汽车尾部加装一个超声波测距传感器，实现倒车雷达的效果

使用超声波测距传感器除了能够制作喝水提示机器人之外，还能做一个非常有意思的作品，还可以用它做一个倒车雷达。就像我现在这样，在汽车的尾部加装一个超声波测距传感器，这样实现倒车雷达的效果。每次我再给大家介绍有关超声波测距传感器相关的话题的时候，都会把这个作品拿出来给大家进行展示。

接下来我就接通电源，去看一下它的运行效果。接通电源之后，把这车往前挪一挪，把后边放一个障碍物。发现当障碍物距离这车很近的时候，它就会发出警报音。这个时候让这车向后倒退，就能发现随着后边的物体距离车尾的距离变小，蜂鸣器的提示音也会变得非常急促，直到距离很近的时候，它的声音就会一直的响。

我想倒车雷达也许是距离日常生活最近的一种。关于超声测距的应用场景。

五大车载传感器（毫米波激光超声波雷达红外传感摄像头）横评

“这路真堵啊，如果车子能够自己开多好啊！”

相信几乎所有开车的人在遇到严重堵车的时候都想过这个问题，如果车子能够自动驾驶，那车子将成为养精蓄锐的好地方，而这也是很多车厂宣传智能驾驶的典型场景之一。好的事情就怕出现“但是”、“然而”之类的转折词。对于完全自动驾驶而言，愿景是美好的，然而现状是车厂大呼“臣妾做不到啊”。不能做到的最大问题在于车载传感器达不到要求。

很多人对于发生在2016年的特斯拉撞车事故可能都没有印象了。2016年1月，23岁特斯拉车主高先生驾驶着自己的特斯拉在京港澳高速河北邯郸段行驶过程中，因为没能及时躲避前方道路清扫车发生追尾事故，不幸身亡。事故发生一年后，特斯拉承认当时汽车处于自动驾驶状态。虽然近几年特斯拉的自动驾驶已经升级，但是事故还是偶有发生，先后撞上了拖挂车、水泥墩、消防车……

要知道，就算是第一代Autopolit也有多颗摄像头、毫米波雷达和超声波雷达，但也并不能100%保证零事故，对于强调“完全自动驾驶”的特斯拉来说，这更像是一个过度营销。

除了上述三种传感器，和自动驾驶联系在一起的还有红外传感器和激光雷达，五大传感器的发展速度和高度决定了未来自动驾驶的进展快慢。当前的局势来看，只能说五大传感器是各有优劣。

毫米波雷达

可以肯定地说，毫米波雷达在未来真正的自动驾驶汽车里面必有一席之地，原因就在于它具备全天候的能力。不管是雾、烟、雨、雪、阳光等等，毫米波雷达都能从容应对。

除了全天候和全天时，毫米波雷达还有另一个其他四大传感器不能匹敌的就是测试距离远，最远能够达到1000米以上。

目前市场主流使用的车载毫米波雷达按照其频率的不同，主要可分为两种：24GHz毫米波雷达和77GHz毫米波雷达（欧洲是79GHz）。通常24GHz雷达检测范围为中短距离，用作实现BSD（BlindSpotDectection，盲点探测系统)，而77GHz长程雷达用作实现ACC（AdaptiveCruiseControl，自适应巡航系统）。

77GHz的出现也让毫米波雷达在器件尺寸上处于领先，由于波长更短，因此器件上的天线尺寸锐减，但需要更先进的封装方式，成本也就更高。

毫米波雷达的缺点在于其静止测距太过于复杂，同时对于切向运动判断很差。从成本上看，毫米波雷达价格仅次于激光雷达，属于较贵的器件。

从产业角度而言，毫米波雷达的主动权还是掌握在国际巨头手里，博世、大陆、奥托立夫、德尔福等传统零部件巨头基本上完成了从研发到应用的垄断，所提到的这四家也就是汽车界知名的“ABCD”。除了他们几家，电装和 Hella 的出货量同样让国内企业望其项背。

对于国产毫米波雷达厂商而言，24GHz和77GHz均有所涉及。这其中，行易道的发展进展值得一提，自2014年成立以后，行易道在第二年就完成了77GHz的样品，并在第三年完成了77GHz的商用，是我国第一家和整车厂合作的毫米波雷达企业。

