高精度传感器在汽车自动驾驶中的应用

?对于自动驾驶汽车系统来说，一个最基本且最具挑战性的能力就是探测与分类对象。自动驾驶汽车首先必须能够准确地评估周边环境，才能根据车流、道路规则或者障碍物安全地调整行驶状态。

?如今，高级驾驶辅助系统（ADAS）中的高精度传感器正为拯救道路上的生命提供安全保障。这些高精度传感器包含了一系列摄像头、激光雷达、雷达、计算，以及绘图技术。

?自动驾驶汽车平台

?由英特尔与Mobileye提供的传感器、硬件和软件可赋予自动驾驶汽车识别周边环境的能力。这项技术可为自动驾驶汽车打造基本组件，包含一系列的摄像头、激光雷达、雷达以及计算与绘图技术。

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。自动驾驶汽车硬件系统概述从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解：一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。自动驾驶研发仿真测试流程所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

光电式传感器在汽车上的应用及发展趋势重点

光电式传感器在汽车上的应用及发展趋势摘要:传感器是新技术革命和信息社会的重要技术基础,传感器技术是实现测试与自动控制的重要环节, 而测试技术与自动控制水平的高低, 是衡量一个国家科学技术现代化程度的重要标志。本文介绍了光电传感器的原理, 列举了光电传感器在汽车一些方面的应用。关键词:光电传感器;汽车传感器;应用;发展趋势 The Adhibition and Development Tendency of Photo-sensor of the Motor Vehicle Abstract:Sensor is the important technological foundation of the new technology revolution and the information society.The sensor techniques is a important part to realize the test and automatic control.The level of the testing technology ang automatic control is th e important symbol to measure the modernization of a country’ s science and technology.This paper introduces the principle of photo-sensor and enumerates some photo-sensors applied on the motor vehicles. Keywords:photo-sensor;automotive sensors;adhibition;development tendency 0 引言随着汽车电子技术的迅速发展及电控单元运用的普及, 新型汽车为了提高动力性、经济性、安全性、舒适性以及减少排气污染,已广泛应用电子控制技术。从发动机的燃油喷射系统、点火装置、进气装置、废气排放、故障自诊断到底盘的传动系统、行驶系统、转向制动系统以及车身和辅助设备等普遍采用了电子控制技术。在汽车电子控制系统中, 传感器担负着采集和传输功能, 它是电子控制中非常重要的部件,其技术性能的好坏,直接影响汽车电子控制系统的工作情况。汽车传感器主要有温度传感器、压力传感器、空气流量传感器、位置与角度传感器、气体浓度传感器、速度与加速度传感器、爆燃与碰撞传感器等几十种。光电传感器是采用光电元件作为检测元件的传感器, 通常由光源、光学通路和光电元件三部分组成。光电检测方法具有精度高、反应快、非接触等优点,而且可测参数多,传感器的

自动驾驶传感器竞争格局解析

自动驾驶传感器竞争格局解析自动驾驶汽车作为汽车未来的重要发展方向，成为汽车零部件产业链的重要增长点。国内外的汽车零部件供应商积极布局自动驾驶传感器领域，在车载摄像头、毫米波雷达和激光雷达三大核心部件，以及产业链上下游的拓展为零部件供应商带来增长机遇。国内外部分综合实力较强的汽车零部件公司在自动驾驶汽车传感器上进行多产品布局，可以为下游客户提供综合性的自动驾驶解决方案，形成较强的竞争力。这些公司包括国外的博世、大陆集团、法雷奥、海拉、德尔福、富士通天、奥托立夫等公司和国内的德赛西威、华域汽车和保隆科技等公司。国际公司中，博世的自动驾驶传感解决方案技术领先，其可以为客户提供包括近距离摄像头、多功能立体摄像头、77/79GHz毫米波雷达等多种产品，同时博世通过投资以及自主开发的方式研制激光雷达产品。大陆集团是全球排名前五的车载摄像头模组供应商和排名前三的毫米波雷达供应商，同时其规划2020年后将实现激光雷达的量产。法雷奥是全球排名前三的车载摄像头模组供应商，其毫米波雷达和激光雷达产品稳步发展，其中和Ibeo合作研制的激光雷达已经量产。此外，海拉、德尔福等公司的自动驾驶传感器业务也稳步发展。国内公司中，德赛西威2017年实现高清车用摄像头的量产，毫米波雷达产品将于2019年实现量产。华域汽车前视摄像头完成综合工况道路验证测试，毫米波雷达产品已经实现量产供货。保隆科技预计将于2019年量产车载摄像头，其毫米波雷达产品也已发布。竞争格局:国际企业领先，国内企业跟进摄像头:国际零部件公司市场份额较高车载摄像头产业链较长，上下游拥有众多环节，每个环节都涉及国内外众多厂商和公司。相较于消费电子等所用的摄像头，车规级的摄像头对

