超聲波雷達的案例
汽車傳感器市場分析，國產機會如何？
MEMS 封裝要求高、 測試復雜度大
（二）超聲波雷達國內廠商成功局部突圍，國產替代前景可期
全球超聲波雷達模組市場由博世、 法雷奧主導，國內廠商有臺灣同致電子、航盛電子、豪恩、輝創電子、 上富電技等。超聲波傳感器器件市場由博世、日本村田制作所、尼賽拉等主導，國內廠商以奧迪威為代表。
超聲波雷達的發展已經相當成熟，國內廠商與國外巨頭相比技術差距并不大。然而，國內超聲波雷達廠商雖多，大部分卻未能進入前裝市場。一方面，國內廠商的產品在穩定性和可靠性方面還有待進一步打磨，另一方面整車廠的 Tier 1 供應商較為穩定、進入驗證周期漫長。
憑借著高性價比的產品、快速及時的服務，國內的同致電子、豪恩、奧迪威的 UPA 產品，已成功突圍進入國內各大車廠。
? 同致電子的 UPA 超聲波雷達在亞洲 OEM 市場中份額第一，客戶有上海通用、上海大眾、東風日產、上汽、奇瑞、吉利等。
? 豪恩的 UPA 超聲波雷達成功切入上海大眾、一汽大眾、吉利汽車、力帆汽車、上海通用五菱等客戶。
? 2016 年， 奧迪威的 UPA 超聲波傳感器器件銷量達 2627 萬，據公司招股說明書估算，其占全球市場的份額約為 9%。此外，公司的 APA 超聲波傳感器也已經于 2016 年投放市場。同致電子、豪恩分別是奧迪威 2017 年第一、第三大客戶，占其營收比例為24%、 5%。
（三）車規級攝像頭模組海外大廠主導，零部件已有國產突破
考慮到安全性及復雜的駕駛環境，車規級攝像頭在耐高溫、抗震、防磁和穩定性等四方面有著嚴苛的性能要求。車載攝像頭模組均價超 500 元，而類似配臵的手機攝像頭均價不足百元。
展開 一文詳解無人駕駛中的各種感知傳感器
但是也有其不足之處，比如：
對某些材質回波弱比如行人、錐桶或塑料制品等識別率較差；
對金屬材質特別敏感，導致虛警率很高；
采樣稀疏導致原始數據噪聲大，目標抖動；
徑向目標探測較準，但是切向目標敏感度差；
原始數據只有距離和角度信息，缺乏目標高度信息；
4、超聲波雷達
傳感器原理
超聲波雷達通過聲音在空氣中傳輸的時間來判斷障礙物的距離，在5米以內的精度能達到厘米級范圍。其原理是利用超聲波在空氣中的傳播速度，測量聲波在發射后遇到障礙物反射回來的時間，根據發射和接收的時間差計算其到障礙物的距離。主流的工作頻率有40KHz、48KHz、58KHz三種。
傳感器分類
針對泊車場景一般在車輛周圍安裝12顆超聲波雷達，車輛前后各安裝4顆短距離超聲波雷達，左右各安裝2顆長距離超聲波雷達。
展開 關于對自動駕駛傳感器的理解
超聲波雷達對少量的泥沙遮擋的影響較小。探測范圍在0.1-3 米之間，而且精度較高。
超聲波雷達類型主要分為以下幾種：
1)安裝在前后保險杠上的UPA：探測距離15-250cm，主要用于測量汽車前后方的障礙物。
2)安裝在側邊的APA：探測距離30-500cm。探測距離比UPA遠，需求發射功率更高，價格更貴。主要用于自動泊車。
超聲波雷達的優缺點如下：
優點：
超聲波的能量消耗較緩慢，在介質中傳播的距離比較遠，穿透性強，測距的方法簡單，成本低。
劣點：
超聲波雷達在速度很高情況下測量距離有一定的局限性，這是因為超聲波的傳輸速度很容易受天氣情況的影響，在不同的天氣情況下，超聲波的傳輸速度不同，而且傳播速度較慢，當汽車高速行駛時，使用超聲波測距無法跟上汽車的車距實時變化，誤差較大。另一方面，超聲波散射角大，方向性較差，在測量較遠距離的目標時，其回波信號會比較弱，影響測量精度。但是，在短距離測量中，超聲波測距傳感器具有非常大的優勢。
