自动驾驶汽车有什么传感器

❶ 无人驾驶汽车中有哪些传感器

本文扰斗介绍无人驾驶中几种主流的环境感知传感器，包括视觉摄像机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达。通过分析对比每种传感器的原理和优缺点，进一步理解不同场景下如何构建感知方案。

1、感知传感器

在无人驾驶中，传感器负责感知车辆行驶过程中周围的环境信息，包括周围的车辆、行人、交通信号灯、交通标志物、所处的场景等。为无人驾驶汽车的安全行驶提供及时、可靠的决策依据。

目前常用的车绝李派载传感器包括相机、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达并贺等。根据各个传感器的特性，在实际应用中往往采用多种传感器功能互补的方式进行环境感知。

2、视觉摄像机

传感器原理

摄像头属于被动触发式传感器，被摄物体反射光线，传播到镜头，经镜头聚焦到CCD/CMOS芯片上，CCD/CMOS根据光的强弱积聚相应的电荷，经周期性放电，产生表示一幅幅画面的电信号，经过预中放电路放大、AGC自动增益控制，经模数转换由图像处理芯片处理成数字信号。

其中感光元器件一般分为CCD和CMOS两种：CCD的灵敏度高，噪声低，成像质量好，具有低功耗的特点，但是制作工艺复杂，成本高，应用在工业相机中居多；CMOS价格便宜，性价比很高，应用在消费电子中居多。为了满足不同功能的视觉需求，有很多不同种类的摄像机。

传感器分类

组合相机：这里指无人驾驶前视环境感知中常出现的单目／双目／三目，由不同焦距组成光学阵列，用于探测不同范围内的目标。

传统的单目做前视感知一般FOV较小，景深会更远，能够探测远距离障碍物，比如mobileye早期产品采用52°的镜头，当然现在主推的是100°摄像头能够感知更广的范围。

双目相机利用视差原理计算深度，通过两幅图像因为相机视角不同带来的图片差异构成视差。双目立体视觉在测距精度上要比单目做深度估计准确很多。

❷ 自动驾驶有哪些内部传感器

【太平洋汽车网】自动驾驶传感器有五种类型：1、远程雷达：信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测。2、照相机：一般以组合形式进行短程目标探测，多应用于远距离特征感知和交通检测。3、激光雷达：多用于三维环境映射和目标检测。4、短程/中程雷达：中短程目标码渣检测，适用于侧面和后方避险。5、超声波：近距离目标检测。

因此从整个自动驾驶的过程结构上来说，需要如下的这些模块。尽管我们都在看到说一辆汽车实现了自动驾驶，事实上一辆汽车的自动驾驶只是整个行业的刚刚入门，举例落地普及至少还有10年要走。

自动驾驶领域，需要使用到的汽车传感器包括集中：车载摄像头，毫米波雷达，夜视系统，激光雷达。

下面详细说一下，各类汽车传感器：车载摄像头市场：汽车的眼睛从2016年开始，国内舜宇光学，丘钛微，欧菲光，伯恩光学都在进入汽车摄像头市场。尤其是舜宇光学在汽车市场基本一家独大。汽车摄像头市场，每辆汽车至少需要9-12颗摄像头，这相对于手机2-3摄像头，单个数量需求量还是比较大的。尽管汽车数量不如手机销量多。但汽车行业使用的摄像头的成本也更高，环视摄像头的应用更多。

按照中国年度汽车产量2500万台（2017年是2980万台，2019年有所回落，曲一个折中的数字），按喊模唤照中国20%的市场渗透率，中国市场一年汽车摄像头的需求量至少在1亿颗起步。后续伴随自动驾驶等不断进步，需求量郑凯会更大。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❸ 自动驾驶中传感器的作用是什么

【太平洋汽车网】车传感器是汽车计算机系统的输入装置，对汽车运行有很重要的作用，用于检测与点火提前角有关的发动机工况信息，并将信息转换成电信号输入到电控单元，作为运算和控制点火时刻的依据。

汽车上有很多传感器，各司其职，也相互协作。

汽车传感器有很多，可分为环境监测、车身感知两大类：环境监测神橘传感器用于探测和感知周围环境，是实现自动驾驶所必需的传感器；车身感知传感器用于获取车身信息，如胎压、油压、车速等，是维持汽车正常、稳定、安全行驶所必备的基础传感器。