传感器在汽车中的应用

传感器在汽车中的应用摘要: 随着电子技术的发展,现代汽车正朝着高档智能化、电子信息自动化的机电一体化产品方向发展。汽车传感器作为汽车电子控制系统的关键部件,是现代汽车发展的主导与核心。随着汽车工业与电子工业的不断发展,汽车传感器将成为汽车电子产品市场中最有需求力的产品。关键词: 汽车传感器汽车电子控制系统现代汽车正朝着高档智能化、电子信息自动化的机电一体化产品方向发展,汽车传感器作为汽车电子控制系统的关键部件,是现代汽车发展的主导与核心,尤其伴随着汽车电子技术的飞速发展,低成本、智能、集成多功能的微型新型传感器将逐步取代传统的传感器,成为现代“电子汽车”发展的助推剂。汽车传感器作为汽车电子控制系统的信息源,是汽车电子控制系统的关键部件,已在汽车设计与制造的发展中起主要角色作用。这一作用随着汽车功能,如稳定性控制、安全性控制和电子油门控制等技术领域研究内容的增多而愈来愈大。目前,一般汽车装配有几十到近百个传感器,高级豪华汽车更是有大约几百乃至上千个传感器。而且随着汽车制造业的发展,一辆普通轿车安装的传感器数量和种类都将越来越繁多。这些形形色色的传感器坚守于汽车的各个关键部位,承担起汽车自身检测和诊断的重要责任,将汽车时时刻刻的温度、压力、速度及湿度等信息传达到汽车的神经中枢即中央控制系统中,从而将汽车故障消于未形,因此,有人形象地将传感器形容为汽车的敏感神经未梢。当前,常用的汽车传感器主要表现在发动机控制系统、底盘控制系统、车身控制系统和导航系统中。它的应用大大提高了汽车电子化的程度,增加了汽车驾驶的安全系数。其作用就是对汽车温度、压力、位置、转速、加速度和振动等各种信息进行实时、准确的测量和控制。常用的有温度传感器、压力传感器、位置和转速传感器、加速度传感器、距离传感器、陀螺仪和车速传感器、方向盘转角传感器等。一、汽车发动机控制用传感器发动机的电子控制一直被认为是MEMS技术在汽车中的主要应用于领域之一。发动机控制系统用传感器是整个汽车传感器的核心,种类很多,包括温度传感器、压力传感器、位置和转速传感器、流量传感器、气体浓度传感器和爆震传感器等。这些传感器向发动机的电子控制单元(ECU)提供发动机的工作状况信息,供电子控制单元(ECU)对发动机工作状况进行精确控制,以提高发动机的动力性、降低油耗、减少废气排放和进行故障检测。由于其工作在发动机振动、汽油蒸气、污泥和泥水等恶劣环境中,因此它们耐恶劣环境技术指标要高于一般的传感器。对于它们的性能指标要求最关键的是测量精度与可靠性。

自动驾驶行业分析之全球篇

2018年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：2018年6月

第1章概述自动驾驶驾驶的概念与定义自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。图表1：ADAS与无人驾驶的区别不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。自动驾驶分级

关于汽车智能化的分级，业界统一采用SAE International的标准，即国际汽车工程师协会制定的标准。 SAE的标准把自动驾驶分为了L0~L5，其中L0指的是人工驾驶。标准具体规定如下：图表2：自动驾驶分级数据来源：SAE 目前市场上L3级别的自动驾驶汽车已经准备上路，汽车供应链正在投入下一个阶段L4级别自动驾驶汽车的研发。自动驾驶产业链产业链结构图自动驾驶产业链相对较长，主要分为上中下游。上游主要为原材料，包括锂、钴、铜以及半导体等；中游为各种软硬件产品，包括传感器、自动驾驶平台等；下游为整车集成，以及车队管理系统，车载娱乐、车内办公等附加服务。