04 激光雷達(LIDAR)
LiDAR關鍵部件按照信號處理的信號鏈包括控制硬件DSP（數字信號處理器）、激光驅動、激光發射發光二極管、發射光學鏡頭、接收光學鏡頭、APD（雪崩光學二極管）、TIA（可變跨導放大器）和探測器。其中除了發射和接收光學鏡頭外，都是電子部件。隨著半導體技術的快速演進，性能逐步提升的同時成本迅速降低。但是光學組件和旋轉機械則占據了激光雷達的大部分成本。
展開 聲學設計仿真服務
超聲波雷達電-力-聲耦合仿真
建立超聲波雷達內部結構電力耦合、聲振耦合的多場耦合模型，詳細分析超聲波發射與接收過程的多物理場影響因素，對超聲波雷達設計提供指導，同時能夠對超聲波在雷達內部多次反射造成的異常響應工況進行故障定位。
新能源電驅動系統噪聲仿真模擬
針對新能源汽車中變頻電機的電流諧波和電磁諧波引發的高頻噪聲，對電機輻射噪聲、變速箱傳動輻射噪聲進行仿真、評估及優化，為新能源電驅動系統聲品質的提高提供依據。
聲屏障降噪優化設計
模擬高速鐵路聲源特性、復雜幾何形式和聲學邊界條件，預測聲屏障吸聲系數，促進聲屏障結構優化設計，從而降低高鐵運行過程中總體噪聲輻射，實現更高的降噪量和更經濟的建造成本。
高鐵隔聲特性模擬仿真
模擬半消聲室的條件，計算混響室擴散聲場激勵下波紋板受聲側的輻射功率，計算高鐵波紋板聲傳遞損失，研究板件的隔聲性能，降低高鐵座艙內噪聲水平。
展開 
激光雷達最早9月上市，這8款智能汽車將搭載
蔚來的激光雷達供應商為圖通達，搭載在蔚來ET7上上市的激光雷達產品叫“獵鷹”，來自圖達通的激光雷達擁有最遠500米的探測距離，10%反射率下250米的探測距離，最高分辨率0.06°*0.06°，水平視場角達到120°。作為量產車型上新引入的傳感器設備，它可以與毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達等眾多傳感器形成冗余，以保證自動駕駛汽車的安全性。這枚激光雷達的重要性也使得圖達通成為今年一月“NIO DAY”上唯二擁有“姓名”的制造商。
6. 上汽R汽車ES33
據悉，上汽R汽車ES33量產版配備了R汽車全棧自研的PP-CEM高階智駕方案 ，全車搭載全車搭載33個高性能感知硬件，其中包括激光雷達、12個超高清攝像頭、高精地圖、2個4D成像雷達、6個長距點雷達、5G-V2X、超聲波雷達等配置。芯片部分則采用了英偉達提供的超強算力芯片的可提供500-1000+TOPS的算力。R汽車ES33量產版將會在2022年下半年上市。
在多種傳感器的配合下，ES33量產版具備全天候、超視距、多維度的感知能力，從而適應更多交通場景。此外，新車采用高帶寬、高算力芯片平臺，以及全棧自研的超級環境模型算法及數據閉環，能夠更加精準地預知其他交通參與者的行為和行動軌跡。
展開 一文了解最近很火的自動駕駛之“眼”
雷達
雷達，測距測速必不可少的傳感器。
雷達通過發射聲波或者電磁波對目標物體進行照射并接收其回波，由此獲得目標物體的距離、距離變化率（徑向速度）、大小、方位等信息。雷達最先應用于軍事中，后來逐漸民用化。
