【杂谈】-现代汽车有哪些传感器

现代汽车有哪些传感器

例如，L2 级以上自动驾驶汽车需要具有与人类驾驶员类似的环境意识，使用各种传感器来检测其他车辆、行人、路边基础设施和意外障碍物。每种传感器都有不同的功能、优势和局限性，因此 OEM 必须选择最佳组合，以高效的成本实现车辆的用途。

在本文中，我们将探讨现代汽车中使用的各种类型的传感器，重点介绍那些支持车辆自动驾驶的传感器。我们还将研究汽车行业传感器选择的挑战和影响因素。

1、汽车传感器

如今的车辆配备有多个传感器，用于监控内部功能和外部环境。有些传感器用于跟踪发动机和变速箱性能，而有些传感器用于提高车辆安全性和舒适性。由于自动化程度从部分自动化到完全自动化不等，因此传感器对于实现不同级别的自动驾驶至关重要。

下面我们概述了推动现代车辆进步的一些 关键传感器。

• 氧气传感器： 测量废气中的氧气含量，以优化燃油效率并减少排放。
• 空气流量计 (MAF) 传感器： 跟踪进入发动机的空气量，帮助确定正确的燃油喷射以实现高效燃烧。
• 节气门位置传感器： 监测节气门的位置以帮助控制发动机功率输出。
• 发动机爆震传感器： 检测发动机爆震，确保空气-燃料混合物正确点燃以防止损坏。
• 发动机转速传感器： 测量曲轴的转速（以 RPM 为单位）以监测发动机转速和位置。
• 曲轴位置传感器： 跟踪曲轴速度和位置，使 ECU 能够根据气缸位置和点火顺序同步燃油喷射和点火正时。
• 发动机冷却液温度传感器： 监测发动机冷却液温度，以调节和维持最佳发动机温度。
• 燃油温度传感器： 检测燃油进入发动机前的温度，影响燃油效率。
• 发动机油压传感器： 监测油压，确保发动机正常润滑，防止磨损。
• 歧管绝对压力 (MAP) 传感器： 测量进气歧管内的压力以测量进入发动机的空气量，帮助确定发动机负载。
• 凸轮轴位置传感器： 监测凸轮轴的位置以准确控制气门正时。
• 变速箱温度传感器： 跟踪变速箱油温度，以防止过热并确保最佳性能。
• 电压传感器： 协助调节汽车的怠速。
• NOx传感器： 检测废气中的氮氧化物，以监测排放并确保符合环境标准。
• 轮胎压力监测系统（TPMS）： 持续监测轮胎压力，有助于提高车辆的安全性和性能。
• 防抱死制动系统 (ABS) 传感器： 监控车轮速度，以防止制动时车轮锁死，增强控制。
• 电子稳定控制 (ESC) 传感器： 包括多个传感器（偏航率、车轮速度、横向加速度和转向角），用于评估车辆稳定性并防止失控。
• 偏航率传感器： 测量车辆绕垂直轴的转速，有助于检测打滑或突然的方向变化。
• 速度传感器： 跟踪每个车轮的转速以识别车轮打滑或锁死，从而协助控制。
• 横向加速度传感器： 监测车辆的横向加速度，协助检测急转弯或过大的横向力。
• 转向角传感器： 测量方向盘的角度，以将驾驶员的输入与车辆的实际响应进行比较。
• 雨量传感器： 检测雨量并自动启动挡风玻璃雨刷。
• 光传感器： 监测环境光强度以自动调节前照灯亮度。
• 停车传感器： 使用超声波技术在停车时检测障碍物。
• 倒车摄像头： 在仪表板显示屏上提供后视图，以协助停车和倒车。
• 驾驶员监控系统： 使用摄像头跟踪驾驶员的警觉性和注意力。
• 盲点传感器： 检测隐藏的交通或障碍物并向驾驶员发出警报。
• 夜视传感器： 红外摄像机，可提高黑暗条件下的可视度。
• 遥控无钥匙进入传感器： 检测来自遥控钥匙的无线电信号以打开或关闭车门。
• 湿度传感器： 监测车辆内的湿度水平。
• 空气质量传感器： 测量车舱空气质量。
• 加速度计： 测量加速度力，激活安全气囊等安全功能。
• 陀螺仪： 跟踪旋转运动以协助稳定性控制。
• 气压传感器： 测量大气压力，以计算高度和发动机性能。
• GPS接收器： 提供车辆位置以进行导航和跟踪。
• 安全带传感器： 检测乘客是否系了安全带。
• 安全气囊传感器： 检测撞击力以触发安全气囊展开。
• 日照传感器： 测量太阳辐射来调整气候控制设置。

这些传感器在现代汽车发动机中发挥着至关重要的作用，有助于提高效率、性能和寿命。

2、自动驾驶车辆使用到的传感器

所有现代车辆都配备了基本的驾驶辅助功能（1 级自动化）。许多车辆还支持 2 级自动化，其中包括自适应巡航控制 (ACC)、车道保持辅助 (LKA) 等功能以及自动驾驶或超级巡航等高级功能。

更高级别的车辆自动化，包括有条件自动化 (L3)、高级自动化 (L4) 和完全自动化 (L5)，明显更加先进。它依靠传感器来检测和解读周围环境，从而做出明智的驾驶决策。大量传感器协同工作，实现自动驾驶车辆

