竟然可以这样布置传感器网络：有翼微芯片可像种子般飘飞

据《科学美国人》月刊网站9月22日报道，当枫树开始释放长着“翅膀”的种子，这些种子就会从树枝上盘旋着轻轻飘落到地上。受这些像直升机一样飘飞的荚果和其他滑翔旋转的树种的空气动力学特性启发，工程师们宣称已制造出有史以来最小的借助风力飞行的机器，他们称其为“微型飞行器”。

报道称，这些有翼设备中最大的长约2毫米，大小与果蝇大致相当。最小的“微型飞行器”的尺寸只有上述数值的四分之一。它们小到可以像种子一样飘飞，但又足以携带小小的微芯片。这些微芯片上装有传感器和无线发射机，传感器能收集设备周围环境的信息，无线发射机能向科学家发送这些数据。美国西北大学的物理化学家约翰·罗杰斯说，可以从空中投放大量“微型飞行器”，让它们借助风力散布到广阔区域。他还说：“然后，你可以用它们搭建一个传感器网络，用于绘制环境污染、疾病传播、生物危害或其他信息图。”罗杰斯及其同事在英国《自然》周刊22日刊登的一篇论文中描述了这些机器。

为帮助这些奇特装置尽可能稳定地下降，工程师们首先分析了那些靠风来散播的种子的形状，比如大叶枫、梣叶枫和三星果属木质藤本植物的种子。然后，他们用计算机模拟了与这些种子形状相似、几何结构略有不同的物体周围的气流。这一过程使得研究人员能够改进多种设计，直到“微型飞行器”下降得比植物种子更稳定、更缓慢。

报道称，要想让这种设备能监控大面积区域，罗杰斯及其同事必须大量生产它们——如果他们能利用现有设施和工艺来制造集成电路，就能更容易地完成这项任务。但现有生产方法主要生产平面形状，而“微型飞行器”的设计是三维的。为了解决这个问题，工程师们制造了二维的“微型飞行器”，然后将它们粘到一层名为弹性体的弹性材料上。当他们让这种材料放松时，它会弯曲，让这些微型装置呈现最终的三维形状。

罗杰斯承认，“微型飞行器”仍处于概念验证阶段。但罗杰斯及其团队计划很快展开现场测试。

当然，听凭这些微型机器散落在自然环境中似乎不太具有可持续性。为避免破坏当地生态系统，罗杰斯及其同事选择用可降解的环保型聚合物、导体和电路芯片来制造“微型飞行器”。

携带微芯片的“微型飞行器”的模拟放大图。（美国西北大学网站）

来源：参考消息网

自动驾驶汽车的传感器该如何布置？

来源：汽车自动驾驶技术

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？

1.传感器介绍

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

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

-1个激光扫描仪Laser Scanner，位于前方

2.传感器的布置原则

无人车传感器的布置，需要考虑到覆盖范围和冗余性。

覆盖范围：车体360度均需覆盖，根据重要性，前方的探测距离要长（100m），后方的探测距离稍短（80m），左右侧的探测距离最短（20m）。为了保证安全性，每块区域需要两个或两个以上的传感器覆盖，以便相互校验，如下图所示[1]：

图2： 一种典型的传感器全覆盖、多冗余配置示意图

Host Vehicle是无人车实体，ESR，RSDS是毫米波，UTM、LUX、HDL是激光，Camera是工业相机。从图中也可以看出，各个方向上均有多个传感器配置。为了简洁，图中的Camera只画出了前方的，实际上前后左右Camera配置了很多个，使得系统的冗余度更高。

具体安装在车上，是这样样子的：

图3：传感器在无人车上的实际安装。

大部分传感器都是隐藏式安装（车前保、后保内），

唯一的特例，三维激光安装在车顶上。

前后探测距离的差异，主要是考虑一些特殊场景下的安全问题。

例如，车辆刚驶出高速公路服务区，准备自动变道：初始车速 V1=60km/h；变道过程约需要 t = 3 s；变道完成时与后方车辆的车间时距 τ ≥ 2 s （注 1）左后方来车车速 V2 = 120 km/h；为保证变道安全，本车与左后方车辆的初始安全距离至少为

(V2－V1)×(t+τ)=(120km/h－60km/h)×(3s+2s) ≈ 83m

注1：目前自动变道无相关的法规要求， 故参考 GB /T20608-2006《智能运输系统自适应巡航控制系统性能要求与检测方法》中， 第5.2.2 条对自适应巡航的车间时距做出规定：τ_min 为可供选择的最小的稳态车间时距， 可适用于各种车速 v 下的 ACC 控制。τ_min ( v) 应大于或等于 1 s，并且至少应提供一个在 1.5 ~ 2.2 s 区间内的车间时距 τ。在自动变道场景的计算中，为保证安全，选取 τ = 2 s 进行计算。

一般后向 24 GHz 毫米波雷达的探测距离为 60 m 左右，如果车后安装一台24GZ毫米波雷达，60～83 m 是危险距离。若前后车距在此范围内，开始变道时，系统误判为符合变道条件。随着左后方车辆高速接近，自动变道过程中安全距离不足，本车中途终止变道，返回本车道继续行驶。这种情况会干扰其他车辆的正常驾驶，存在安全隐患，也会给本车的乘员带来不安全感（见图 4）。

