四大传感器技术决定汽车行业未来

目前传感器作为现代的汽车设计必不可少的一部分，来满足各种各样的需求。它们对于帮助汽车生产企业生产出满足更加**，能耗更低以及更加舒适的车型起到了很大的作用。未来，传感器还能够帮助车辆提升其自动化程度，从而惠及整个产业。

智能观测

除了完全可控性和数据处理能力之外，智能观测性也是实现汽车自动驾驶的先决条件之一。为实现完全的可观测性，汽车需要处理各种参数数据，包括速度、电流、压力、温度、定位、接近检测、手势识别等等。

近年来，接近检测和手势识别技术取得了巨大进步，同时超声波传感器和飞行时间 (ToF)开始应用在汽车中。

超声波传感器

随着车辆自动化程度的提高，我们不仅依靠新技术所带来的前 所 未 有的革新，而且需要见证更多成熟的汽车技术被应用到新的自动驾驶场景中去。

比如说目前倒车雷达作为超声波传感器的典型应用，还只是安装于保险杆的辅助驾驶系统。这个系统的局限性在于驾驶速度不能超过10公里/小时，并且在近距离检测中不能做到100%的距离精 确测量。

此外，在自动驾驶的车辆中，超声波传感器能够与射频雷达、摄像头和其他传感器技术结合，提供更加完善的距离测量功能。

手势识别

超声波传感器技术用于观测外界，而 ToF 摄像头则专注于汽车内部，其过渡到无人驾驶将是一个循序渐进的过程，因此在某些特定情况下，驾驶员需要从无人驾驶模式切换回手动模式，这一点非常重要。

目前，借助上等辅助驾驶系统 (ADAS) 机制，汽车仅能部分地实现无人驾驶，驾驶员随时可能需要进行人为干预。预计未来几年内，汽车行业将进一步提高自动化水平，但即便如此，驾驶员在特定环境下（例如，汽车在市中心行驶时）仍需要进行手动控制。要改变这种状况，还需要相当长的一段时间。在实现无人驾驶之前，汽车需要为驾驶员提供警示。因此，实时监控驾驶员的位置和活动至关重要。

尽管 ToF 技术目前仍处于起步阶段，但它已经开始在汽车中得到应用，例如当驾驶员精力不集中时，该技术可提醒驾驶员注意，并使车辆驶向路边。此外，它还可以基于手势识别实现各种不同的功能，例如，通过手部滑动手势增大收音机音量或接听来电等。

当然，ToF 的潜在应用远不只于此，随着人们对更先进自动驾驶技术的不断探索，它将会发挥出更为关键的作用。ToF 摄像头将能够以三维方式描绘驾驶员整个上半身的姿态，从而确定驾驶员的头部位置是否面向前方的道路，以及他们的双手是否放在方向盘上。

交通状况三维图像

今天的自适应巡航控制系统利用雷达来测量汽车与前方车辆的距离。这种技术在高速公路上表现良好，但在城市环境中，由于距离更短，而且行人和/或车辆的靠近方向更加多样，因此需要进行更精 确的位置测量。

一种解决方案是增加摄像头，这样可以更好地确定距离。然而，目前的图像处理硬件还无法以所需的速度以及确保**驾驶的可靠性检测所有重要特性。而这恰好是激光雷达的优势所在。

激光雷达的工作原理与雷达相同，都是以测量发射信号的反射信号为基础。雷达依赖于无线电波，而激光雷达则运用光束（例如激光）。通过测量发射脉冲与收到该脉冲反射信号之间经过的时间，来计算与物体或表面的距离。

激光雷达的大优点在于，相比雷达能够检测更小的物体。与摄像头在焦平面上进行环境观测不同，激光雷达可以进行精 确的、相对详细的 3D 渲染。借助这种特性，无论光照条件如何（白天还是夜晚），激光雷达都可以轻松地将物体与前后方物体区分开来。随着激光雷达技术价格日趋下降，以及相关技术的进一步发展，这种方法将得到更加广泛的应用。人类对无人驾驶体验有着种种构想，目前正在开发的下一代传感器将成为决定因素。在上述创 新成果的推动下，未来的汽车将能够提供清晰且持续更新的周遭状况，随时掌握外部环境及车内人员的动态。因此，感应技术将成为决定未来汽车行业发展的关键因素。