超聲波傳感器
超聲波傳感器主動(dòng)發(fā)出高于人類聽覺水平的高頻聲音。它們具有非常差的范圍，但是對(duì)于非常近距離的三維映射非常好，因?yàn)槁暡ㄏ鄬?duì)較慢，因此可以檢測到一厘米或更小的差異。
無論光照水平如何，由于距離短，它們都可以在雪，霧和雨的條件下同樣良好地工作。與激光雷達(dá)和雷達(dá)一樣，它們不提供任何顏色，對(duì)比度或光學(xué)字符識(shí)別功能。由于它們的射程短，因此無法用于測量速度。它們小而便宜。
超聲波傳感器主要應(yīng)用于短距離場景下，如輔助泊車。結(jié)構(gòu)簡單、體積小、成本低是它的優(yōu)勢。
超聲波傳感器是利用超聲波的特性，將超聲波信號(hào)轉(zhuǎn)換成其它能量信號(hào)的傳感器，具有頻率高、波長短、繞射現(xiàn)象小等特點(diǎn)，對(duì)液體、固體的穿透性較強(qiáng)，用于自動(dòng)駕駛汽車可幫助車輛探測外部環(huán)境并指導(dǎo)車輛對(duì)此做出適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。超聲波傳感器初期主要用于車輛制動(dòng)輔助系統(tǒng)和倒車?yán)走_(dá)，用來檢測障礙物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究應(yīng)用在自動(dòng)泊車和自動(dòng)剎車系統(tǒng)。
一是自動(dòng)泊車輔助系統(tǒng)利用超聲波傳感器提供的停車區(qū)信息和車輛位置，控制汽車油門、制動(dòng)器和轉(zhuǎn)向，從而完成車庫停車和側(cè)方位自動(dòng)泊車。泊車傳感器通過聲納技術(shù)來計(jì)算與目標(biāo)物體的距離或方向，汽車制造商通過在后保險(xiǎn)杠上安置 2～4 顆傳感器來部署自動(dòng)泊車系統(tǒng)，這樣可以確保探測距離在 2～2.5 m 之間，并將測量到的距離用蜂鳴聲傳達(dá)給駕駛員。
二是超聲波自動(dòng)剎車系統(tǒng)是通過松開油門踏板、同時(shí)采取制動(dòng)來避免前側(cè)碰撞，放置在汽車車頭的超聲波傳感器會(huì)發(fā)射超聲波，在接收到前面物體的反射波后確定汽車與物體之間的距離，進(jìn)而通過伺服電機(jī)自動(dòng)控制汽車制動(dòng)系統(tǒng)。
產(chǎn)業(yè)鏈
車用超聲波傳感器市場較為分散，國際廠商主導(dǎo)地位顯著。目前，全球車用超聲波傳感器市場主要由Bosch，Valeo，Murata和SensorTec等主導(dǎo)，國內(nèi)尚無具有較強(qiáng)競爭力的大型專業(yè)設(shè)計(jì)和制造廠商。
圖像傳感器（攝像頭）
近年來，相機(jī)圖像識(shí)別系統(tǒng)變得非常便宜，小巧且高分辨率。它們的顏色，對(duì)比度和光學(xué)字符識(shí)別功能為其提供了一個(gè)全新的功能集，完全沒有其他所有傳感器。它們具有*佳的傳感器范圍，但光線條件良好。它們的范圍和性能隨著光線水平變暗而降低，開始依賴于 - 就像人眼一樣 - 依賴于汽車前燈的光線。
通過對(duì)采集圖像進(jìn)行計(jì)算機(jī)算法分析，車載攝像頭能夠識(shí)別行人、自行車、機(jī)動(dòng)車、道路軌跡線、路牌、信號(hào)燈等環(huán)境信息，進(jìn)而支撐實(shí)現(xiàn)車道保持輔助、車道偏離預(yù)警、前向碰撞預(yù)警、行人碰撞預(yù)警、全景泊車、駕駛員疲勞預(yù)警等功能。
產(chǎn)業(yè)鏈
我國在車載攝像頭鏡頭、模組等方面具備較好基礎(chǔ)，在圖像傳感器、DSP 方面對(duì)外依存度較高：