汽车上主要的传感器有：空气流量传感器、ABS传感器、节气门位置传感器、曲轴位置传感器、凸轮轴位置传感器、冷却液温度传感器、氧传感器和机油压力传感器等。

空气流量传感器空气流量传感器用于测量发动机吸入的空气量，换成电信号提供给ECU作为喷油时间的基准信号；ABS传感器ABS传感器用来监控车速，在急刹时，将车轮的转速反馈给刹车系统，由刹车系统来控制车轮有克制的转动，以达最佳刹车效果；节气门位置传感器节气门位置传感器用于检测节气门的开度，通过杠杆机构与节气门联动，测量节气门打开的角度电压信号，并将信号传输给ECU作为喷油量和点火顷洞提前角修正的基准信号；

曲轴位置传感器曲轴位置传感器用于检测上止点信号、曲轴转角信号和发动机转速信号，提供给ECU作为确定点火正时、喷油正时及工作顺序的基准信号；凸轮轴位置传感器凸轮轴位置传感器拥有检测凸轮轴位置和转角，提供ECU曲轴转角基准位置信号，作为喷油正时控制和点火正时控制的主控制信号；

氧传感器氧传感器用于检测发动机排气雀瞎枯中的氧含量，确定汽油与空气是否完全燃烧，对喷油量进行闭环控制；机油压力传感器机油压力传感器用于检测机油压力，在压力不够时发出提示警报信号。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❹ 自动驾驶需要哪些传感器

【太平洋汽车网】目前，自动驾驶所使用的传感器主要包括：摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。不同厂家会根据自己的产品，选择不同的组合方案，同时又有所偏重，有的偏重激光雷达，有的偏重摄像头等。本文主要介绍一下这几种传感器。

展开全文想要实现自动驾驶，需要通过三个阶段，即感知、决策和控制。感知是基础，没有感知所带来的各种信息也就无所谓控制了。因为车辆对汽车有着部分甚至是全部清码的控制权，所以自动驾驶汽车对外部情况必须拥有保证达到甚至超过人类感知答虚哪的精确性，所以传感器对于自动驾驶汽车的重要性也就不言而喻了。

摄像头摄像头就像人的视觉一样，主要就是记录图像，然后发送给自动驾驶系统的计算机，计算机通过图像识别技术分析数据，进而判断车辆周围状况。

摄像头由于开发较早，开发人员也比较多，现今技术已经比较成熟，成本也降到了相当低的程度。应用中摄像头形式包括单目、双目和三目，根据摄像头安装的位置分为前视、后视、环视和车内监控摄像头。

摄像头可以实现众多如预警、识别等ADAS功能，是视觉影像处理系统的基础，此外，影像信息对于乘客来说更为直观，誉袜在处理意外情况时，是必不可少的。

优点：成本低，技术成熟，而且能够识别路牌、交通灯甚至是一些文字信息。

缺点：难以获取准确的三维信息；受环境光限制比较大，遮挡、强光和黑夜等条件下，识别率比较低。

激光雷达激光雷达是目前公认的自动驾驶传感器最佳的技术路线。激光雷达主要通过向目标物体发射激光束，然后通过计算从目标反射回的脉冲飞行时间来测量距离，以此来测算目标的位置、速度等特征量，感知车辆周围环境，并形成精度高达厘米级的3D环境地图，为下一步的车辆操控建立决策依据。

激光雷达多安装在车顶，通过高速旋转，实现360度无死角监控，获得周围空间的点云数据，实时绘制出车辆周边的三维空间地图。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❺ 自动驾驶的实现需要哪些传感

【太平洋汽车网】1、远程雷达：信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测。2、照相机：一般以组合形式进行短程目标探测，多应用于远距离特征感知和交通册槐检测。3、激光雷达：多用于三维环境映射和目裂埋标检测。4、短程/中程雷达：中短程目标检测，适用于侧面和后方避险。5、超声波：近距离目标检测。

随着社会经济的发展，汽车已经成为人们的日常州源友生活中必需品，但每年不断攀升的交通事故率、越来越糟糕的生活和交通环境也让人们感到心痛。每每遇到这些问题，相信几乎所有开车的人都会想到如果车子能够自动驾驶，那车子将成为养精蓄锐的好地方。

