自動駕駛汽車有什麼感測器

❶ 無人駕駛汽車中有哪些感測器

本文擾斗介紹無人駕駛中幾種主流的環境感知感測器，包括視覺攝像機、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達。通過分析對比每種感測器的原理和優缺點，進一步理解不同場景下如何構建感知方案。

1、感知感測器

在無人駕駛中，感測器負責感知車輛行駛過程中周圍的環境信息，包括周圍的車輛、行人、交通信號燈、交通標志物、所處的場景等。為無人駕駛汽車的安全行駛提供及時、可靠的決策依據。

目前常用的車絕李派載感測器包括相機、毫米波雷達、超聲波雷達、激光雷達並賀等。根據各個感測器的特性，在實際應用中往往採用多種感測器功能互補的方式進行環境感知。

2、視覺攝像機

感測器原理

攝像頭屬於被動觸發式感測器，被攝物體反射光線，傳播到鏡頭，經鏡頭聚焦到CCD/CMOS晶元上，CCD/CMOS根據光的強弱積聚相應的電荷，經周期性放電，產生表示一幅幅畫面的電信號，經過預中放電路放大、AGC自動增益控制，經模數轉換由圖像處理晶元處理成數字信號。

其中感光元器件一般分為CCD和CMOS兩種：CCD的靈敏度高，雜訊低，成像質量好，具有低功耗的特點，但是製作工藝復雜，成本高，應用在工業相機中居多；CMOS價格便宜，性價比很高，應用在消費電子中居多。為了滿足不同功能的視覺需求，有很多不同種類的攝像機。

感測器分類

組合相機：這里指無人駕駛前視環境感知中常出現的單目／雙目／三目，由不同焦距組成光學陣列，用於探測不同范圍內的目標。

傳統的單目做前視感知一般FOV較小，景深會更遠，能夠探測遠距離障礙物，比如mobileye早期產品採用52°的鏡頭，當然現在主推的是100°攝像頭能夠感知更廣的范圍。

雙目相機利用視差原理計算深度，通過兩幅圖像因為相機視角不同帶來的圖片差異構成視差。雙目立體視覺在測距精度上要比單目做深度估計准確很多。

❷ 自動駕駛有哪些內部感測器

【太平洋汽車網】自動駕駛感測器有五種類型：1、遠程雷達：信號能夠透過雨、霧、灰塵等視線障礙物進行目標檢測。2、照相機：一般以組合形式進行短程目標探測，多應用於遠距離特徵感知和交通檢測。3、激光雷達：多用於三維環境映射和目標檢測。4、短程/中程雷達：中短程目標碼渣檢測，適用於側面和後方避險。5、超聲波：近距離目標檢測。

因此從整個自動駕駛的過程結構上來說，需要如下的這些模塊。盡管我們都在看到說一輛汽車實現了自動駕駛，事實上一輛汽車的自動駕駛只是整個行業的剛剛入門，舉例落地普及至少還有10年要走。

自動駕駛領域，需要使用到的汽車感測器包括集中：車載攝像頭，毫米波雷達，夜視系統，激光雷達。

下面詳細說一下，各類汽車感測器：車載攝像頭市場：汽車的眼睛從2016年開始，國內舜宇光學，丘鈦微，歐菲光，伯恩光學都在進入汽車攝像頭市場。尤其是舜宇光學在汽車市場基本一家獨大。汽車攝像頭市場，每輛汽車至少需要9-12顆攝像頭，這相對於手機2-3攝像頭，單個數量需求量還是比較大的。盡管汽車數量不如手機銷量多。但汽車行業使用的攝像頭的成本也更高，環視攝像頭的應用更多。

按照中國年度汽車產量2500萬台（2017年是2980萬台，2019年有所回落，曲一個折中的數字），按喊模喚照中國20%的市場滲透率，中國市場一年汽車攝像頭的需求量至少在1億顆起步。後續伴隨自動駕駛等不斷進步，需求量鄭凱會更大。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❸ 自動駕駛中感測器的作用是什麼

【太平洋汽車網】車感測器是汽車計算機系統的輸入裝置，對汽車運行有很重要的作用，用於檢測與點火提前角有關的發動機工況信息，並將信息轉換成電信號輸入到電控單元，作為運算和控制點火時刻的依據。

汽車上有很多感測器，各司其職，也相互協作。

汽車感測器有很多，可分為環境監測、車身感知兩大類：環境監測神橘感測器用於探測和感知周圍環境，是實現自動駕駛所必需的感測器；車身感知感測器用於獲取車身信息，如胎壓、油壓、車速等，是維持汽車正常、穩定、安全行駛所必備的基礎感測器。