77GHz毫米波雷达的难点在于工艺规格高，同时射频芯片要求高，能够攻克这两大难题，足见行易道的真功夫。

除了行易道以外，国产毫米波雷达厂商还包括智波科技、森思泰克、卓泰达、隼眼科技等，也都有24GHz和77GHz的布局，但在在精度、距离等方面和国际厂商的产品差距仍然明显。

超声波雷达

在车载传感器中，超声波雷达是目前最常见的品种之一，短距离测量中，超声波测距传感器具有非常大的优势。多用在倒车雷达上。

超声波雷达的原理很简单，就是通过超声波发射装置向外发出超声波，然后通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。

常见的超声波雷达有两种。第一种是安装在汽车前后保险杠上的，也就是用于测量汽车前后障碍物的倒车雷达，这种雷达业内称为UPA；第二种是安装在汽车侧面的，用于测量侧方障碍物距离的超声波雷达，业内称为APA。

目前，常用探头的工作频率有 40kHz, 48kHz 和 58kHz 三种。一般来说，频率越高，灵敏度越高，但水平与垂直方向的探测角度就越小，故一般采用 40kHz 的探头。

相较于其他四种传感器，超声波雷达的最大优势就是便宜。当然，并不是说超声波雷达便宜然后性能就不好。超声波雷达在角度测量方面的能力是最好的，同时数据处理简单，还有不错的穿透性。

缺点在于超声波雷达的测距非常短，最大距离也就是15米，通常采用的都是几米的规格。超声波雷达对于切向测量很差，使用时容易受到天气因素干扰。

超声波雷达的技术方案，一般有模拟式、四线式数位、二线式数位、三线式主动数位，后三种在信号干扰的处理效果上依次提升，当然价格和装备难度也是递增的。

从产业角度而言，博世、法雷奥是产业的巨头，因为这两家控制着倒车用超声波雷达的主要市场，除了这两家，国际厂商如日本村田、尼塞拉、电装、三菱、松下等也很有影响力。国内厂商则有台湾同致电子、深圳航盛电子、深圳豪恩、辉创、上富、奥迪威等，厂商数量很多，但是少有能够进入汽车前装市场的。同致电子就是少有的一个，同致电子主要生产有汽车倒车雷达、遥控中控、后视摄像头、智能车内后视镜等产品，是国内各大汽车厂（如上海通用、上海大众、东风日产、上海汽车、神龙汽车、奇瑞汽车、吉利汽车、福特汽车等）的供应商，也是目前亚洲倒车雷达OEM市场第一供应商。

激光雷达

激光雷达简称LiDAR，是一种集激光、GPS全球定位和惯性测量装置为一体的系统，用于获得数据并生成精确的数字模型。激光雷达属于一个相对较新的领域，但是热度飞速上升，并且在自动驾驶领域占据了一席之地。根据统计数据显示，仅中国市场到2021年就将达到6亿元的市场规模。

在这五种传感器中，激光雷达的测距仅次于毫米波雷达，最大测距超过了300米。同时，激光雷达能够生成三维位置模型，因此具有很好的角度测量能力。除了上述所说的，激光雷达的优点还包括测量精度更高，同时响应速度也更灵敏，不受环境光的影响。

当然，激光雷达也有自己的缺点。第一个要提的就是价格高，虽然固态激光雷达出现后有效地控制了成本，但是相较于其他传感器而言，激光雷达的价格依然是昂贵的。

激光雷达也可以以线束来划分，分为单线束和多线束激光雷达。单线束雷达扫描一次只产生一条扫描线，因此其生成的还是平面信息，但是测量速度快，多倍用于地形测绘等方面；多线束激光雷达扫描视角更大，数据也更为精确，因此目前市面上的激光雷达产品有4线束、8线束、16线束、32线束、64线束以及128线束。

在汽车领域，激光雷达可用于自动泊车、ACC主动巡航、自动刹车、无人自驾等多个方面。

目前，国内外做激光雷达的厂商都很多，不过应用于自动驾驶领域的就数量有限了，主要原因还是在于价格贵，市面上很难见到低于10000元的激光雷达车用模组。

国外的代表厂商是以Velodyne、Quanergy为代表。

近年来，Velodyne的3D激光雷达业务发展迅猛，谷歌在其最早的自动驾驶原型汽车中所使用的LiDAR传感器就是由该公司开发的，其产品的测量精度在全行业领域内处于标杆地位，性能优越。Velodyne自动驾驶激光雷达产品的价格在38000-700000元之间。