传感器在汽车上的应用及发展

传感器在汽车上的应用及发展 1 前言随着现代电子技术的发展，汽车的电子化程度越来越高，特别是电子计算机控制系统在汽车上的应用，使汽车的使用性能得到了明显改善和提高。但是，由于人们对现代汽车安全、舒适、环保、经济性、动力性及自动化程度等性能要求的逐步提高，使得汽车必须能够实现对各部位进行精密的自动控制，而实现精密控制的第一信号源就是各种各样的传感器。汽车传感器作为汽车电子计算机控制系统的重要组成部件，其使用数量和技术性能的好坏，直接影响汽车电子控制系统的工作状况。普通汽车上大约安装几十只传感器，而高级豪华轿车上的传感器数量可达200多只，这些传感器主要分布在汽车各大系统中。汽车电子化越发达，智能化程度越高，对传感器的依赖性也就越大，因此，传感器是汽车电子技术领域研究的核心内容之一。 2 车用传感器的作用及性能要求传感器是一种能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成。它可把物理量、电量和化学量等信息变换成计算机能够理解的电信号，这种变换包括能量形式的变换，所以也称为换能器。汽车传感器是安装于汽车上，用来感测行车过程中外在变化的传感器。汽车传感器是汽车计算机系统的输入装置，它把汽车运行中各种工况的信息，如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等，转化成电信号输给计算机，使汽车处于最佳工作状态。传感器的精度及可靠性对汽车而言是非常重要的两个参数，一般说来，车用传感器性能主要有以下要求：（1）精度要求高对于车用传感器的精度要求1%或1%以下，要求在-40～+120°C 的范围内能长期工作，耐振动为150～2000Hz，耐冲击能达到从1m高处落在混凝土上而不引起精度的下降，并能抗电磁干扰、耐腐蚀。（2）环境适应性强汽车的使用环境非常恶劣，有来自发动机产生的热、振动、汽油或柴油的蒸气，以及轮胎的污泥、飞溅的水花，可概括为温度、湿度等气候条件，振动冲击等机械条件，电源、电磁干扰等电气条件，或简单地归纳为温度、湿度、振动等物理环境，过压电磁波等电气环境。不同的环境，对传感器提出不同的要求。（3）稳定性好汽车的交通事故和人的生命息息相关，因此车用传感器有高可靠性要求，另外，国家对汽车排气成分，如在CO、NOx 等成分的含量方面有严格规定，在正常情况下符合标准，而且还要求完成了规定行驶距离以后，仍然能达到排气标准。 3 车用传感器的应用车用传感器所检测的信息包括车辆运动状态以及驾驶操纵、车辆控制、运动环境、异常状态监控等所需信息。汽车电子控制系统上应用了多种传感器，在这些传感器的共同作用下，汽车电子控制系统对发动机、底盘、行驶安全、信息传输等进行集中控制。 3.1 MEMS 传感器在汽车上的应用 MEMS 是在集成电路生产技术和专用的微机电加工方法的基础上蓬勃发展起来的高新科技，其研究开发主要集中在微传感器、微执行器和微系统三个方面，用此技术研制的五花八门的微传感器具有体积小、质量轻、响应快、灵敏度高、易生产、成本低的优势，可以测量各种物理量、化学量及生物量。在高档汽车中，大约采用25至40只MEMS传感器，技

自动驾驶传感器布置如何布置

前言:无人驾驶汽车的研究越来越多，各环境感知传感器的分布位置也不同，到底这些传感器要遵循一个什么样的布置原则？智能驾驶汽车环境感知传感器主要有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达、单/双/三目摄像头、环视摄像头以及夜视设备。目前，处于开发中的典型智能驾驶车传感器配置如表 1所示。表 1 智能驾驶汽车传感器配置 ?环视摄像头：主要应用于短距离场景，可识别障碍物，但对光照、天气等外在条件很敏感，技术成熟，价格低廉； ?摄像头：常用有单、双、三目，主要应用于中远距离场景，能识别清晰的车道线、交通标识、障碍物、行人，但对光照、天气等条件很敏感，而且需要复杂的算法支持，对处理器的要求也比较高； ?超声波雷达：主要应用于短距离场景下，如辅助泊车，结构简单、体积小、成本低； ?毫米波雷达：主要有用于中短测距的 24 GHz 雷达和长测距的 77 GHz 雷达 2 种。毫米波雷达可有效提取景深及速度信息，识别障碍物，有一定的穿透雾、烟和灰尘的能力，但在环境障碍物复杂的情况下，由于毫米波依靠声波定位，声波出现漫反射，导致漏检率和误差率比较高； ?激光雷达：分单线和多线激光雷达，多线激光雷达可以获得极高的速度、距离和角度分辨率，形成精确的 3D 地图，抗干扰能力强，是智能驾驶汽车发展的最佳技术路线，但是成本较高，也容易受到恶劣天气和烟雾环境的影响。 ?不同传感器的感知范围均有各自的优点和局限性（见图 1），现在发展的趋势是通过传感器信息融合技术，弥补单个传感器的缺陷，提高整个智能驾驶系统的安全性和可靠性。

图 1 环境感知传感器感知范围示意图全新奥迪A8配备自动驾驶系统的传感器包括 -12个超声波传感器，位于前后及侧方 -4个广角360度摄像头，位于前后和两侧后视镜 -1个前向摄像头，位于内后视镜后方 -4个中距离雷达，位于车辆的四角 -1个长距离雷达，位于前方 -1个红外夜视摄像头，位于前方

传感器在汽车自动控制系统中的应用毕业

（论文封面）

中文题目：传感器在汽车自动控制系统中的应用英文题目：Sensor Application in the Automobile Automatic Control System

摘要随着电子技术的发展，现代汽车正朝着高档智能化、电子信息化的方向发展。由于传感器体积小、价格便宜、便于集成等特点，同时可以提高系统测试精度，因此汽车传感器在汽车自动控制系统中就得到了普遍的应用。近年来汽车传感器已作为汽车电子控制系统的关键部件，在整个汽车系统中扮演着举足轻重的作用，因此对汽车传感器在汽车自动控制系统中的应用的研究也就有着重要的实际和科研意义。汽车传感器作为汽车电子控制系统的信息源，是汽车电子控制系统的关键部件，也是汽车电子技术领域研究的核心内容之一。汽车传感器在汽车上主要用于发动机控制系统、底盘控制系统和导航系统中。本文将从主流的汽车传感器应用控制系统出发，对汽车传感器的应用作出分析。关键词：传感器，汽车自动控制系统，关键部件

