保护性更好

由于这套系统将采用5.9Hz频段进行专项通信，相比传统通信技术更能确保安全性和私密性，如果通信协议及频道在各个国家都能规范化，这套系统将变得像SOS救援频道一样成为社会公用资源。

小结 

不同的传感器都有其优势和缺陷，无法在单传感器的情况下完成对无人驾驶功能性与安全性的全面覆盖，这显示了多传感器融合的必要性。因此，各个传感器之间借助各自所长相互融合、功能互补、互为备份、互为辅助才是完备的无人驾驶系统。如何融合这些传感器的优势，弥补不足是自动驾驶工程师们现在的主要工作之一。