图 4：自动变道场景

要解决这个极端场景下智能驾驶汽车自动变道的安全问题，可以考虑增加一个 77 GHz 后向毫米波雷达，它的探测距离可以达到 150 m 以上，完全能满足这个场景中 83 m 的探测距离要求。当然，可以采用探测距离达到 100 m 以上的 8 线激光雷达或摄像头( 如 Tesla 车型) 解决 24 GHz 毫米波雷达探测距离不足的问题， 还可以通过控制算法设定车辆必须加速到一定车速才允许自动变道。

而前车安全距离要保证至少100米左右，也保证了车辆有足够的制动时间。

冗余度：谁都不希望把自己的生命交付给一个/种传感器，万一它突然失效了呢？所谓的冗余度，也可以划分为硬件冗余，或软件冗余。

如图1中，前方的障碍物有4类传感器覆盖，这样最大程度上保证前方障碍物检测不会漏检或者虚警。这属于硬件冗余。

再比如车道线检测。现阶段大量的对车道线的检测均是基于视觉(此处不讨论基于激光的传感器)，对它的冗余则遵循3选2，或少数服从多数的选择。通过多支算法来保证识别的正确性。

算法设计上用到Sensor Fusion，下图是CMU的多传感器融合的障碍物检测/跟踪框架：

图5：CMU的障碍物检测、跟踪框架。主要分为两层，Sensor Layer负责收集各个传感器测量，并将其抽象为公共的障碍物特征表示；Fusion Layer接收障碍物特征表示，输出最终的障碍物结果（位置、速度、类别等）。

除了要保证覆盖和冗余度，当然在实际安装中，还要符合每个传感器和车辆的安装条件。比如把激光雷达放置在高处，增大了扫描的面积。

智能驾驶车辆的传感器中，以需要考虑因素较多的毫米波雷达布置为例进行介绍。

3.毫米波雷达的位置

毫米波雷达的位置

（1）正向毫米波雷达

正向毫米波雷达一般布置在车辆中轴线，外露或隐藏在保险杠内部。雷达波束的中心平面要求与路面基本平行，考虑雷达系统误差、结构安装误差、车辆载荷变化后，需保证与路面夹角的最大偏差不超过 5°。

另外，在某些特殊情况下，正向毫米波雷达无法布置在车辆中轴线上时，允许正 Y 向最大偏置距离为 300 mm，偏置距离过大会影响雷达的有效探测范围。

（2）侧向毫米波雷达

侧向毫米波雷达在车辆四角呈左右对称布置，前侧向毫米波雷达与车辆行驶方向成 45° 夹角，后侧向毫米波雷达与车辆行驶方向成 30° 夹角，雷达波束的中心平面与路面基本平行，角度最大偏差仍需控制在 5° 以内。

图 6：毫米波雷达位置

（3）毫米波雷达的布置高度

毫米波雷达在 Z 方向探测角度一般只有 ±5°，雷达安装高度太高会导致下盲区增大，太低又会导致雷达波束射向地面，地面反射带来杂波干扰，影响雷达的判断。因此，毫米波雷达的布置高度（即地面到雷达模块中心点的距离），一般建议在 500（满载状态）～800 mm（空载状态）之间（见图 6）。

表面覆盖材料

毫米波雷达大多数情况都是隐藏布置，采用某些不合适的表面覆盖材料会屏蔽毫米波或引起波束畸变、驻波变差，使雷达失效或灵敏度降低。因此选用的覆盖物材料有如下要求。

（1）优先选用 PC、PP、ABS、TPO 等电解质传导系数小的材料，这些材料中不能夹有金属和碳纤维。如果材料表面有低密度金属涂层(如车漆)，虽对雷达性能影响不是很大，但必须经过测试才可使用。

（2）覆盖物的表面必须平滑且厚度均匀，不能出现料厚突变或结构复杂的情况，且厚度最好是雷达半波长的整数倍，以减少对雷达波的扭曲和衰减。

另外，覆盖物与雷达面的距离也不能太大，否则雷达容易把覆盖物误判为障碍物。在实际布置中，一般把雷达和覆盖物之间的距离控制在 50～150 mm，如果在造型设计阶段就把毫米波雷达数据输入给造型设计师，经过造型优化，最小距离可控制在 15 mm 左右。

4.毫米波雷达的布置

图 7：毫米波雷达布置示例

除以上毫米波雷达本身要求外，在布置时，还需要兼顾考虑其他因素，如：雷达区域外造型的美观性、对行人保护的影响、设计安装结构的可行性、雷达调试的便利性、售后维修成本等问题 。以下是一些示例（见图 7）。

智能驾驶车辆只能实现部分场景的自动驾驶，为了能适应更多场景，一方面，可以配置性能更好或数量更多的环境感知传感器；另一方面，从降低整车成本考虑，还可以从传感器的布置优化方向入手，充分发挥传感器的性能。

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