汽車上主要的感測器有：空氣流量感測器、ABS感測器、節氣門位置感測器、曲軸位置感測器、凸輪軸位置感測器、冷卻液溫度感測器、氧感測器和機油壓力感測器等。

空氣流量感測器空氣流量感測器用於測量發動機吸入的空氣量，換成電信號提供給ECU作為噴油時間的基準信號；ABS感測器ABS感測器用來監控車速，在急剎時，將車輪的轉速反饋給剎車系統，由剎車系統來控制車輪有克制的轉動，以達最佳剎車效果；節氣門位置感測器節氣門位置感測器用於檢測節氣門的開度，通過杠桿機構與節氣門聯動，測量節氣門打開的角度電壓信號，並將信號傳輸給ECU作為噴油量和點火頃洞提前角修正的基準信號；

曲軸位置感測器曲軸位置感測器用於檢測上止點信號、曲軸轉角信號和發動機轉速信號，提供給ECU作為確定點火正時、噴油正時及工作順序的基準信號；凸輪軸位置感測器凸輪軸位置感測器擁有檢測凸輪軸位置和轉角，提供ECU曲軸轉角基準位置信號，作為噴油正時控制和點火正時控制的主控制信號；

氧感測器氧感測器用於檢測發動機排氣雀瞎枯中的氧含量，確定汽油與空氣是否完全燃燒，對噴油量進行閉環控制；機油壓力感測器機油壓力感測器用於檢測機油壓力，在壓力不夠時發出提示警報信號。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❹ 自動駕駛需要哪些感測器

【太平洋汽車網】目前，自動駕駛所使用的感測器主要包括：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等。不同廠家會根據自己的產品，選擇不同的組合方案，同時又有所偏重，有的偏重激光雷達，有的偏重攝像頭等。本文主要介紹一下這幾種感測器。

展開全文想要實現自動駕駛，需要通過三個階段，即感知、決策和控制。感知是基礎，沒有感知所帶來的各種信息也就無所謂控制了。因為車輛對汽車有著部分甚至是全部清碼的控制權，所以自動駕駛汽車對外部情況必須擁有保證達到甚至超過人類感知答虛哪的精確性，所以感測器對於自動駕駛汽車的重要性也就不言而喻了。

攝像頭攝像頭就像人的視覺一樣，主要就是記錄圖像，然後發送給自動駕駛系統的計算機，計算機通過圖像識別技術分析數據，進而判斷車輛周圍狀況。

攝像頭由於開發較早，開發人員也比較多，現今技術已經比較成熟，成本也降到了相當低的程度。應用中攝像頭形式包括單目、雙目和三目，根據攝像頭安裝的位置分為前視、後視、環視和車內監控攝像頭。

攝像頭可以實現眾多如預警、識別等ADAS功能，是視覺影像處理系統的基礎，此外，影像信息對於乘客來說更為直觀，譽襪在處理意外情況時，是必不可少的。

優點：成本低，技術成熟，而且能夠識別路牌、交通燈甚至是一些文字信息。

缺點：難以獲取准確的三維信息；受環境光限制比較大，遮擋、強光和黑夜等條件下，識別率比較低。

激光雷達激光雷達是目前公認的自動駕駛感測器最佳的技術路線。激光雷達主要通過向目標物體發射激光束，然後通過計算從目標反射回的脈沖飛行時間來測量距離，以此來測算目標的位置、速度等特徵量，感知車輛周圍環境，並形成精度高達厘米級的3D環境地圖，為下一步的車輛操控建立決策依據。

激光雷達多安裝在車頂，通過高速旋轉，實現360度無死角監控，獲得周圍空間的點雲數據，實時繪制出車輛周邊的三維空間地圖。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❺ 自動駕駛的實現需要哪些感測

【太平洋汽車網】1、遠程雷達：信號能夠透過雨、霧、灰塵等視線障礙物進行目標檢測。2、照相機：一般以組合形式進行短程目標探測，多應用於遠距離特徵感知和交通冊槐檢測。3、激光雷達：多用於三維環境映射和目裂埋標檢測。4、短程/中程雷達：中短程目標檢測，適用於側面和後方避險。5、超聲波：近距離目標檢測。

隨著社會經濟的發展，汽車已經成為人們的日常州源友生活中必需品，但每年不斷攀升的交通事故率、越來越糟糕的生活和交通環境也讓人們感到心痛。每每遇到這些問題，相信幾乎所有開車的人都會想到如果車子能夠自動駕駛，那車子將成為養精蓄銳的好地方。

無疑安全穩定和綠色環保的自動駕駛汽車成為了首選，特別是近兩年自動駕駛汽車成為了科技領域內的熱點，在給汽車行業帶來巨大變革的同時，也為元器件設備廠商等帶來了新的機會。

