【杂谈】-现代汽车有哪些传感器

现代汽车有哪些传感器

文章目录

现代汽车有哪些传感器
- 1、汽车传感器
- 2、自动驾驶车辆使用到的传感器
- 3、连接传感器
- 4、传感器融合
- 5、成本挑战
- 6、车联网

现代汽车配备 70 多个传感器，用于监控车辆的各个方面，其中 15 到 30 个专门用于跟踪发动机功能。随着汽车行业走向自动化，传感器的作用只会越来越大。

例如，L2 级以上自动驾驶汽车需要具有与人类驾驶员类似的环境意识，使用各种传感器来检测其他车辆、行人、路边基础设施和意外障碍物。每种传感器都有不同的功能、优势和局限性，因此 OEM 必须选择最佳组合，以高效的成本实现车辆的用途。

在本文中，我们将探讨现代汽车中使用的各种类型的传感器，重点介绍那些支持车辆自动驾驶的传感器。我们还将研究汽车行业传感器选择的挑战和影响因素。

1、汽车传感器

如今的车辆配备有多个传感器，用于监控内部功能和外部环境。有些传感器用于跟踪发动机和变速箱性能，而有些传感器用于提高车辆安全性和舒适性。由于自动化程度从部分自动化到完全自动化不等，因此传感器对于实现不同级别的自动驾驶至关重要。

下面我们概述了推动现代车辆进步的一些关键传感器。

氧气传感器： 测量废气中的氧气含量，以优化燃油效率并减少排放。
空气流量计 (MAF) 传感器： 跟踪进入发动机的空气量，帮助确定正确的燃油喷射以实现高效燃烧。
节气门位置传感器： 监测节气门的位置以帮助控制发动机功率输出。
发动机爆震传感器： 检测发动机爆震，确保空气-燃料混合物正确点燃以防止损坏。
发动机转速传感器： 测量曲轴的转速（以 RPM 为单位）以监测发动机转速和位置。
曲轴位置传感器： 跟踪曲轴速度和位置，使 ECU 能够根据气缸位置和点火顺序同步燃油喷射和点火正时。
发动机冷却液温度传感器： 监测发动机冷却液温度，以调节和维持最佳发动机温度。
燃油温度传感器： 检测燃油进入发动机前的温度，影响燃油效率。
发动机油压传感器： 监测油压，确保发动机正常润滑，防止磨损。
歧管绝对压力 (MAP) 传感器： 测量进气歧管内的压力以测量进入发动机的空气量，帮助确定发动机负载。
凸轮轴位置传感器： 监测凸轮轴的位置以准确控制气门正时。
变速箱温度传感器： 跟踪变速箱油温度，以防止过热并确保最佳性能。
电压传感器： 协助调节汽车的怠速。
NOx传感器： 检测废气中的氮氧化物，以监测排放并确保符合环境标准。
轮胎压力监测系统（TPMS）： 持续监测轮胎压力，有助于提高车辆的安全性和性能。
防抱死制动系统 (ABS) 传感器： 监控车轮速度，以防止制动时车轮锁死，增强控制。
电子稳定控制 (ESC) 传感器： 包括多个传感器（偏航率、车轮速度、横向加速度和转向角），用于评估车辆稳定性并防止失控。
偏航率传感器： 测量车辆绕垂直轴的转速，有助于检测打滑或突然的方向变化。
速度传感器： 跟踪每个车轮的转速以识别车轮打滑或锁死，从而协助控制。
横向加速度传感器： 监测车辆的横向加速度，协助检测急转弯或过大的横向力。
转向角传感器： 测量方向盘的角度，以将驾驶员的输入与车辆的实际响应进行比较。
雨量传感器： 检测雨量并自动启动挡风玻璃雨刷。
光传感器： 监测环境光强度以自动调节前照灯亮度。
停车传感器： 使用超声波技术在停车时检测障碍物。
倒车摄像头： 在仪表板显示屏上提供后视图，以协助停车和倒车。
驾驶员监控系统： 使用摄像头跟踪驾驶员的警觉性和注意力。
盲点传感器： 检测隐藏的交通或障碍物并向驾驶员发出警报。
夜视传感器： 红外摄像机，可提高黑暗条件下的可视度。
遥控无钥匙进入传感器： 检测来自遥控钥匙的无线电信号以打开或关闭车门。
湿度传感器： 监测车辆内的湿度水平。
空气质量传感器： 测量车舱空气质量。
加速度计： 测量加速度力，激活安全气囊等安全功能。
陀螺仪： 跟踪旋转运动以协助稳定性控制。
气压传感器： 测量大气压力，以计算高度和发动机性能。
GPS接收器： 提供车辆位置以进行导航和跟踪。
安全带传感器： 检测乘客是否系了安全带。
安全气囊传感器： 检测撞击力以触发安全气囊展开。
日照传感器： 测量太阳辐射来调整气候控制设置。

