自動駕駛汽車是依靠人工智能、視覺計算、激光雷達、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作，讓電腦可以在沒有人類主動的操作下，自動、安全地操作機動車輛，其主要由環(huán)境感知系統(tǒng)、定位導航系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、速度控制系統(tǒng)、運動控制系統(tǒng)、中央處理單元、數(shù)據(jù)傳輸總線等組成。

自動駕駛汽車在傳統(tǒng)汽車的基礎上擴展了視覺感知功能、實時相對地圖功能、高速規(guī)劃與控制功能，增加了全球定位系統(tǒng)天線、工業(yè)級計算機、GPS 接收機、雷達等核心軟硬件。感知環(huán)節(jié)通過各種傳感器采集周圍環(huán)境基本信息，是自動駕駛的基礎，主要包括毫米波雷達、激光雷達、超聲波傳感器、圖像傳感器等。

4種傳感器感知范圍示意圖

4種傳感器及其產(chǎn)業(yè)鏈介紹

1、毫米波雷達

ADAS系統(tǒng)(高級輔助駕駛系統(tǒng))需要雷達傳感器的支持，而雷達也是實現(xiàn)自動駕駛功能的一大功臣。毫米波雷達利用無線電波對物體進行探測和定位。

現(xiàn)在的雷達系統(tǒng)主要有用于中短測距的 24 GHz 雷達和長測距的 77 GHz 雷達 2 種，其中 77 GHz 的優(yōu)勢主要在于距離和速度測定的準確性，此外其角分辨率也更加精準。毫米波雷達可有效提取景深及速度信息，識別障礙物，有一定的穿透霧、煙和灰塵的能力，但在環(huán)境障礙物復雜的情況下，由于毫米波依靠聲波定位，聲波出現(xiàn)漫反射，導致漏檢率和誤差率比較高;

固態(tài)雷達芯片系統(tǒng)很常見，體積小，價格低廉。它們具有良好的范圍，但比其他傳感器的分辨率更差。它們在明暗條件下同樣工作良好，77 GHz系統(tǒng)能夠更好地感知霧，雨和雪，這會導致激光雷達和被動視覺系統(tǒng)的挑戰(zhàn)。

雷達無法進行顏色，對比度或光學字符識別。雷達在確定當前實施中的交通相對速度方面非常有效。雖然傳感器尺寸使其更接近近距離探測，但它們在極短距離內(nèi)的效率低于聲納。

產(chǎn)業(yè)鏈

目前，全球毫米波雷達市場主要由博世、大陸、天合汽車集團、法雷奧、海拉、德爾福、電裝、奧托立夫、富士通等廠商主導，其中法雷奧、海拉和博世占據(jù)我國 24 GHz 雷達市場 60% 以上的出貨量，德國大陸、博世和德爾福占據(jù)我國 77 GHz 雷達市場 80% 以上的出貨量。

中國毫米波雷達技術產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新加速，24 GHz 毫米波集成電路已實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)。蕪湖森思泰克智能、杭州智波、華域汽車等實現(xiàn)了 24 GHz 毫米波雷達的批量生產(chǎn)，沈陽承泰、湖南納雷、南京隼眼電子、北京行易道、華域汽車、上海保隆汽車、蘇州安智汽車等均完成了 77 GHz 雷達的樣機測試，部分公司有望于 2019-2020 年實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)。

但由于供應鏈與知識產(chǎn)權等限制，國際毫米波雷達芯片商對中國并沒有完全放開 77 GHz 雷達芯片的供應，極大程度地限制了國內(nèi) 77 GHz 毫米波雷達的研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。此外，考慮到雷達產(chǎn)品穩(wěn)定性需要長期、大規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)驗的積累，國產(chǎn)技術產(chǎn)業(yè)全面突破仍面臨生產(chǎn)工藝等多方面的挑戰(zhàn)。

2、激光雷達

激光雷達依靠是激光而不是無線電波。除了激光發(fā)射器，這套系統(tǒng)還需要一個敏感的接收器。激光雷達系統(tǒng)能探測靜態(tài)和動態(tài)物體，并提供被探測物的高分辨率的幾何圖像、距離圖像、速度圖像。

