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汽车传感器|智能驾驶的“高精尖” 作者:汽车智能防撞预警系统编辑    点击:   发布时间:2018-9-27 16:54:28

随着人工智能的蓬勃发展,自动驾驶正渐行渐近。依据汽车智能化程度和人类在驾驶过程中参与度的不同,美国机动车工程师协会(SAE)将自动驾驶分为 6 级(L0-L5)、美国高速公路交通安全管理局(NHTSA)将自动驾驶分为 5 级(L0-L4)。

在 SAE 分级标准下,L0-L2 属于高级驾驶辅助系统(ADAS, Advanced Driving Assistant Systems), L3-L5 则可称为自动驾驶系统,且 L5 为无人驾驶,可以实现汽车的完全自动化、能够自主响应各种紧急情况。

从无自动化到自动驾驶,这一过渡阶段所用的各类驾驶辅助技术均属于 ADAS。 ADAS 可分为速度辅助、制动辅助、车道辅助及其它辅助四类,包括自适应巡航(ACC)、前向碰撞预警(FCW)、行人碰撞预警(PCW)、车道偏离预警(LDW)、盲点探测(BSD)等功能。

 目前,全球自动驾驶技术研发尚处早期,量产车大多集中于 L1-L2 阶段, FCW、 PCW和 LDW 是核心焦点。

传感器是感知层核心

自动驾驶的工作过程可分为三层:

(1)感知层: 通过传感器探测周围环境,将各类环境信息转换为电信号。

(2)决策层: 在汽车电子控制单元(ECU)的帮助下,利用算法分析环境数据, 并发出操作指令。

(3)执行层: 根据指令,通过各种执行器完成相应的汽车操控。

汽车传感器是感知层的核心部件, 遍布车辆全身。一辆汽车所搭载的传感器数量的多寡,直接决定了其智能化水平的高低。目前, 普通家用轿车中约配有数十个传感器,高档轿车中则多达 100 多个。

汽车传感器可分为环境监测、车身感知两大类。在一辆汽车所配臵的传感器中,呈现出环境监测传感器量少价高,而车身感知传感器量多价廉的特点。同时,随着汽车 SAE 级别的提升,所需的环境监测传感器数量增长迅速,占据了汽车传感器总成本的绝大部分。

环境监测传感器用于探测和感知周围环境,是实现自动驾驶所必需的传感器,包括摄像头和雷达两类。

1)摄像头在获取图像数据后,通过图像识别技术,可以实现距离测量、目标识别等功能。

 2)雷达利用发射波和反射波之间的时间差、相位差等信息, 获得目标物体的位臵、移动速度等数据。按所使用的不同类型的波,雷达可以分为超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达三类

车身感知传感器用于获取车身信息,如胎压、油压、车速等,是维持汽车正常、稳定、安全行驶所必备的基础传感器。按测量参数类型的不同,车身感知传感器包括压力传感器、加速计、陀螺仪、流量传感器等。

以 MEMS 工艺生产该类传感器,具有低成本、高可靠性、小体积等优势,已逐步取代了基于传统机电技术的传感器。

(一)摄像头/毫米波雷达/激光雷达技术创新活跃,市场规模增长迅速

汽车传感器中, MEMS 传感器和超声波雷达的技术和应用已经相对成熟, 而摄像头、 毫米波雷达和激光雷达正随着自动驾驶技术的蓬勃发展,迎来活跃的技术创新。

我们预计,2016-2025 年, MEMS 传感器和超声波雷达市场规模年复合增速分别为 5%/10%, 摄像头、毫米波雷达和激光雷达市场规模年复合增速分别为 26%/22%/48%; 汽车传感器整体市场2025 年时将达 615 亿美元(18% CAGR),未来成长空间广阔。

)毫米波雷达

按辐射电磁波的方式不同,毫米波雷达可分为脉冲类型和连续波类型,目前连续波类型中的调频连续波(FMCW, Frequency Modulated Continuous Wave)是主流方案。

虽然早在20 世纪 70 年代,德国就尝试研发车载毫米波雷达,但由于造价高昂、体积庞大,无法大规模推广; 90 年代后期,随着微电子技术的发展, 单片微波集成电路(MMIC)的出现使得毫米波雷达低成本、小型化成为可能。

近年来,受益于自动驾驶的提振,毫米波雷达广受关注,全球范围内掀起研发热潮,汽车智能驾驶的未来促进汽车传感器不断更新换代,朝着更加智能的方向发展,传感器的未来不可想象,我们拭目以待!


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