这些传感器在现代汽车发动机中发挥着至关重要的作用，有助于提高效率、性能和寿命。

2、自动驾驶车辆使用到的传感器

所有现代车辆都配备了基本的驾驶辅助功能（1 级自动化）。许多车辆还支持 2 级自动化，其中包括自适应巡航控制 (ACC)、车道保持辅助 (LKA) 等功能以及自动驾驶或超级巡航等高级功能。

更高级别的车辆自动化，包括有条件自动化 (L3)、高级自动化 (L4) 和完全自动化 (L5)，明显更加先进。它依靠传感器来检测和解读周围环境，从而做出明智的驾驶决策。大量传感器协同工作，实现自动驾驶车辆

每种传感器都有其优点和局限性。OEM 不断尝试各种传感器组合，以开发创新的车辆自动化系统。一些制造商专注于仅使用摄像头传感器实现完全自动化，而另一些制造商则将摄像头与 LiDAR 或超声波传感器相结合。

以下是测试和生产模型中为实现车辆自动化而常用的一些传感器。

摄像头： 摄像头是检测和识别车辆周围物体的最实用的传感器选项之一。它们可以捕捉有关环境的详细视觉信息，包括交通信号、车道标记、行人和其他车辆。许多 OEM 只使用摄像头传感器开发自动驾驶汽车。摄像头网络可以提供 360 度的周围环境视图，从而帮助驾驶员做出明智的驾驶决策。

摄像头擅长提供丰富的视觉数据，这对于物体识别和理解场景至关重要；但它们在深度感知和准确估计距离方面却举步维艰。此外，恶劣的天气条件（如雨、雾、雪、弱光和其他环境因素）也会影响摄像头的性能。

LiDAR： 光探测和测距 (LiDAR) 技术使用激光束测量距离，从而创建周围环境的高精度 3D 点云地图。即使在具有挑战性的照明条件下，LiDAR 也能出色地进行精确的距离测量和物体检测，并且不受大多数天气条件的影响。

尽管 LiDAR 能够提供出色的 3D 测绘能力，但它缺乏物体识别和场景解释能力。该设备往往体积庞大且价格昂贵，限制了其在汽车自动化领域的广泛应用潜力。

雷达： 无线电探测和测距 (RADAR) 技术通过发射无线电波来探测物体并测量其距离、速度和方向，从而绘制车辆周围环境的地图。与激光雷达一样，雷达在所有天气条件下（包括雾天和黑暗）都能有效工作，而且价格更实惠。但是，它的分辨率低于激光雷达，因此识别物体的精确度较低。此外，与激光雷达一样，雷达不会捕捉视觉信息，因此不能用于物体识别或场景解释。

超声波传感器： 超声波传感器发射高频声波来检测附近的物体，通常用于停车辅助和障碍物检测。它们价格低廉，是短距离检测的可靠选择，但在绘制车辆整体周围环境方面存在局限性。尽管如此，超声波传感器在防撞方面仍发挥着至关重要的作用。

GPS： GPS 技术为车辆提供精确的位置信息，这对于自动驾驶汽车的导航和路线规划至关重要。它对于远程导航和测绘至关重要，尽管由于信号弱，它在城市地区可能会出现不准确的情况。尽管存在这些限制，GPS 对于自动驾驶和驾驶模式车辆的路线跟踪和导航仍然是必不可少的。

惯性测量单元 (IMU)： IMU 测量车辆的加速度、减速度、旋转和方向，以帮助保持稳定性和控制力。该单元提供有关汽车运动的实时数据，与 GPS 信息结合后，自动驾驶汽车可以准确跟踪和遵循路线。惯性传感器对于检测车辆的状态和方向至关重要，但它们可能会随着时间的推移而出现传感器漂移，需要定期校准。

3、连接传感器

新一代自动驾驶汽车将实现联网，主动共享其位置、速度和方向的实时数据，以最大限度地降低碰撞风险。这些车辆还将具有强大的互联网连接能力，使其能够与路边基础设施交换信息并访问互联网服务。

车辆配备蜂窝调制解调器，用于互联网接入，提供实时交通更新、远程诊断和无线更新。Wi-Fi 广泛用于与智能手机和智能家居系统通信。此外，车辆将集成 V2X（车对万物）通信模块，以便与其他车辆和道路基础设施进行交互，利用蜂窝调制解调器、Wi-Fi 或专用短程通信 (DSRC) 进行无缝数据交换。

4、传感器融合

传感器对于现代车辆来说至关重要，可用于跟踪信息和确保安全。自动化和连接传感器是汽车领域的最新成员。

虽然选择用于跟踪和安全的传感器很简单，但选择用于车辆自动化（一项发展中的技术）的传感器却带来了新的挑战。不同的 OEM 采取了不同的方法：一些仅依赖摄像头网络，另一些将摄像头与 LiDAR 相结合，而更经济实惠的设置则使用雷达或超声波传感器。每个制造商都会定制其传感器融合，以满足实施自动化的特定目标和要求。