2、传感器基础：常见传感器的工作原理、坐标系定义与数据特性

在智能驾驶、机器人与空间感知系统中，传感器是获取环境信息与自身状态的核心硬件层。不同传感器在物理原理、输出频率、数据维度、噪声特性与坐标系定义上存在显著差异，直接决定了后续标定、外参估计与时间同步的策略选择。本章围绕相机、激光雷达、IMU、GPS/RTK与毫米波雷达五类主流传感器，系统梳理其工作原理、坐标系约定与数据特性，为后续多传感器融合建立统一的认知基础。

2.1 相机：视觉感知的核心传感器

核心原理

相机通过光学镜头将三维场景投影到二维图像传感器（CMOS/CCD）上，利用光电效应将光信号转换为电信号，再经ADC量化为数字像素值。其成像模型遵循小孔成像原理，可用针孔模型数学描述：空间点 \(P(X,Y,Z)\) 经相机内参矩阵 \(K\) 与畸变系数映射到像素坐标 \(p(u,v)\)。内参包括焦距 \(f_x, f_y\)、主点 \(c_x, c_y\) 以及径向/切向畸变参数。相机输出的是稠密的RGB或灰度图像，具有丰富的纹理与颜色信息，但缺乏直接深度，且对光照变化敏感。

坐标系定义

• 像素坐标系：原点在图像左上角，\(u\) 轴向右，\(v\) 轴向下，单位为像素。
• 图像坐标系：原点在光轴与图像平面交点，\(x\) 轴向右，\(y\) 轴向下，单位为毫米。
• 相机坐标系：原点在光心，\(Z\) 轴指向镜头前方，\(X\) 轴向右，\(Y\) 轴向下（符合右手定则但注意Y轴方向）。
• 畸变模型：径向畸变（桶形/枕形）与切向畸变（镜头与传感器不平行）需在标定中求解。

数据特性与实战要点

2.2 激光雷达：三维空间直接测量

核心原理

激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并测量反射光的时间差（TOF）或相位差，计算目标距离。机械式LiDAR通过旋转电机带动激光收发模块，实现360°水平扫描；固态LiDAR则采用MEMS振镜或光学相控阵（OPA）实现扫描。输出为三维点云，每个点包含 \((x,y,z)\) 坐标和反射强度（Intensity）。点云密度与扫描线数相关，常见16线、32线、64线、128线。

坐标系定义

• LiDAR坐标系：原点在激光雷达几何中心，\(X\) 轴指向车头前方，\(Y\) 轴指向左侧，\(Z\) 轴指向上方（右手系）。
• 点云数据格式：通常以浮点型存储 \(x,y,z\)（单位米），强度值范围0-255。
• 外参关系：LiDAR到车体坐标系的外参标定是融合的关键，常用ICP或NID算法求解。

数据特性与实战要点

2.3 IMU：高频运动状态感知

核心原理

惯性测量单元（IMU）集成了三轴加速度计和三轴陀螺仪，分别测量物体在载体坐标系下的比力（Specific Force）与角速度。加速度计基于MEMS电容或压阻效应，陀螺仪基于科里奥利效应（振动环或音叉式）。IMU输出频率高（100-1000Hz），但存在零偏（Bias）、尺度因子误差、随机游走（Random Walk）等误差源，积分后位置漂移严重，需与其他传感器融合校正。

坐标系定义

• IMU坐标系：原点在IMU芯片中心，\(X\) 轴指向车头，\(Y\) 轴指向左侧，\(Z\) 轴指向上方（右手系）。
• 加速度计：输出比力 \(f = a - g\)，静止时读数为 \(g\) 的反向（即 \(Z\) 轴读数为 +9.8 m/s²）。
• 陀螺仪：输出角速度 \(\omega\)，单位 rad/s 或 °/s。

数据特性与实战要点

2.4 GPS/RTK：位置与时间基准

核心原理

全球定位系统（GPS）通过接收至少4颗卫星的信号，利用伪距测量解算接收机位置。标准GPS精度约3-5米，而RTK（实时动态差分）技术通过地面基准站发送载波相位差分修正，可将精度提升至厘米级。RTK需要基准站与流动站之间的通信链路（4G/电台），且要求卫星可见性好、无多路径干扰。GPS还提供高精度的时间同步信号（PPS），是传感器时间同步的重要基准。

坐标系定义

• WGS-84坐标系：GPS输出的经纬度基于WGS-84椭球体，需转换为UTM或局部直角坐标系（ENU）供融合算法使用。
• ENU坐标系：原点在车辆起始位置，\(E\) 轴指向东，\(N\) 轴指向北，\(U\) 轴指向上方。
• 车体坐标系：GPS天线安装位置与车体坐标系存在固定偏移，需作为外参标定的一部分。

数据特性与实战要点

2.5 毫米波雷达：全天候目标探测

核心原理

毫米波雷达（MMWave Radar）工作在76-81GHz频段，采用调频连续波（FMCW）体制。发射信号频率随时间线性变化，接收回波与发射信号混频后得到中频信号，通过FFT提取目标的距离、速度与角度信息。距离分辨率取决于扫频带宽，速度分辨率取决于帧周期，角度分辨率取决于天线阵列孔径。毫米波雷达对金属目标反射强，可穿透雨雾尘，但点云稀疏，缺乏高度信息。

坐标系定义

• 雷达坐标系：原点在雷达天线阵列中心，\(X\) 轴指向雷达前方，\(Y\) 轴指向左侧，\(Z\) 轴指向上方。
• 目标输出：每个目标包含距离 \(r\)、径向速度 \(v\)、方位角 \(\theta\)、反射强度（RCS）。
• 点云模式：部分雷达可输出原始点云（4D成像雷达），包含俯仰角信息。

数据特性与实战要点

2.6 多传感器坐标系统一与数据特性对比

多传感器融合的首要任务是将各传感器数据统一到同一坐标系（通常为车体坐标系或世界坐标系）。外参标定即求解传感器坐标系到车体坐标系的刚体变换矩阵 \(T_{sensor}^{body} = [R|t]\)。不同传感器的数据特性差异直接影响标定方法与时间同步策略：相机提供稠密纹理但无深度，LiDAR提供稀疏深度但无颜色，IMU提供高频运动但漂移，GPS提供位置但低频，毫米波雷达提供目标级信息但稀疏。