隨著汽車智能化的發展趨勢，雷達開始出現在汽車上，主要用于測距、測速等功能。汽車雷達可分為超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達等，不同雷達的原理不盡相同，性能特點也各有優勢，可用于實現不同的功能。
雷達傳感器（僅進行原始數據收集）的基本架構
超聲波雷達
超聲波雷達是利用傳感器內的超聲波發生器產生40KHz的超聲波，再由接收探頭接收經障礙物反射回來的超聲波，根據超聲波反射接收的時間差計算與障礙物之間的距離。超聲波雷達成本較低，探測距離近精度高，且不受光線條件的影響，因此常用于泊車系統中。
毫米波雷達：ADAS核心傳感器
毫米波是指波長在1mm到10mm之間的電磁波，換算成頻率后，毫米波的頻率位于30GHz到300GHz之間。
展開 智能汽車區域控制器PDC功能及架構設計解決方案
當前，PDC 中 ADAS 功能主要集中在簡單的傳感信息處理上，也即對其中的12個超聲波雷達信號處理。包含提供如基礎服務或增強服務等。12個超聲波雷達USS 對應自動泊車、代客泊車配置。同時，對于如上的12個超聲波雷達，需要根據其安裝位置分別布置于車身不同的機艙內。如果是前后各一個PDC的模式，則是分別分配前后六個USS到兩個不同的PDC中，如果是4個PDC模式，則是區分前左、前右、后左、后右分別各掛3個USS的方式進行信息處理。
PDC 處理超聲波雷達信息包含如下：
1、原始目標位置、速度、加速度等探測信息；
2、目標及報警信息；
3、車位實際可用信息；
如上探測的目標、報警、車位信息需要發送到泊車控制器、行車控制器、座艙域控制器等用于控制自動泊車、低速行車、倒車 AEB 、報警提示等。
對于智能汽車來講，其重點關注車身舒適及底盤的相關控制邏輯。以上兩者中，前者對于實時性要求不高，因此，適用于譬如像智能啟動、內部燈光、電動車窗、電腦車門、胎壓監測、電動轉向柱調節等。以上后者中，由于其功能安全要求較高，則需要適配更高的實時性和準確性。當然，一般情況下，制動相關的控制會單獨放到另外一個功能安全和控制性能更高的控制器（如車身控制單元VDC）中，但是部分制動功能也會不可避免的放到區域控制器中，如智能懸架控制中的空氣懸架就會將傳感器你和執行器介入PDC中，并根據PDC反饋的傳感器狀態愛和整車狀態，發送高度調節指令給PDC調整空氣懸架高度，且通常境況搞下，空氣懸架高度檢測功能集成到PDC中，定期喚醒監測車身高度。此外，通常前PDC保留EPB控制，集成EPB控制模塊。
展開 各整車廠及方案供應商的自動駕駛系統策略分析
不過值得一提的是，Cruise也在自主研發激光雷達和毫米波雷達，以進一降低成本和滿足特定的需求。比如其自主研發的超短距毫米波雷達可以取代超聲波傳感器，以提高對近距環境的感知精度，更好的滿足自動泊車的需求。
通用Cruise的Origin無人駕駛汽車
本田
2021年3月，本田發布了L3級別的量產車型Legend Hybrid EX。如果不考慮奧迪A8的L3級系統（沒有交付給終端用戶使用），這可以算是世界第一款量產的L3自動駕駛系統。但是，該車型先期只限量生產100輛，并且只是出租給用戶使用，租期只有3年。與奧迪和奔馳的TJP系統類似，Legend支持在高速公路， 時速低于50 km/h，以及高精度地圖覆蓋的場景下開啟系統。
在傳感器方面，Legend配備了5個激光雷達、5個毫米波雷達、雙目前視攝像頭和12個超聲波雷達。其激光雷達數量較多，但是性能一般，據估計應該是來自法雷奧的16線激光雷達，最遠探測距離 150 米。