激光雷達目前是大而昂貴的系統(tǒng)，必須安裝在車輛外面。分單線和多線激光雷達，多線激光雷達可以獲得極高的速度、距離和角度分辨率，形成精確的 3D 地圖，抗干擾能力強，是智能駕駛汽車發(fā)展的最佳技術路線，但是成本較高，也容易受到惡劣天氣和煙霧環(huán)境的影響;

目前的實施方案已經(jīng)基本上從早期的30米范圍到150米到200米改進了范圍，同時分辨率也提高了。

激光雷達在所有光線條件下都能很好地工作，但由于使用了光譜波長，它們開始因空氣中的雪，霧，雨和塵埃顆粒的增加而失效。激光雷達無法檢測顏色或?qū)Ρ榷?，也無法提供光學字符識別功能。

在汽車行業(yè)，激光雷達是個相對較新的系統(tǒng)，正越來越受歡迎。

谷歌的自動駕駛汽車解決方案使用激光雷達作為主要傳感器，但也使用其他傳感器。特斯拉目前的解決方案并未包含激光雷達(雖然姊妹公司SpaceX確實如此)以及過去和現(xiàn)在的聲明表明他們認為自動駕駛汽車不需要。

眼下，激光雷達已經(jīng)不是什么新鮮玩意，任何人都能從商店抱一臺回家，且精確度能滿足一般需要。不過，想讓它克服一切環(huán)境因素(溫度、太陽輻射、黑夜、雨雪天)穩(wěn)定工作并不容易。此外，車載激光雷達還得能看 300 碼(約合 274 米)遠。最重要的是，這樣的產(chǎn)品必須能以市場可接受的價格和體積進行大規(guī)模量產(chǎn)。

激光雷達在工業(yè)和軍事領域已經(jīng)應用。不過，它畢竟是一種擁有 360 度全景視角的復雜機械透鏡系統(tǒng)。由于單個成本高達數(shù)萬美元，因此激光雷達暫時還不適合在汽車產(chǎn)業(yè)大規(guī)模部署。

產(chǎn)業(yè)鏈

目前，車載激光雷達產(chǎn)品研發(fā)及生產(chǎn)廠商主要集中在國外廠商，美國 Velodyne 激光雷達技術研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化進程相對領先，擁有包括 HDL-64E、HDL-32E 和 VLP-16 3 個系列在內(nèi)的多條產(chǎn)品線，已經(jīng)和 25 個無人駕駛汽車項目達成合作協(xié)議，客戶覆蓋百度、福特、谷歌、日產(chǎn)、沃爾沃等;其他廠商如美國德爾福、德國大陸、德國英飛凌(Infineon)、以色列 Oryx Vision、美國 Blackmore、美國TetraVue、美國 Cepton、加拿大 Leddartech、美國 Quanergy、以色列 Innoviz 等技術競爭實力相對較強，在不同產(chǎn)品領域均占據(jù)一定份額。

國內(nèi)代表廠商包括北科天繪、禾賽科技、鐳神智能、北醒光子、速騰聚創(chuàng)、光珀智能等，均大力研發(fā)布局車載激光雷達產(chǎn)業(yè)，以北科天繪為例，擁有 18 年的激光雷達技術積累，采用完全自主研發(fā)的芯片和半導體工藝，率先實現(xiàn)高端激光雷達裝備規(guī)模量產(chǎn)。

目前，我國激光雷達產(chǎn)業(yè)鏈的整體發(fā)展水平還存在一定差距，激光雷達主要由激光光源、探測器和信息處理器組成，光源、探測器部分核心部件分別是激光二極管和雪崩二極管，目前國內(nèi)激光二極管產(chǎn)品基本依賴進口，雪崩二極管有一定產(chǎn)業(yè)基礎但對外依存度依然較高。