Quanergy成立于2012年。2014年9月，Quanergy和奔驰达成战略合作，为奔驰研发车内传感系统和无人车。2015年10月，Quanergy公司宣布与Delphi公司合作，为无人驾驶汽车开发一种新型的激光雷达系统。目前，Quanergy共推出了两款3D激光雷达产品，一款是安装在奔驰智能驾驶测试车上的TheMarkVIII，另一款就是第一款专为智能驾驶汽车设计的全固态激光雷达S3。

国内也有做车载激光雷达的厂商，速腾聚创、北醒光子、北科天绘等都有推出相关的产品。

车载摄像头

未来的汽车需要实现的就是“耳听六路、眼观八方”，而汽车的“眼”就是这些车载摄像头。

当自动驾驶概念还没有热起来的时候，汽车上已经开始出现摄像头装置，功能是实现行车记录以及倒车影像等，而随着ADAS和自动驾驶越来越热之后，车载摄像头的功能也开始变得更加丰富。装配数量的激增也让车载摄像头成为新的产业蓝海，要知道实现ADAS就需要6个摄像头，而特斯拉实现的L3级别的自动驾驶更是用到了8颗摄像头。市场研究机构HIS预测称，2020年车载摄像头的出货量将达到8700万颗。因此，不管是前装市场还是后装市场，车载摄像头的市场规模都不会小。

如此被看好，车载摄像头在自动驾驶领域确实具备很多独特的优势。其是唯一能够清楚分辨和识别道路目标的传感器，在复杂的运动路况环境下都都能保证采集到稳定的数据，且对于像素要求并不高，30万-120万像素就能够满足，因此价格方面有很大优势。

当然，车载摄像头也有自己的劣势，其中受光线干扰是最大的问题，且对于速度和距离没有能力准确把控，必须要和其他传感器一起协同作战。

目前，车载摄像头不管是主流的CMOS市场还是全市场，巨头效应都很明显，Sony、OmniVision和三星占据了超过70%的市场。如果单论CMOS市场的话，Aptina和OmniVision是市占率最高的企业。

除了中资背景的OmniVision，国内还有格科微、思比科等CMOS设计公司在快速崛起。

红外传感器

当前，如果要评述这五种传感器的名气，那么红外传感器确实是名气最低的。我们看过很多自动驾驶的传感器组合，有毫米波雷达+超声波雷达+摄像头的，有激光雷达+超声波雷达+摄像头的，关于红外摄像头确实少有提及。然而，Uber的自动驾驶车辆在亚利桑那州发生备受关注的致命事故之后，行业确实要重新审视打造安全的自动驾驶汽车是否要安装红外传感器。

目前产业的现状是摄像头在低照度以及光照情况下作用大打折扣，毫米波雷达对于障碍物识别能力还是零，超声波雷达又鞭长莫及，激光雷达确实有这个能力，但是天气对于激光雷达的影响太大了。当前，研究机构已经确认，基于红外夜视系统利用红外光波检测物体自然发射的热量差异，可以检测到可见光摄像头、雷达和激光雷达不能识别的物体。

单纯从性能上来说，红外传感器的优势在于能够很好地辨别切向运动，并且能够较为准确的识别到生物。此外，还有一个优势就是价格低廉。不过，红外传感器的缺点也很多。首先是对于径向运动的辨别能力很差，没有角度测量能力，不能完成静止测距。

从当前的形式来看，未来的完全自动驾驶离不开红外传感器的帮助。红外传感器能够在任何环境或天气条件下实现车辆周边环境分类、识别及探查的唯一技术。自动驾驶汽车的研发人员预计到，未来的车辆将会搭载数个远红外线摄像头，旨在扩展其探查范围并更好地提供车辆的周边环境图像。

当然，目前车载红外传感器还仅仅是被认可，在研发阶段，鲜少有公司正式推出产品。

总结

研发自动驾驶汽车的公司除了传统车厂之外还有很多科技公司，当然也有初创公司，每一个公司的体量不同、站位不同，因此对于自动驾驶的理解也就有了差异化，所采用的产品组合和产品数量千差万别。但是，无论通过怎样的方式去融合这些传感器，驾乘安全都是共同的目标，特斯拉和Uber的致命车祸已经给我们警醒，激进地开放测试甚至是公开使用自动驾驶是不负责任的，硬件的功夫都不到位，再智慧的算法也会有“疏忽大意”的时候。

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