无疑安全稳定和绿色环保的自动驾驶汽车成为了首选，特别是近两年自动驾驶汽车成为了科技领域内的热点，在给汽车行业带来巨大变革的同时，也为元器件设备厂商等带来了新的机会。

众所周知如今的自动驾驶汽车是在一个未知的动态环境中运行的，所以它需要事先构建出环境地图并在地图中进行自我定位，而执行同步定位和映射过程（SLAM，即时定位和地图构建）的输入则需要依靠各种各样的传感器来提供必要的空间感知，以便在没有驾驶员干预的情况下实现自动驾驶。自动驾驶汽车的五大传感器是哪些？

一般情况下，自动驾驶汽车包含的传感器主要有五种类型：

1、远程雷达：信号能够透过雨、雾、灰尘等视线障碍物进行目标检测。

2、照相机：一般以组合形式进行短程目标探测，多应用于远距离特征感知和交通检测。

3、激光雷达：多用于三维环境映射和目标检测。

4、短程/中程雷达：中短程目标检测，适用于侧面和后方避险。

5、超声波：近距离目标检测。

以上这五大传感器又可分为无源传感器（如摄像头）和有源传感器（如激光雷达、雷达和超声波收发器）。

那么，什么是无源传感器？什么是有源传感器？两者的区别是什么？又会如何影响自动驾驶汽车的感测效果？

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❻ 无人驾驶汽车中有哪些传感器

1、目前来看，企业应用于无人驾驶汽车的传感器主要有以下几种：图像传感器（摄像头）、超声波雷闹李达、激光雷达以及毫米波雷达。
2、当前最先进的智袭樱能汽车采用了17个传感器（仅指应用于自动驾驶功能），预计2030年将达到29个传感器。
3、为了保液禅迟证安全性，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。
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❼ 自动驾驶汽车有多少个传感器

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车上有12个传感器：1个藏在内后视镜里的前摄像头，5个测量周围车辆速度的雷达，和6个探测周围目标位置的激光雷达5。

自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器喊模唤获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。控制模块分析处理信息，并进行判断、下达指令，扮演大脑的角色。车身各部件负责执行指令，扮演手脚的角色。而环境感知是这一切的基础，因此传感器对于自动驾驶不可或缺。

业内专家曾表示，目前量产的L2级汽车主要实现汽车横向和纵向的自动控制，只需在车辆布置2个传感器，L3级汽车则需要8个传感器，L4级汽车的传感器数量将会超过15个，而未来完全自动驾驶汽车L5级将会突破80个传感器。

传感器越多，汽车可以感知的环境更加广泛，可实现的码渣功能也更加全面。目前，主要有三大传感器布设于汽车之中，分为别摄像头、毫米波雷达和激光雷达。

摄像头：自动驾驶的智慧之眼在众多ADAS功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础，因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。

摄像头就像人类驾驶员的眼睛一样，自动驾驶汽车使用摄像头来观察和解释道路上的物体。通过在各个角度为汽车配备摄像头，这些车辆可以保持360°的外部环境视野，并提供周围交通状况的更广阔画面。

根据不同ADAS功能的要求，摄像头的安装位置也不尽相同。按摄像头的安装位置不同，可分为前视、郑凯侧视、后视和内置四个部分。未来要实现全套ADAS功能，单车需配备至少5个摄像头。

其中，前视摄像头使用频率最高，如行车记录、车道偏离预警、前向碰撞预警、行人识别等。前视摄像头一般为广角镜头，安装在车内后视镜上或者前挡风玻璃上较高的位置，以实现较远的有效距离。

侧视和后视摄像头代替后视镜将成为趋势。由于后视镜的范围有限，会导致车辆的斜后方存在部分视觉盲区，尤其是对大客/货车而言，大大增加了交通事故发生的几率。而在车辆两侧加装侧视摄像头可以基本覆盖盲区，当有车辆进入盲区时，就自动提醒驾驶员注意。

如今，可以使用3D摄像头显示非常详细的逼真图像。图像传感器自动检测物体，对其进行分类，并确定与物体的距离。例如，摄像头可以识别其他汽车、行人、骑自行车的人、交通标志和信号、道路标记、桥梁和护栏。