Abstract With the development of electronic technology, the development direction of modern automobile is high-end intelligent and electronic information technology. Due to sensor characteristics such as small volume, price cheap, easy to integration, at the same time it can improve precision of the system test, so automotive sensor in automatic control system has been widely used. In recent years, automotive sensors have play an important role in the whole car system, as the key part of automotive electronic control system components. Thus the research of automotive sensors in the application of automatic control system also has important practical and research significance. As the information source of automotive electronic control system, Automobile sensors are key components in automotive electronic control system. It is also one of the core content of automotive electronic technology research. Automobile sensors are always adopted in engine control system, dynamic chassis control and guided system. This paper will analyses the application of automobile sensors in the ways of mentioned above. Keyword:Automobile sensors, automobile automatic control system, critical components

自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。上周，来自百度自动驾驶技术部高级产品经理—王石峰，在Apollo开发者社群内分享了有关自动驾驶汽车硬件系统的内容，让开发者学习Apollo技术的同时，进一步了解自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统。这段视频想必大家都看过很多次了，这里就不再播放了。根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世

传感器在汽车行业中的应用

课题名称传感器在汽车中的应用系别机械工程学院专业机械设计制造及自动化班级机自本（一）班成员陈怀棠祁步春吴敏杰

传感器在汽车中的应用 1引言汽车工业是国民经济发展的支柱产业之一。现代汽车正由一个单纯交通工具朝着能满足人类需求和安全、舒适、方便及无污染的方向发展。当前,汽车电子已成为汽车工业发展的核心技术,据预测，未来汽车电子产品的费用将占整车费用的30%,并认为汽车上70%的革新将来源于汽车电子。近20年来,世界汽车电子产品的开发和应用已广泛用于汽车的各个独立的电子控制系统,并正向着可完成汽车各种功能的综合电子控制系统发展。同时,汽车电子产品也向完成单个汽车控制扩展到“汽车-人-公路-环境”的系统信息交流和控制的方向发展。在汽车电子产品中,传感器已成为关键的基础配套产品。20世纪末期,为了实现可持续发展战略,发达国家对汽车工业提出的新要求,促进了传感器应用和技术的快速发展。传感器的研发和生产单位采用新材料和新的加工技术开发和生产新一代的传感器及系统,满足汽车工业的需求。 2汽车用传感器 2.1汽车用传感器的特点车用传感器是汽车计算机系统的输入装置，它把汽车运行中各种工况信息，如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等，转化成电讯号输给计算机，以便发动机处于最佳工作状态。各类传感器主要应用在发动机电子控制系统、底盘电子控制系统和车身电子控制系统。 2.2汽车用传感器分类常用的有如下三种：按传感器的物理量分类，可分为位移、力、速度、温度、流量、气体成份等传感器按传感器工作原理分类，可分为电阻、电容、电感、电压、霍尔、光电、光栅、热电偶等传感器。

自动驾驶传感器的选型和布置

无人驾驶属于汽车行业最前沿的研究领域之一。现阶段仅有少量量产车具备L2级别的自动驾驶技术，能够达到L3级别的更是凤毛麟角。但汽车未来的发展方向就是无人驾驶和自动驾驶，而要达到L5级别，仍然需要工程师们付出多年的努力。只是在谈起无人驾驶的时候，你们是否想过，相关的传感器会如何进行布置？需要进行哪些方面的考虑？来简单讨论一下要量产的自动驾驶在传感器选型和布置上考虑的问题。我们都知道，无人驾驶目前主要采用摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等几类传感器。这几类传感器在特性上都有所差异，如下表：可以看到各种传感器的范围和距离都不同，有些性能强大的传感器成本高、

选择余地相对也很少。如何合理选择和布置传感器也成为自动驾驶研发，尤其是量产的关键（成本问题）。 01典型区域划分根据车辆不同方位遇到的情况不同，可以将车辆周边的感知区域划分为以下5类区域：前向A、前侧向B、后侧向E、后向D、侧向C。每个区域在车辆行驶中遇到的情况都会有不同，所以在不同的区域内，感应范围的要求是不同的。例如，前向A区域为最主要区域，应覆盖全速行驶时的纵向安全距离，B、E区域则主要检测相邻车道的情况和转向的情况。 02传感器工作的主要区域考虑不同使用场景的需求在实现L5完全自动驾驶之前，所有的自动驾驶功能都会对场景进行限制，高速公路or城市道路，低速or高速……不同的场景对传感器的需求肯定也不同。比如高速公路的场景只需要对车辆进行识别，而城市道路还需要对自行车、电动车、行人等进行识别；高速情况下为保证安全，检测的距离一定会比低速远。而就算在同一种使用场景中，不同

