一文快速讀懂自動駕駛感測器與其市場趨勢

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自動駕駛技術主要分為三大部分：感知、決策和控制。自動駕駛系統通過感測器感知車輛當前所處狀態（位置、周圍車輛、行人障礙物等），由決策演算法得出最優的行駛策略，最終由控制部分將此策略轉換為車身部件實際操作。圖1表示自動駕駛系統的基本工作原理。在實際應用中，由感知系統和高精度地圖可實現對車輛行駛位置精確定位（SLAM），感知系統為自動駕駛車輛提供周圍車輛、行人、車道線等環境信息，為規控系統計算最優行駛策略提供依據。

圖1. 自動駕駛系統基本原理

感測器分類

當前自動駕駛系統感測器主要包括：

• 攝像頭

• 紅外感測器

• 毫米波雷達

. 中短距離 毫米波雷達

. 長距離 毫米波雷達

• 激光雷達

• 超聲波雷達

攝像頭，功能類似數碼相機，感光晶元每秒記錄N組（幀）數字形式的圖像，通過車載乙太網或LVDS方式發送給自動駕駛系統的計算機，計算機通過圖像識別技術分析數據，進而判斷車輛周圍狀況。攝像頭技術對應傳統的人眼視覺，應用中攝像頭形式包括單目、雙目和三目，根據攝像頭安裝的位置分為前視、后視、環視和車內監控攝像頭；紅外感測系統是用紅外線為介質的測量系統；毫米波雷達，通過發送電磁波（毫米波），測量反射波從發射到接收的時間，計算車輛到各個目標的距離。雷達的多普勒效應可以用以測量目標速度。毫米波雷達抗干擾能力強，作用範圍大，但不能對目標進行識別，解析度較低；激光雷達，發射激光（波長600~1000nm），通過反射脈衝的飛行時間（TOF）測量距離，激光雷達在短時間內可發送大量激光脈衝，通過旋轉鏡頭方式構建周圍較大掃描區域內的3D點雲數據。激光雷達不僅作用距離大，還可以測量速度，而且具備很好的目標識別能力，缺點是成本較高；超聲波雷達，測量發射超聲波（>20kHz）反射回來的時間，從而判斷障礙物的存在和距離。超聲波雷達的缺點是作用距離短，傳輸依賴介質，速度慢，只適用於低速下的停車輔助。

由工作機制決定的固有屬性，讓不同感測器適用於不同的應用場景。沒有一種感測器可以滿足自動駕駛所有類型的任務，在實際應用中要結合不同感測器的優勢，利用感測器融合技術，為自動駕駛汽車提供全面、及時和準確的周邊環境信息，便於自動駕駛系統作出最準確的決策。圖2列出2013年歐洲市場OEM廠商針對特定輔助駕駛（ADAS）功能的感測器選擇情況。

圖2. ADAS感測器選型（Euro Market 2013）

感測器分佈

在自動駕駛汽車上，感測器的分佈、功能及作用範圍大致如圖3所示。由圖可以看出不同類型的感測器作用的範圍（距離 & 角度）有所差別，應用中需要使用多個不同類別的感測器，分佈在車身的不同位置以實現對車輛周圍環境360°無死角覆蓋。例如，Google自動駕駛汽車Waymo上部署有 3 個激光雷達、9 個攝像頭，x 個毫米波雷達。

圖3. 自動駕駛汽車感測器分佈

感測器特性比較

表1是根據公開資料整理的不同類型自動駕駛感測器的特性對比。

表1. 自動駕駛感測器特性比較

註： 以上內容不盡準確，如對於超聲波，在Tesla Autopilot 2.0上作用距離可達到8m。應用中，以廠家具體參數為準。

感測器成本

圖4列出自動駕駛/ADAS的關鍵部件的物理分佈及其成本估計。

當前自動駕駛/ADAS的關鍵部件，比如高精度慣導、激光雷達的成本非常之高，Google無人駕駛車上使用的 Velodyne 64線激光雷達價格高達 $75,000，整套設備成本在 $150,000 左右。隨著市場化和技術的發展，激光雷達等感測器成本必然會逐漸下降。在激光雷達領域，Velodyne已推出低成本的16線產品，售價 $8,000；創業公司 Quanergy 也承諾將推出成本 $250 左右的低成本激光雷達。

圖4. 自動駕駛關鍵部件成本估計（BCG 2015）

市場趨勢

圖5 和 圖6 分別是市場調研機構 IHS 對於未來全球ADAS功能裝車量和感測器數量發展的預計。

圖5. 全球ADAS市場（按功能劃分）

圖6. 全球ADAS感測器市場

來源丨上海國際汽車城產業交流服務平台

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