3、超聲波傳感器

超聲波傳感器主動發(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，但是對于非常近距離的三維映射非常好，因為聲波相對較慢，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。與激光雷達和雷達一樣，它們不提供任何顏色，對比度或光學字符識別功能。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用于短距離場景下，如輔助泊車。結(jié)構簡單、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，將超聲波信號轉(zhuǎn)換成其它能量信號的傳感器，具有頻率高、波長短、繞射現(xiàn)象小等特點，對液體、固體的穿透性較強，用于自動駕駛汽車可幫助車輛探測外部環(huán)境并指導車輛對此做出適當?shù)姆磻?。超聲波傳感器初期主要用于車輛制動輔助系統(tǒng)和倒車雷達，用來檢測障礙物避免碰撞和擦蹭，目前已被研究應用在自動泊車和自動剎車系統(tǒng)。

一是自動泊車輔助系統(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、制動器和轉(zhuǎn)向，從而完成車庫停車和側(cè)方位自動泊車。泊車傳感器通過聲納技術來計算與目標物體的距離或方向，汽車制造商通過在后保險杠上安置 2～4 顆傳感器來部署自動泊車系統(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給駕駛員。

二是超聲波自動剎車系統(tǒng)是通過松開油門踏板、同時采取制動來避免前側(cè)碰撞，放置在汽車車頭的超聲波傳感器會發(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，進而通過伺服電機自動控制汽車制動系統(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，國內(nèi)尚無具有較強競爭力的大型專業(yè)設計和制造廠商。

4、圖像傳感器(攝像頭)

近年來，相機圖像識別系統(tǒng)變得非常便宜，小巧且高分辨率。它們的顏色，對比度和光學字符識別功能為其提供了一個全新的功能集，完全沒有其他所有傳感器。它們具有最佳的傳感器范圍，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。

通過對采集圖像進行計算機算法分析，車載攝像頭能夠識別行人、自行車、機動車、道路軌跡線、路牌、信號燈等環(huán)境信息，進而支撐實現(xiàn)車道保持輔助、車道偏離預警、前向碰撞預警、行人碰撞預警、全景泊車、駕駛員疲勞預警等功能。

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，在圖像傳感器、DSP 方面對外依存度較高：

一是國內(nèi)擁有以大立光學、舜宇光學、玉晶集團、亞洲光學、利達光電、關東辰美、先進光電、威海世高光電子、深圳市理念光電、江西興邦光電、深圳精龍達光電、東莞新旭光學、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、精密變焦凸輪設計技術、多層寬帶增透鍍膜技術、超低色散光學玻璃技術等高精密加工工藝，技術水平與日本電波、蔡司、三星、LG、夏普等國際廠商基本相當。

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基礎，但在高像素演進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)品仍存在嚴重技術依賴。

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

雖然說自動駕駛在全球范圍內(nèi)已經(jīng)形成風潮，并有望在2021年實現(xiàn)4級自動駕駛，但是其想要真正走入現(xiàn)實也并非易事。從技術方面而言，目前自動駕駛的痛點在于穩(wěn)定可靠的感知及認知，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大的運算能力。其中，多傳感器融合是實現(xiàn)自動駕駛的必然發(fā)展趨勢。

自動駕駛汽車需要用到多種傳感器

具體而言，多傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數(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，但是在自動駕駛場景中則顯得充滿挑戰(zhàn)。多傳感器融合，需要對每個傳感器采集的信息進行快速處理，從而讓高速行駛的汽車及時進行反饋動作，以應對突發(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。

當前，自動駕駛環(huán)境感知技術路線主要包括視覺主導和激光雷達主導兩種方案：

一是以特斯拉為代表的「攝像頭 + 毫米波雷達 + 超聲波雷達」多傳感器融合，Autopilot 2.0 硬件由 8 個攝像頭、1 個毫米波雷達和 12個超聲波雷達組成，但攝像頭受環(huán)境光照影響較大，目標檢測較不可靠，優(yōu)勢是成本相對較低;

二是以 Google Waymo 為代表的「低成本激光雷達 + 毫米波雷達 + 超聲波傳感器 + 攝像頭」多傳感融合，激光雷達是主動視覺，目標檢察較為可靠，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)?；虿煌较虻囊庾R程度不同。這些傳感器技術將以不同的方式在不同的車輛價格點組合，從而獲得更有效的解決方案。