眾所周知如今的自動駕駛汽車是在一個未知的動態環境中運行的，所以它需要事先構建出環境地圖並在地圖中進行自我定位，而執行同步定位和映射過程（SLAM，即時定位和地圖構建）的輸入則需要依靠各種各樣的感測器來提供必要的空間感知，以便在沒有駕駛員干預的情況下實現自動駕駛。自動駕駛汽車的五大感測器是哪些？

一般情況下，自動駕駛汽車包含的感測器主要有五種類型：

1、遠程雷達：信號能夠透過雨、霧、灰塵等視線障礙物進行目標檢測。

2、照相機：一般以組合形式進行短程目標探測，多應用於遠距離特徵感知和交通檢測。

3、激光雷達：多用於三維環境映射和目標檢測。

4、短程/中程雷達：中短程目標檢測，適用於側面和後方避險。

5、超聲波：近距離目標檢測。

以上這五大感測器又可分為無源感測器（如攝像頭）和有源感測器（如激光雷達、雷達和超聲波收發器）。

那麼，什麼是無源感測器？什麼是有源感測器？兩者的區別是什麼？又會如何影響自動駕駛汽車的感測效果？

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❻ 無人駕駛汽車中有哪些感測器

1、目前來看，企業應用於無人駕駛汽車的感測器主要有以下幾種：圖像感測器（攝像頭）、超聲波雷鬧李達、激光雷達以及毫米波雷達。
2、當前最先進的智襲櫻能汽車採用了17個感測器（僅指應用於自動駕駛功能），預計2030年將達到29個感測器。
3、為了保液禪遲證安全性，每塊區域需要兩個或兩個以上的感測器覆蓋，以便相互校驗。
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❼ 自動駕駛汽車有多少個感測器

【太平洋汽車網】自動駕駛汽車上有12個感測器：1個藏在內後視鏡里的前攝像頭，5個測量周圍車輛速度的雷達，和6個探測周圍目標位置的激光雷達5。

自動駕駛離不開感知層、控制層和執行層的相互配合。攝像頭、雷達等感測器喊模喚獲取圖像、距離、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。控制模塊分析處理信息，並進行判斷、下達指令，扮演大腦的角色。車身各部件負責執行指令，扮演手腳的角色。而環境感知是這一切的基礎，因此感測器對於自動駕駛不可或缺。

業內專家曾表示，目前量產的L2級汽車主要實現汽車橫向和縱向的自動控制，只需在車輛布置2個感測器，L3級汽車則需要8個感測器，L4級汽車的感測器數量將會超過15個，而未來完全自動駕駛汽車L5級將會突破80個感測器。

感測器越多，汽車可以感知的環境更加廣泛，可實現的碼渣功能也更加全面。目前，主要有三大感測器布設於汽車之中，分為別攝像頭、毫米波雷達和激光雷達。

攝像頭：自動駕駛的智慧之眼在眾多ADAS功能中，視覺影像處理系統較為基礎，對於駕駛者也更為直觀，而攝像頭又是視覺影像處理系統的基礎，因此車載攝像頭對於自動駕駛必不可少。

攝像頭就像人類駕駛員的眼睛一樣，自動駕駛汽車使用攝像頭來觀察和解釋道路上的物體。通過在各個角度為汽車配備攝像頭，這些車輛可以保持360°的外部環境視野，並提供周圍交通狀況的更廣闊畫面。

根據不同ADAS功能的要求，攝像頭的安裝位置也不盡相同。按攝像頭的安裝位置不同，可分為前視、鄭凱側視、後視和內置四個部分。未來要實現全套ADAS功能，單車需配備至少5個攝像頭。

其中，前視攝像頭使用頻率最高，如行車記錄、車道偏離預警、前向碰撞預警、行人識別等。前視攝像頭一般為廣角鏡頭，安裝在車內後視鏡上或者前擋風玻璃上較高的位置，以實現較遠的有效距離。

側視和後視攝像頭代替後視鏡將成為趨勢。由於後視鏡的范圍有限，會導致車輛的斜後方存在部分視覺盲區，尤其是對大客/貨車而言，大大增加了交通事故發生的幾率。而在車輛兩側加裝側視攝像頭可以基本覆蓋盲區，當有車輛進入盲區時，就自動提醒駕駛員注意。

如今，可以使用3D攝像頭顯示非常詳細的逼真圖像。圖像感測器自動檢測物體，對其進行分類，並確定與物體的距離。例如，攝像頭可以識別其他汽車、行人、騎自行車的人、交通標志和信號、道路標記、橋梁和護欄。

毫米波雷達：最具性價比毫米波雷達的探測距離一般在150m-250m之間，有的高性能毫米波雷達探測距離甚至能達到300m，可以滿足汽車在高速運動時探測較大范圍的需求。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❽ 自動駕駛包括哪些感測器

【太平洋汽車網】自動駕駛技術涉及的環境感知感測器主要包括喊模喚視覺類攝像機（包括單目、雙目立體視覺、全景視覺及紅外相機）和碼渣雷達類測距感測器（激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等）。