毫米波雷达：最具性价比毫米波雷达的探测距离一般在150m-250m之间，有的高性能毫米波雷达探测距离甚至能达到300m，可以满足汽车在高速运动时探测较大范围的需求。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❽ 自动驾驶包括哪些传感器

【太平洋汽车网】自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括喊模唤视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和码渣雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）。

自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）。这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验，特此整理了目前常用传感器的一些API，方便初学者节省开发时间。当然，对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言，本篇显得多余，请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者，主要面向高校和科研院所的研究人员，以性能为主，较少郑凯考虑成本问题。笔者主要基于Linux系统进行开发，所介绍的API均以Ubuntu14.04及以上版本为准（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一个稳定版本，值得期待）。

自动驾驶主流传感器单目摄像机首推AVT工业相机，国内代理商较多，比如大恒。包含的相机种类较为齐全，接口包括1394火线接口、网口接口等，价格从几千元到几万元不等。SDK可以在官网上找到，推荐使用最新的Vimba_v2.0开发套件，安装过程较为简单，且SDK中包含QT、OpenCV在内的多个开发示例，上手较快。

应用：单目相机的应用开发主要包括特征类符号的检测与识别，如车道线检测、交通标志识别、交通灯识别、行人和车辆检测等，基于机器学习的视觉计算在自动驾驶普及之日一定会是必不可少的部分，尽管目前来说视觉检测可靠性并不是很高，在以激光雷达为主要感知手段的自动驾驶车辆中应用并未达到预期。

路面及车辆识别双目摄像机应用于室外场景的双目视觉确实不多见，笔者之前用过的bumblebee双目也是应用于室内场景，之后接触了ZED相机也是室内比较好用，当然，openCV中也集成了该方法，习惯C编程的可以看下，OpenCV经典教材《学习OpenCV》中文版464页至492页有详细内容，更有代码，不多说。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

❾ 自动驾驶传感器安装位置在哪里

【太平洋汽车网】自动驾驶传感器安装位置在车头发动机舱，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。

控制是自动驾驶的三个环节，感知环节用来采集周围环境的基本信息，也是自动驾驶的基础。自动驾驶汽车通过传感器来感知环境，传感器就如同汽车的眼睛。而传感器又分为好多种，比如摄像头、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达，下面主要来介绍这几种传感器的相关知识！

摄像头摄像头可以采集图像信息，与人类视觉最为接近。通过采集的图像，经过计算机的算法分析，能够识别丰富的环境信息，如行人、自行车、机动车、道路轨迹线、路牙、路牌、信号灯等，通过算法加持还可以实现车距测量、道路循迹，从而实现前车碰撞预警（FCW）和车道偏离预警（LDW）。

单目ADAS采集图像（图片来自news.cecb2b.com）360°全景影像，利用多个摄像头摄像头在汽车领域应用广泛，技术十分成熟，成本也非常低廉。目前，汽车摄像头应用可分为单目、双目及多目，安装位置可分为前视、后视、侧视、环视。目前，Mobileye在单目ADAS开发方面走在世界前列，其生产的芯片EyeQ系列能够根据摄像头采集到的数据，对车道线、路中的障碍物进行识别，第三代芯片EyeQ3已经可以达到L2自动驾驶水平。

摄像头在汽车领域的应用优点：技术成熟、成本低、采集信息丰富缺点：三维立体空间感不强；收环境影响大，黑夜、雨雪、大雾等能见度低的情况，识别率大幅降低02毫米波雷达毫米波雷达毫米波其实就是电磁波，通过发射无线电信号并接收反射信号来测定与物体间的距离，其频率通常介于10~300GHz频域之间。与厘米波导引头相比，毫米波导引头体积小、质量轻和空间分辨率高；与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强；另外，毫米波导引头的抗干扰性能也优于其他微波导引头。

大陆集团研发的ARS400为毫米波雷达优点：导引头体积小、质量轻和空间分辨率高；穿透雾、烟、灰尘的能力强，传输距离远缺点：元器件成本高，加工精度相对要求高；探测角度小；雨、雾和湿雪等高潮湿环境的衰减、树丛穿透能力差03激光雷达激光雷达激光雷达是以发射激光束探测目标的位置、速度等信息的雷达系统。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）