的功能对传感器的需求也会不同。例如实现自动泊车，依靠近距离的超声波雷达和全景传感器即可。在高速公路上实现AEB自动紧急制动和ACC自适应巡航的功能，则仅需要对A区域内的车辆进行检测；但如果实现变道的功能可能还需要对B、E区域进行检测。而如果高速变道还涉及到从低速匝道变到行驶道路的场景，考虑的因素就更多。 03特殊场景举例对于上述的特殊场景，下面进行简单的举例（举例式讨论，不作为实际参考）：在下面的场景中，前车在匝道以60km/h的速度行驶，需变道到正常行驶车道，此时目标车道后方有一120km/h行驶的车辆，时距τ=2s，假设变道需要的时间为3s。则可得到与后方车辆的安全距离为：因此，E 区域的传感器应当能检测到侧后方83米的距离才比较安全，故24GHz的毫米波雷达（≤60m），无法满足此要求；需选择77GHz的毫米波雷达或中距离摄像头（特斯拉Autopilot 2.0方案）。类似的特殊场景还有很多，因此在

传感器在汽车中的应用

华南师范大学增城学院课程论文题目：传感器在汽车中的应用课程名称传感器与检测技术考查学期学年2013 第 1 学期考查方式课程论文姓名苏满湖学号专业电子信息科学与技术（应用电子）成绩指导教师廖明华

目录摘要 (Ⅱ) 一、前言 (1) 二、传感器特性 (1) 三、汽车上的主要传感器 (2) 3.1空气流量传感器 (2) 3.2曲轴位置传感器 (2) 3.3压力传感器 (3) 3.4爆震传感器 (3) 3.5 ABS传感器 (3) 四、高端的汽车传感器 (4) 4.1红外传感器 (4) 4.2雨量传感器 (4) 五、安全用的传感器 (4) 5.1安全气囊传感器 (4) 5.2碰撞传感器 (5) 六、汽车传感器的发展趋势 (5) 6.1微型化 (5) 6.2智能化 (5) 6.3开发新材料 (6) 参考文献 (6)

摘要主要介绍传感器在现代汽车中的各种应用，介绍一些元器件以及电子元件，并且研究在市场中的需求和未来发展趋向。介绍一些安全用的传感器，以加深认识。通过系统分析各种传感器的特点，从细节中加以改造，形成更加好的传感器。在20世纪60年代的汽车上仅有机油压力传感器、油量传感器和水温传感器等比较简单的传感器，它们与仪表或指示灯连接。到了70年代之后，人们为了治理排放等原因，又增加了一些传感器来帮助控制汽车的动力系统，因为同期出现的催化转换器、电子点火和燃油喷射装置需要这些传感器来维持一定的空燃比以控制排放。80年代，防抱死制动装置和气囊提高了汽车安全性。关键词：电子元件；汽车传感器；安全性

一、前言现代的汽车工业是我国国民经济发展的比较重要的产业，并且正由一个单纯交通工具向着能满足人类需求和舒适、安全、方便及无污染的方向发展。当前,汽车电子已成为汽车工业发展的核心技术。汽车传感器的作用，是汽车电子控制系统的信息源，同时也是汽车电子控制系统的核心部件。20世纪末期，人们为了实现国家的可持续发展战略。很多发达国家对汽车工业提出的新要求,促进了传感器应用和技术的快速发展。传感器的研发和生产单位采用新材料和新的加工技术开发及系统,满足汽车工业的需求。现代汽车用传感器是汽车计算机系统的输入装置，它把汽车运行中各种信息，例如：车速、发动机运转工况以及各种介质的温度等，转化成电讯号且输给计算机，以便使发动机处于最适宜的工作状态。现代汽车用的传感器很多，因此我们判断传感器出现的故障时，不应只考虑传感器本身，而应考虑出现故障的整个电路。我们在查找传感器导致的车用故障时，除了检查传感器之外，还要检查线束、插接件以及传感器与电控单元之间的有关电路。二、传感器特性传感器是指能感受规定的物理量，并按一定规律转换成可用输入信号的器件或装置。简单地说，传感器是把非电量转换成电量的装置。传感器通常由敏感元件、转换元件和测量电路三部分组成：1、转换元件的作用就是则将上述非电量转换成电参量。2、敏感元件的作用是指能直接感受（或响应）被测量的部分，即将被测量通过传感器的敏感元件转换成与被测量有确定关系的非电量或其它量。3、测量电路的作用是将转换元件输入的电参量经过处理转换成电压、电流或频率等可测电量，以便进行显示、记录、控制和处理的部分。