自動駕駛技術涉及的環境感知感測器主要包括視覺類攝像機（包括單目、雙目立體視覺、全景視覺及紅外相機）和雷達類測距感測器（激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等）。這些感測器目前都可以找到開源的SDK快速開發。小可根據這幾年的開發經驗，特此整理了目前常用感測器的一些API，方便初學者節省開發時間。當然，對於可以根據需求自主定製感測器的土豪公司而言，本篇顯得多餘，請繞行。本篇主要適用於自動駕駛初級開發者，主要面向高校和科研院所的研究人員，以性能為主，較少鄭凱考慮成本問題。筆者主要基於Linux系統進行開發，所介紹的API均以Ubuntu14.04及以上版本為准（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一個穩定版本，值得期待）。

自動駕駛主流感測器單目攝像機首推AVT工業相機，國內代理商較多，比如大恆。包含的相機種類較為齊全，介麵包括1394火線介面、網口介面等，價格從幾千元到幾萬元不等。SDK可以在官網上找到，推薦使用最新的Vimba_v2.0開發套件，安裝過程較為簡單，且SDK中包含QT、OpenCV在內的多個開發示例，上手較快。

應用：單目相機的應用開發主要包括特徵類符號的檢測與識別，如車道線檢測、交通標志識別、交通燈識別、行人和車輛檢測等，基於機器學習的視覺計算在自動駕駛普及之日一定會是必不可少的部分，盡管目前來說視覺檢測可靠性並不是很高，在以激光雷達為主要感知手段的自動駕駛車輛中應用並未達到預期。

路面及車輛識別雙目攝像機應用於室外場景的雙目視覺確實不多見，筆者之前用過的bumblebee雙目也是應用於室內場景，之後接觸了ZED相機也是室內比較好用，當然，openCV中也集成了該方法，習慣C編程的可以看下，OpenCV經典教材《學習OpenCV》中文版464頁至492頁有詳細內容，更有代碼，不多說。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）

❾ 自動駕駛感測器安裝位置在哪裡

【太平洋汽車網】自動駕駛感測器安裝位置在車頭發動機艙，智能駕駛汽車環境感知感測器主要有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達、單/雙/三目攝像頭、環視攝像頭以及夜視設備。

控制是自動駕駛的三個環節，感知環節用來採集周圍環境的基本信息，也是自動駕駛的基礎。自動駕駛汽車通過感測器來感知環境，感測器就如同汽車的眼睛。而感測器又分為好多種，比如攝像頭、超聲波雷達、毫米波雷達和激光雷達，下面主要來介紹這幾種感測器的相關知識！

攝像頭攝像頭可以採集圖像信息，與人類視覺最為接近。通過採集的圖像，經過計算機的演算法分析，能夠識別豐富的環境信息，如行人、自行車、機動車、道路軌跡線、路牙、路牌、信號燈等，通過演算法加持還可以實現車距測量、道路循跡，從而實現前車碰撞預警（FCW）和車道偏離預警（LDW）。

單目ADAS採集圖像（圖片來自news.cecb2b.com）360°全景影像，利用多個攝像頭攝像頭在汽車領域應用廣泛，技術十分成熟，成本也非常低廉。目前，汽車攝像頭應用可分為單目、雙目及多目，安裝位置可分為前視、後視、側視、環視。目前，Mobileye在單目ADAS開發方面走在世界前列，其生產的晶元EyeQ系列能夠根據攝像頭採集到的數據，對車道線、路中的障礙物進行識別，第三代晶元EyeQ3已經可以達到L2自動駕駛水平。

攝像頭在汽車領域的應用優點：技術成熟、成本低、採集信息豐富缺點：三維立體空間感不強；收環境影響大，黑夜、雨雪、大霧等能見度低的情況，識別率大幅降低02毫米波雷達毫米波雷達毫米波其實就是電磁波，通過發射無線電信號並接收反射信號來測定與物體間的距離，其頻率通常介於10~300GHz頻域之間。與厘米波導引頭相比，毫米波導引頭體積小、質量輕和空間解析度高；與紅外、激光、電視等光學導引頭相比，毫米波導引頭穿透霧、煙、灰塵的能力強；另外，毫米波導引頭的抗干擾性能也優於其他微波導引頭。

大陸集團研發的ARS400為毫米波雷達優點：導引頭體積小、質量輕和空間解析度高；穿透霧、煙、灰塵的能力強，傳輸距離遠缺點：元器件成本高，加工精度相對要求高；探測角度小；雨、霧和濕雪等高潮濕環境的衰減、樹叢穿透能力差03激光雷達激光雷達激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等信息的雷達系統。

（圖/文/攝：太平洋汽車網問答叫獸）