传感器主路 华帝股份取得控温管路专利，减少冷水排出的同时快速出热水

华帝股份取得控温管路专利，减少冷水排出的同时快速出热水

金融界2023年11月21日消息，据国家知识产权局公告，华帝股份有限公司取得一项名为“一种用于燃气热水器的控温管路、燃气热水器及控制方法”，授权公告号CN110207394B，申请日期为2018年11月。

专利摘要显示，本发明公开了一种用于燃气热水器的控温管路、燃气热水器及控制方法，控温管路设置在燃气热水器的出水管上，其包括用水暂存管路、热水供水管路、第一温度传感器和控制单元；燃气热水器的出水管分为两路，一路连接用水暂存管路，另一路连接热水供水管路，用水暂存管路的出水口与热水供水管路连通；用水暂存管路包括储水箱、调水阀和排水泵；第一温度传感器设置在出水管的主路上，控制单元分别与第一传感器、调水阀和排水泵连接。本发明通过用水暂存管路和热水供水管路的分别设置，保证开启燃气热水器时快速出热水的同时，能够减少用户开启燃气热水器时大量的冷水排出，减少水资源的浪费，此外，还能够解决出水管排水中出现的异常高温的现象。

本文源自金融界

自动驾驶 传感器各有什么优劣势？毫米波+相机，激光雷达+相机？

近日，宝马集团宣布将在其7系轿车上，以“可选升级包”的形式，为消费者提供L3自动驾驶能力升级服务。即造车新势力纷纷发布L3自动驾驶汽车后，传统车企也开始了其在自动驾驶进化之路上的大踏步前进。

纵观市面上已发售或公布配置参数的L3自动驾驶车型，不难发现当前各家车企在自动驾驶车辆感知系统传感器配置方面高度一致，摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达 成为了车企们公认的“唯四最佳选择”。

那么，对于自动驾驶汽车来说，这四类传感器分别有着怎样的作用，各自又具备着怎样的优缺点呢？下面就让小绘为您一一道来。

在四类主流传感器之中，摄像头相对而言技术最为成熟，适用范围相对广泛、成本也较为低廉。 同时，在感知性能中的核心参数之一——分辨率方面，具备显著优势。当前，采用视觉感知方案的自动驾驶汽车所搭载的摄像头，其分辨率已能普遍达到1280x960像素，相当于以“高清直播”的形式，对车身周围环境进行监控感知。

在算法的支持下，摄像头还能够在感知过程中实现对测区物体的分类

尽管有着如此多的长处，但摄像头却无法在自动驾驶感知系统中“独挑大梁”。 这不仅是由于其视场有限，只能聚焦于有限视场。还在于它获取到的数据或者说图像是二维的，没有深度值信息，不能精确地反映出感知范围内不同物体的相对距离。使得摄像头需要复杂的算法支撑以及与其他类型的传感器融合应用。

激光雷达具备精度高、测距长、实时性好、采集信息丰富等突出优势。 以北科天绘研发的图像级超高分辨率固态激光雷达C-Fans-256为例，这款LiDAR能够实现200m距离上对人、车、物的准确捕捉感知，并拥有低延迟动态捕捉与精细灰度识别能力。

C-Fans-256

从技术角度来看，激光雷达甚至可以称为“完美的自动驾驶传感器”。但激光雷达内部集成了大量精密光电原件，工艺水平要求高 ，当前市场上符合车规标准的产品数量不足，一定程度上影响了车企使用激光雷达产品的热情。

毫米波雷达同样是一类技术相对成熟的环境传感器，性能优势集中体现在测速测距与鲁棒性两个维度之中。

毫米波雷达内部结构

然而，由于毫米波受大气衰减和吸收作用的影响明显，使得其无法在车辆行驶的动态过程中，较好地完成对障碍物的精准连续建模。导致了毫米波雷达之于自动驾驶感知系统，往往只能解决“看见”的问题，而不能很好地解决“看清”的问题。

超声波雷达，以超声波为感知介质，通过计算收发超声波的时间差来测算车辆与测区物体之间的相对位置及距离，探测精度极高。

超声波雷达主要应用场景：自动泊车

但超声波雷达的有效探测距离很短 ，并且超声波的发射接受相比毫米波更易受天气情况的影响，在高速环境下超声波的测距误差也会因探测介质速度较低的缘故而增大。使得其应用场景被限制在低速场景中。