压力传感器在汽车制造业中的应用

压力传感器是汽车中用得最多的传感器，主要用于检测气囊贮气压力、传动系统流体压力、注入燃料压力、发动机机油压力、进气管道压力、空气过滤系统的流体压力等。比较常用的汽车压力传感器有电容式、压阻式、差动变压器式、声表面波式。电容式压力传感器主要用于检测负压、液压、气压，测量范围为20kpa～100kpa，其特点是输入能量高，动态响应特性好、环境适应性好;压阻式压力传感器的性能则受温度影响较大，需要另设温度补偿电路，但适应于大批量生产;差动变压器式压力传感器有较大的输出，易于数字输出，但抗干扰性差;声表面波式压力传感器具有体积小、质量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高、分辨力高、数字输出等特点，用于汽车吸气阀压力检测，能在高温下稳定地工作。汽车用温度传感器主要用于检测发动机温度、吸人气体温度、冷却水温度、燃油温度以及催化温度等。温度传感器有热敏电阻式、线绕电阻式和热偶电阻式三种主要类型。这三种类型传感器各有特点，其应用场合也略有区别。热敏电阻式温度传感器灵敏度高、响应特性较好，但线性差、适应温度较低。其中，通用型的测温范围为-50℃～30℃，精度为1.5%，响应时间为10ms;高温型为600℃～1000℃，精度为5%，响应时间为10ms;线绕电阻式温度传感器的精度高，但响应特性差;热偶电阻式温度传感器的精度高，测量温度范围宽，但需要配合放大器和冷端处理一起使用。其他已实用化的产品有铁氧体式温度传感器（测温范围为-40℃～120℃，精度为2.0%）、金属或半导体膜空气温度传感器（测温范围为-40℃～150℃，精度为2.0%，5%，响应时间约20ms）等。艾驰商城是国内最专业的MRO工业品网购平台，正品现货、优势价格、迅捷配送，是一站式采购的工业品商城！具有10年工业用品电子商务领域研究，以强大的信息通道建设的优势，以及依托线下贸易交易市场在工业用品行业上游供应链的整合能力，为广大的用户提供了传感器、图尔克传感器、变频器、断路器、继电器、PLC、工控机、仪器仪表、气缸、五金工具、伺服电机、劳保用品等一系列自动化的工控产品。如需进一步了解图尔克、奥托尼克斯、科瑞、山武、倍加福、邦纳、亚德客、施克等各类传感器的选型，报价，采购，参数，图片，批发信息，请关注艾驰商城https://www.360docs.net/doc/1c16909694.html,/

无人驾驶汽车激光雷达传感器方案

一、主流传感器对比激光雷达：激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景，然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统，例如自适应巡航控制（ACC）、前车碰撞警示（FCW）及自动紧急制动（AEB），因此吸引了不少具有先进技术的初创公司竞争，同时传统供应商也积极布局投资希望能够达成战略合作关系以便快速获得先进技术。毫米波雷达：与激光雷达相比，毫米波雷达具有探测距离远，不受天气状况影响以及成本低的优势。由于毫米波雷达采用硅基芯片，不会特别昂贵，也不涉及复杂工艺，同时正处于第二次工艺转型的重要时期，预计成本仍有下降空间。相比激光雷达暂时高不可攀的成本以及较低的技术壁垒和自身可全天候工作的优势，毫米波雷达可以说是目前初创公司进入自动驾驶市场的一个门槛较低的入口。摄像头：车载摄像头是最基本常见的传感器，价格低廉且应用广泛同时具备雷达无法完成的图像识别功能，不仅可以识别路牌，在自动驾驶系统的图像处理方案中也是不可或缺的一部分。鉴于目前激光雷达的高成本，摄像头配合高精度地图是另一种较低成本的技术路线。除了与高精度地图配合为自动驾驶提供定位服务，摄像头还可以在地图采集过程中作为低成本且数据传输量小（摄像头捕捉的是小尺寸的2D画面）的数据收集器。二、视觉主导还是激光雷达主导？据清华大学邓志东教授介绍，自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌

Waymo。 1、视觉主导，以特斯拉为代表：摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。摄像头视觉属于被动视觉，受环境光照的影响较大，目标检测与SLAM较不可靠，但成本低。目前，特斯拉已经在其量产车上列装了Autopilot 2.0固件，而且成本较低，只有7000美金左右，8个摄像头组成单目环视，有1个毫米波雷达和12个超声波雷达，希望从L2跳跃到L4。经过半年的努力，特斯拉近期已经完成了将路测大数据从Mobileye单目视觉技术过渡到基于Nvidia Drive PX2计算硬件平台的特斯拉Vision软件系统上，并且在今年3月底发布了8.1软件版本，它用深度学习的方法在短期内基本达到了Mobileye的技术水平，这是以前很难想象的。特斯拉的自动驾驶技术究竟怎么样，一个重要的观察点就是看它能否在2017年年底，如期从洛杉矶开到纽约，实现全程4500公里且无人工干预的完全自主驾驶。 2、激光雷达主导，以Google Waymo为代表：低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头。激光雷达是主动视觉，它的目标检测与SLAM比较可靠，但是却丢失了颜色和纹理且成本高昂。目前谷歌Waymo自己组建团队研发激光雷达的硬件，把成本削减了90%以上，基本上是7000美金左右，同时他们已经开始在美国凤凰城地区对500辆L2级别的车进行社会公测，大大地推进了该类技术路线的落地实践。激光雷达主导的解决方案未来可以沿如下两个方向继续推进商业化进程：一个是发展摄像头与激光雷达的硬件模组，把两者结合起来，既有激光雷达，又有彩色摄像头，可以直接获得彩色激光点云数据。另一个是进一步降低激光雷达的硬件成本，比如研发固态激光雷达并真正实现产业化，届时成本会下降到几百美金。