每种传感器都有其优点和局限性。OEM 不断尝试各种传感器组合，以开发创新的 车辆自动化系统。一些制造商专注于仅使用摄像头传感器实现完全自动化，而另一些制造商则将摄像头与 LiDAR 或超声波传感器相结合。

以下是测试和生产模型中为实现车辆自动化而常用的一些传感器。

摄像头： 摄像头是检测和识别车辆周围物体的最实用的传感器选项之一。它们可以捕捉有关环境的详细视觉信息，包括交通信号、车道标记、行人和其他车辆。许多 OEM 只使用摄像头传感器开发自动驾驶汽车。摄像头网络可以提供 360 度的周围环境视图，从而帮助驾驶员做出明智的驾驶决策。

摄像头擅长提供丰富的视觉数据，这对于物体识别和理解场景至关重要；但它们在深度感知和准确估计距离方面却举步维艰。此外，恶劣的天气条件（如雨、雾、雪、弱光和其他环境因素）也会影响摄像头的性能。

LiDAR： 光探测和测距 (LiDAR) 技术使用激光束测量距离，从而创建周围环境的高精度 3D 点云地图。即使在具有挑战性的照明条件下，LiDAR 也能出色地进行精确的距离测量和物体检测，并且不受大多数天气条件的影响。

尽管 LiDAR 能够提供出色的 3D 测绘能力，但它缺乏物体识别和场景解释能力。该设备往往体积庞大且价格昂贵，限制了其在汽车自动化领域的广泛应用潜力。

雷达： 无线电探测和测距 (RADAR) 技术通过发射无线电波来探测物体并测量其距离、速度和方向，从而绘制车辆周围环境的地图。与激光雷达一样，雷达在所有天气条件下（包括雾天和黑暗）都能有效工作，而且价格更实惠。但是，它的分辨率低于激光雷达，因此识别物体的精确度较低。此外，与激光雷达一样，雷达不会捕捉视觉信息，因此不能用于物体识别或场景解释。

超声波传感器： 超声波传感器发射高频声波来检测附近的物体，通常用于停车辅助和障碍物检测。它们价格低廉，是短距离检测的可靠选择，但在绘制车辆整体周围环境方面存在局限性。尽管如此，超声波传感器在防撞方面仍发挥着至关重要的作用。

GPS： GPS 技术为车辆提供精确的位置信息，这对于自动驾驶汽车的导航和路线规划至关重要。它对于远程导航和测绘至关重要，尽管由于信号弱，它在城市地区可能会出现不准确的情况。尽管存在这些限制，GPS 对于自动驾驶和驾驶模式车辆的路线跟踪和导航仍然是必不可少的。

惯性测量单元 (IMU)： IMU 测量车辆的加速度、减速度、旋转和方向，以帮助保持稳定性和控制力。该单元提供有关汽车运动的实时数据，与 GPS 信息结合后，自动驾驶汽车可以准确跟踪和遵循路线。惯性传感器对于检测车辆的状态和方向至关重要，但它们可能会随着时间的推移而出现传感器漂移，需要定期校准。

3、连接传感器

新一代自动驾驶汽车将实现联网，主动共享其位置、速度和方向的实时数据，以最大限度地降低碰撞风险。这些车辆还将具有强大的互联网连接能力，使其能够与路边基础设施交换信息并访问互联网服务。

车辆配备蜂窝调制解调器，用于互联网接入，提供实时交通更新、远程诊断和无线更新。Wi-Fi 广泛用于与智能手机和智能家居系统通信。此外，车辆将集成 V2X（车对万物）通信模块，以便与其他车辆和道路基础设施进行交互，利用蜂窝调制解调器、Wi-Fi 或专用短程通信 (DSRC) 进行无缝数据交换。

4、传感器融合

传感器对于现代车辆来说至关重要，可用于跟踪信息和确保安全。自动化和连接传感器是汽车领域的最新成员。

虽然选择用于跟踪和安全的传感器很简单，但选择用于车辆自动化（一项发展中的技术）的传感器却带来了新的挑战。不同的 OEM 采取了不同的方法：一些仅依赖摄像头网络，另一些将摄像头与 LiDAR 相结合，而更经济实惠的设置则使用雷达或超声波传感器。每个制造商都会定制其传感器融合，以满足实施自动化的特定目标和要求。

5、成本挑战

自动化成本是汽车采用自动驾驶技术面临的最大挑战之一。传感器价格从 15 美元到 1,000 美元不等，而 LiDAR 等高端传感器可为自动化提供更有效的功能。

然而，先进传感器的高成本阻碍了其大规模采用。随着传感器技术的发展，其价格也将随之上涨，使自动化更加容易实现。优化的传感器融合可以将自动化所需的传感器总数减少到四到八个，尽管完全自动化可能仍需要十几个或更多。

6、车联网

车联网技术虽然仍处于早期阶段，但有望减少汽车自动化所需的传感器数量。通过使汽车能够相互通信和与路边基础设施通信，它们可能不再依赖独立捕获的周围环境数据。然而，单靠 V2X（车对万物）通信不足以实现可靠的自动化；在通信延迟或故障的情况下，车载传感器对于实现安全的自动驾驶功能仍然至关重要。