一是國內(nèi)擁有以大立光學(xué)、舜宇光學(xué)、玉晶集團(tuán)、亞洲光學(xué)、利達(dá)光電、關(guān)東辰美、先進(jìn)光電、威海世高光電子、深圳市理念光電、江西興邦光電、深圳精龍達(dá)光電、東莞新旭光學(xué)、水晶光電等為代表的車載攝像頭鏡頭元件提供商，突破了模壓玻璃非球面技術(shù)、精密變焦凸輪設(shè)計(jì)技術(shù)、多層寬帶增透鍍膜技術(shù)、超低色散光學(xué)玻璃技術(shù)等高精密加工工藝，技術(shù)水平與日本電波、蔡司、三星、LG、夏普等國際廠商基本相當(dāng)。
二是擁有以同致電子、深圳豪恩、蘇州智華、歐菲光等為代表的模組廠商，可提供車載級(jí)安 全要求的攝像頭模組產(chǎn)品。
三是擁有格科微、思比科等圖像傳感芯片處理企業(yè)，在 CMOS 圖像傳感上具備一定技術(shù)基礎(chǔ)，但在高像素演進(jìn)和單像素尺寸微縮方面與索尼、三星仍存在較大差距，高 端產(chǎn)品仍存在嚴(yán)重技術(shù)依賴。
國際上主要由索尼、Delphi、霍尼韋爾、東芝、Mobileye等國際廠商供貨，國內(nèi)仍存在較大的提升空間。
多傳感器融合是主要方向
雖然說自動(dòng)駕駛在全球范圍內(nèi)已經(jīng)形成風(fēng)潮，并有望在2021年實(shí)現(xiàn)4級(jí)自動(dòng)駕駛，但是其想要真正走入現(xiàn)實(shí)也并非易事。從技術(shù)方面而言，目前自動(dòng)駕駛的痛點(diǎn)在于穩(wěn)定可靠的感知及認(rèn)知，包括清晰的視覺、優(yōu) 質(zhì)的算法、多傳感器融合以及高效強(qiáng)大的運(yùn)算能力。其中，多傳感器融合是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必然發(fā)展趨勢。
具體而言，多傳感器融合就是將多個(gè)傳感器獲取的數(shù)據(jù)、信息集中在一起綜合分析以便更加準(zhǔn)確可靠地描述外界環(huán)境，從而提高系統(tǒng)決策的正確性。雖然在原理上看似簡單，但是在自動(dòng)駕駛場景中則顯得充滿挑戰(zhàn)。多傳感器融合，需要對(duì)每個(gè)傳感器采集的信息進(jìn)行快速處理，從而讓高速行駛的汽車及時(shí)進(jìn)行反饋動(dòng)作，以應(yīng)對(duì)突發(fā)的交通情況。由此可見，多傳感器融合并不僅僅是硬件方面的協(xié)同配合，還包括決策層的算法和算力支持。
當(dāng)前，自動(dòng)駕駛環(huán)境感知技術(shù)路線主要包括視覺主導(dǎo)和激光雷達(dá)主導(dǎo)兩種方案：
一是以特斯拉為代表的「攝像頭 + 毫米波雷達(dá) + 超聲波雷達(dá)」多傳感器融合，Autopilot 2.0 硬件由 8 個(gè)攝像頭、1 個(gè)毫米波雷達(dá)和 12個(gè)超聲波雷達(dá)組成，但攝像頭受環(huán)境光照影響較大，目標(biāo)檢測較不可靠，優(yōu)勢是成本相對(duì)較低；
二是以 Google Waymo 為代表的「低成本激光雷達(dá) + 毫米波雷達(dá) + 超聲波傳感器 + 攝像頭」多傳感融合，激光雷達(dá)是主動(dòng)視覺，目標(biāo)檢察較為可靠，但缺少顏色和紋理信息且成本較高。
目前，沒有一種解決方案是完 美的，每種組合解決方案都有妥協(xié)，即使這些妥協(xié)的規(guī)模或不同方向的意識(shí)程度不同。這些傳感器技術(shù)將以不同的方式在不同的車輛價(jià)格點(diǎn)組合，從而獲得更有效的解決方案。