浅析应用于自动驾驶汽车的传感器解决方案

浅析应用于自动驾驶汽车的传感器解决方案没有一种解决方案是完美的，每种组合的解决方案都有妥协，尽管如此，这些传感器技术将以不同的方式在不同的车辆价格点组合，从而获得有效的解决方案。有四种类型的传感器为车辆提供外部和即时信息，每种传感器都有优点和缺点。传感器类型是：激光雷达 - 一种测量技术，通过用激光照射目标来测量距离。激光雷达是光探测和测距的。雷达 - 一种物体探测系统，使用无线电波来确定物体的范围，角度或速度。超声波 - 一种发射超声波声音的物体检测系统，可以保存并检测它们的返回以确定距离。被动视觉 - 使用被动相机和复杂的物体检测算法来了解相机可见的内容。每种技术都有不同的优点和缺点。激光雷达目前是大而昂贵的系统，必须安装在车辆外面。例如，Google必须安装在车辆顶部，视线无障碍。目前的实施方案已经基本上从早期的30米范围到150米到200米改进了范围，同时分辨率也提高了。目前，具有更高范围和分辨率的生产系统仍然是昂贵的。激光雷达在所有光线条件下都能很好地工作，但由于使用了光谱波长，它们开始因空气中的雪，雾，雨和尘埃颗粒的增加而失效。激光雷达无法检测颜色或对比度，也无法提供光学字符识别功能。代表制造商包括Continental AG，LeddarTech，Quanergy和Velodyne。谷歌的自动驾驶汽车解决方案使用激光雷达作为主要传感器，但也使用其他传感器。特斯拉目前的解决方案并未包含激光雷达（虽然姊妹公司SpaceX确实如此）以及过去和现在的声明表明他们认为自动驾驶汽车不需要。 Quanergy展示了一种近乎量产的固态激光雷达系统，该系统预计有150米的范围，250美元的成本和足够的分辨率。该装置仍然比所有其他传感器大得多，而且价格昂贵，但价格和尺寸与预期的性能将使它成为一个非常有竞争力的传感器，如果它生产。这个价格/性能点可能会让它更有可能包含在特斯拉中，并且已经发现了一个安装在顶部的传统激光雷

传感器在汽车行业的应用

汽车传感器百科名片汽车传感器车用传感器是汽车计算机系统的输入装置，它把汽车运行中各种工况信息，如车速、各种介质的温度、发动机运转工况等，转化成电讯号输给计算机，以便发动机处于最佳工作状态。车用传感器很多，判断传感器出现的故障时，不应只考虑传感器本身，而应考虑出现故障的整个电路。因此，在查找故障时，除了检查传感器之外，还要检查线束、插接件以及传感器与电控单元之间的有关电路。详细介绍

一、传感器特性传感器是指能感受规定的物理量，并按一定规律转换成可用输入信号的器件或装置。简单地说，传感器是把非电量转换成电

量的装置。传感器通常由敏感元件、转换元件和测量电路三部分组成。 1)、敏感元件是指能直接感受（或响应）被测量的部分，即将被测量通过传感器的敏感元件转换成与被测量有确定关系的非电量或其它量。 2）、转换元件则将上述非电量转换成电参量。 3）、测量电路的作用是将转换元件输入的电参量经过处理转换成电压、电流或频率等可测电量，以便进行显示、记录、控制和处理的部分。传感器的静态特性参数指标 1．灵敏度灵敏度是指稳态时传感器输出量ｙ和输入量ｘ之比，或输出量ｙ的增量和输入量ｘ的增量之比，用ｋ表示为ｋ＝ｄY／ｄX 2．分辨力传感器在规定的测量范围内能够检测出的被测量的最小变化量称为分辨力。 3．测量范围和量程在允许误差限内，被测量值的下限到上限之间的范围称为测量范围。 4．线性度（非线性误差）在规定条件下，传感器校准曲线与拟合直线间的最大偏差与满量程输出值的百分比称为线性度或非线性误差。 5．迟滞迟滞是指在相同的工作条件下，传感器的正行程特性与反行程特性的不一致程度。 6．重复性重复性是指在同一工作条件下，输入量按同一方向在全测量范围

浅谈自动驾驶当中的关键传感器

浅谈自动驾驶当中的关键传感器不久前，全球管理咨询公司麦肯锡发布了一份研究报告，估算自动驾驶技术如能实现，将提升个人安全系数，可减少90%以上的事故。不过，报告作者之一表示认，自动驾驶行业整体还处在“诞生期”，90%的数字仅是预测，有很大的不确定性，而且是在所有人都采取自动驾驶的前提下得出的。就安全系数而言，传感和决策对其意义重大，所以解读传感器信息为当前高级驾驶辅助系统（ADAS）的核心，以及未来全自动驾驶汽车所需要的基本要素，同时也是我们当前面临的一大挑战。扩展感知能力，超越人眼所及想象您在开车时一辆迎面而来的汽车不知不觉进入了您的车道，与此同时有一个人在人行道上遛狗。您会刹车以期将碰撞降至最低程度？还是猛打方向盘，撞上行人和狗？抑或猛然转向另一车道，撞上迎面而来的车流？无论如何选择，也不大可能逃过一劫而不造成实质性损害或伤害。即使有能力在一瞬间作出三项决策，对我们所有人来说，这仍会变成一个没有赢家的困境，除非我们能避免其发生。这正是自动驾驶的主要目标之一：车辆中的传感器、通信能力、执行器和人工智能（AI）协同工作，收集并分析信息，从而比最好的人类司机更快、更及时地做出决策。我们在开车时获得的大部分信息来自于眼睛。这会受到很多因素的限制和影响，例如天气、距离和干扰。因此，我们在开车时作出的很多决策都是反应性的。自动驾驶车辆有望实现预测性驾驶。为此，车辆必须具备远超我们人类的检测感知能力，我们需要检测自动驾驶车辆外部环境的三种关键技术：雷达、激光雷达和高性能惯性MEMS IMU。微波雷达雷达目前大量用在高级驾驶员辅助系统中，例如碰撞预警和缓冲刹车、盲点检测、车道变换辅助等，然而高性能雷达技术对传统的微波信号链技术能力有极高的要求。有意思的是，根据ADI 官方数据，新近生产的全部雷达模块中大约50% 含有ADI 公司技术。这家

