无人驾驶汽车组成模块浅析
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来源：《科学与财富》2019年第03期
        摘要：随着当今网络技术以及计算机技术的快速发展，无人驾驶汽车离我们已不再遥远。本文主要介绍无人驾驶汽车的核心组成部分，并对仍然需要改进的不足之处进行高度总结。
        1自然环境感知
光速汽车        自然环境感知系统作为无人驾驶汽车重要组成部分之一，就好比驾驶员的“视觉”与“听觉”。车辆在行驶过程中通过一系列的传感器对外界自然环境进行有效的识别，从而能给控制单元提供正确的“信号源”。目前常用的感知技术有视觉、激波、微波传感，这些感知技术通过各种车载传感器、雷达、通信设备等来获取车辆周边环境的二维和三维图像和距离信息，并通过图像分析和距离识别对行驶环境进行感知。
        1.1无人驾驶汽车环境感知传感器
        1.1.1毫米波雷达
        毫米波雷达是一种工作频率在30-300GHz，波长1-10mm的雷达。毫米波雷达自身有很多优点：毫米波的波长比较短，因此拥有较好的探测性能；毫米波的传播速度和光速相同，配合高速信号处理系统，能快速测量所需目标的信息；毫米波的穿透力极强，能在各种恶劣天气中正常工作；毫米波雷达一般在高频段工作，对低频噪声有一定的抗干扰能力。但是毫米波雷达的缺点也是显而易见的：毫米波在空气中传播时，气体的谐振会对毫米波产生选择性吸收和散射，大气传播衰减严重，因此，在实际运用中，应到毫米波在大气中传播时由气体分子谐振吸收所致衰减为极小值的频率。
        车用毫米波雷达根据测量原理不同，分为脉冲和调频连续波两种。脉冲式虽然测量原理比较简单，但由于受技术、硬件结构复杂、元器件成本高昂等影响，在车用领域普遍不采用此种测量方式。目前，绝大多数车用毫米波雷达都采用调频连续波方式，其结构简单、体积小、可以同时得到目标的相对距离和相对速度。当发射的连续调频信号遇到目标时，会产生有一定延时的回波，通过雷达的混频器进行处理，所得的结果和目标的相对距离和相对速度又是相关联的，通过公式计算，便能得出所需要的数据。