特色鲜明且各有所长的四种主流传感器，组成了自动驾驶感知系统的“主力阵容”。但实现高级别的自动驾驶，靠不同传感器之间简单的堆叠和并列是远远不够的， 通过主次分明、有机统一的传感器融合方案，激发核心传感器之间的“化学反应”，实现更优异的感知表现，并使辅助传感器对系统整体能力做到恰到好处的补充，才是打造自动驾驶车辆感知系统的必要之举。

摄像头性价比高、技术成熟，不论从成本还是生产角度考量，车企在打造自动驾驶车辆的过程中都没有理由放弃它。而超声波雷达，则因其感知介质弱鲁棒、探测距离十分有限，注定无法成为感知系统的核心。

这样一来，“激光雷达+摄像头”与“毫米波雷达+摄像头”是目前最受行业认可的两种传感器融合方案。

毫米波雷达可以有效弥补摄像头采集到的原始数据不具备深度值信息的问题，这也是部分车企选择该方案的根本原因。但毫米波雷达的目标分辨率很低，部分场景下甚至无法确定目标的大小和轮廓。二者的融合更像是毫米波雷达“单向奔赴”摄像头，而非互相成就。这意味着二者之间无法实现底层的、深度的融合，更多的时候只能以“一起用”的形式进行“极简融合”，解决一些目标测速或是轨迹跟踪问题。

尽管近年来毫米波雷达在技术革新进步的推动之下，屡屡突破分辨率等性能天花板，但随之而来的是尖端产品价格高昂、大规模应用为时尚早等问题。使“毫米波雷达+摄像头”成为了一个“或许看得见未来，却抓不住当下” 的方案。

激光雷达被业界誉为“自动驾驶之眼”，单就感知性能而论，冠绝自动驾驶系统需要的所有类型传感器。 激光雷达发射接受高频激光获取位置点信息，这让它实现了极高的测距精度和抗环境干扰能力。相比其他3D传感器，激光雷达的测距范围优势也非常明显。

拿北科天绘导航产品线中的C-Fans系列固态激光雷达来说：该系列产品是国内最早具备完整车规性设计的前装激光雷达，具备0.1°x0.1°的分辨率与全方位扫描视场， 可以轻松实现大范围远距离区域监控，并在无保护左转等自动驾驶汽车难点场景下提供宽阔的视野，从而照顾到右侧来车或者行人。

运动相机级别的超高帧频， 使这款激光雷达拥有强大的视野提供及异常事件捕捉能力，无论是在探测障碍物、还是在鬼探头、高速汇入主路、高速急刹车自动驾驶难点场景下都有着不俗的表现，更加适合高速、动态、复杂的真实行车环境。

C-Fans-256 高帧频动态捕捉

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虽然激光雷达因高频激光发射角度等因素在感知实现上略有不足，例如激光雷达在对较远物体进行探测时，得到的位置点信息往往会较为稀疏，靠高频激光反射率的差异从材质来分辨障碍物，在复杂的真实行车环境中也稍显不足。但与摄像头的融合，恰是可以补全这些短板，并使系统整体感知能力再上一个台阶的途径。

在完成激光雷达和摄像头的标定和同步工作的前提下，激光雷达的点云可以校准投影到摄像头的图像平面上，形成相对稀疏但十分准确的深度图。结合图像算法处理结果，自动驾驶感知系统就能够得到准确致密的、几乎无死角的深度信息数据，抹平远距离目标探测时局部点云略显稀疏所带来的影响，还能通过摄像头的高分辨率实景图像增强对同样材质位置相近的不同障碍物的分辨能力。从而实现在大探测范围内对障碍物相对距离，位置轮廓，移动速度等情况的精确掌握，并显著地提高了整个感知系统的鲁棒性。

同时，北科天绘等国内外激光雷达厂商，近年来在LiDAR产品线束、小型化、车规符合性、成本控制等方面取得了长足的进步。逐一补全并强化了激光雷达产品整体能力体系中曾经的薄弱环节，让“激光雷达+摄像头”的传感器融合方案能够在现阶段及未来均能满足车企与车主对自动驾驶感知系统的各方面需求，做到“牢牢立足当下，稳稳把握未来”，也使得激光雷达自动驾驶感知系统核心必备传感器的宝座更加稳固长久。

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