汽车中的传感器

综述　传感器在汽车中应用现状及发展趋势淮阴工学院交通工程系　张月红随着电子技术的发展,汽车电子化程度不断提高,传统的机械系统已经难以解决某些与汽车功能要求有关的问题,因而将逐步被电子控制系统代替。传感器作为汽车电控系统的关键部件,其优劣直接影响到系统的性能。目前,普通汽车上大约装有几十到近百只传感器,豪华轿车上则更多,这些传感器主要分布在发动机控制系统、底盘控制系统和车身控制系统中。 1　发动机控制用传感器发动机用传感器有很多种,其中包括温度传感器、压力传感器、旋转传感器、流量传感器、位置传感器、浓度传感器、爆震传感器等。这类传感器是整个车用传感器的核心,利用它们可提高发动机动力性、降低油耗、减少废气、反映故障等,由于其工作在发动机振动、汽油蒸汽、污泥、水花等恶劣环境中,因此它们的耐恶劣环境技术指标要高于一般的传感器。它们的性能指标要求有很多种,其中最关键的是测量精度与可靠性,否则由传感器检测带来的误差最终将导致发动机控制系统失灵或产生故障。 (1)温度传感器:主要检测发动机温度,吸入气体温度、冷却水温度、燃油温度、催化温度等,将它们转变成电信号,从而控制喷油嘴针阀开启时刻和持续时间,以保证供给发动机最佳混合气并达到排气净化效果等。实际应用的温度传感器主要有线绕电阻式、热敏电阻式和热电偶式。线绕电阻式温度传感器的精度较高,但响应特性差;热敏式传感器灵敏度高,响应特性较好,但线性差,适用温度较低;热电偶式传感器的精度高,测温范围宽,但需考虑放大器和冷端处理问题。 (2)压力传感器:主要检测气缸负压,从而控制点火和燃料喷射;检测大气压,从而控制爬坡时空燃比;检测气缸内压,从而控制点火提前角;检测废气再循环流量、发动机油压、制动器油压、轮胎空气压力等等,并对相关量作出反应。车用压力传感器目前已有若干种,应用较多的有电容器式、压阻式、差动变压器式(LVD T)、表面弹性波式(SAW)。电容器式传感器具有输入能量高,动态响应好、环境适应性好等特点;压阻式受温度影响大,需另设温度补偿电路,但适用于大量生产;LVD T式有较大输出,易于数字输出,但抗振性较差;SAW式具有体积小、质量轻、功耗低、可靠性强、灵敏度高、分辨率高、数字量输出等特点,是一种较为理想的传感器。 (3)旋转传感器:主要用于检测曲轴转角、发动机转数、风门开度、车速等,从而控制点火提前角、燃油配量和喷射时间等,产品主要有发电机式、磁阻式、霍尔效应式、光学式、振动式等。 (4)氧传感器:检测排气中空燃比,向供油系统发出负反馈信号,以修正喷油脉冲,使空燃比调整到理论值,以达到理想的排气净化效果,常用的是氧化锆和氧化钛传感器。 (5)流量传感器:测定进气量和燃油流量以控制空燃比。主要有空气流量传感器和燃料流量传感器。空气流量传感器检测进入的空气量从而控制电子喷油器喷油量,以得到较准确的空燃比,实际应用的产品主要有卡尔曼旋涡式、叶片式、热线式。卡尔曼式无可动部件,反应灵敏,精度较高;热线式易受吸入气体脉动影响,且易断丝;燃料流量传感器用于检测燃料流速,以计算汽车燃油消耗量,产品主要有水车式、球循环式。 (6)爆震传感器:检测发动机的振动,并根据检测到的爆震信号适当调整点火时刻,主要产品有磁致伸缩式和压电式。 2　底盘控制用传感器底盘控制用传感器是指分布在变速器控制系统、悬架控制系统、动力转向系统、防抱制动系统中的传感器,它们在不同系统中作用不同,但工作原理与发动机中传感器是相同的,主要有以下几种形式传感器。 (1)变速器控制用传感器:主要有车速传感器、加速 ? 1 1 ? 2001年第1期