本田Legend Hybrid EX傳感器配置
2.2 造車新勢力
特斯拉
雖然一提起自動駕駛，很多人腦子里最先想到的就是特斯拉，但是特斯拉最新推出的FSD其實也只是L2級別（或者說高級L2）的自動駕駛系統，因為還是需要駕駛員隨時準備好接管車輛。如果你只在L2級別的系統里橫向對比，那么特斯拉的方案還是很有競爭力的。這個系統只采用了視覺傳感器，包括了安裝在車身不同位置，多種焦距和視野范圍的攝像頭。這些攝像頭可以覆蓋360度的視野，并且有一定的冗余性。
展開 自動駕駛傳感器的選擇與布置
-單車道自動駕駛輔助：通過前視單目攝像頭或前向毫米波雷達，可實現自動緊急制動AEB和自適應巡航ACC功能。毫米波雷達的優勢在于對車輛速度的探測，而攝像頭的優勢在于識別車道線和對障礙物分類。前視單目攝像頭和前向毫米波雷達結合一起應用，可實現單車道高速駕駛輔助HWA和交通擁堵輔助TJA功能。
-多車道自動駕駛輔助：要實現變道輔助，需要增加傳感器對鄰道環境進行感知。通常在車尾部兩角各增加1個毫米波雷達，實現對車輛側后環境感知。進一步，可增加車前毫米波角雷達，拓展側前環境感知，實現路口輔助JA、緊急車道保持ELK、緊急轉向輔助ESA等功能。
-點對點自動導航駕駛：要實現從一個點到另個點全自動駕駛，需要對車輛周邊環境進行全方位感知，同時增加冗余。一般需要前視增加激光雷達、側視和后視增加攝像頭和毫米波實現增強感知，同時，增加高精地圖和慣性導航進行定位。
自動行車，目前發展到點對點自動導航駕駛階段。主流傳感器方案為：激光雷達x1~3+毫米波雷達x5~8+ADS攝像頭x7~10。
自動行車方案路線
2）泊車傳感器方案
泊車自動駕駛發展大致可分四個階段：倒車輔助、自動泊車、記憶泊車和代客泊車。
-倒車輔助：通過倒車雷達和全景影像，實現倒車時碰撞預警和提供車輛四周環境影像輔助倒車。倒車雷達，一般車前、車后各安裝4顆超聲波雷達；全景影像，一般在車輛四周共安裝4顆魚眼攝像頭。
-自動泊車：在倒車雷達基礎上，車側兩邊各增加2個長距超聲波泊車雷達識別車位，達到共12顆超聲波雷達，實現自動泊車。進一步，可與全景攝像頭融合，實現對線性車位感知，增強實現自動泊車場景。
展開 特斯拉圖像識別原理闡述
特斯拉全車共配備了8個攝像頭，一個毫米波雷達和12個超聲波雷達，監測外部環境，向自動駕駛電腦實時傳送信息。
特斯拉車外傳感器
簡單來看，特斯拉的攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達以及慣性測量單元記錄下當前車輛所處的環境數據，并將數據發送給特斯拉的自動駕駛電腦。自動駕駛電腦在進行算法的計算之后，將速度和方向信息傳遞給轉向舵以及加速、制動踏板，實現對車輛的控制。
不過，在日常行駛過程中，攝像頭作為傳感器捕捉的內容都是二維圖像，并沒有深度信息。
也就是說，雖然二維圖像已經可以區分公路和路旁的人行道，但并不知道現在車輛距離“馬路牙子”還有多遠。由于缺失這樣一個重要信息，自動駕駛的運算可能并不準確，操作可能出錯。因此，捕捉或者建立一個三維的圖景很有必要。
特斯拉使用三目相機的，它可以通過比較兩個攝像頭圖像的差異判斷物體的遠近，獲得物體的深度信息。通過中央處理器對輸入圖像進行感知、分割、檢測、跟蹤等操作，輸出給導航網絡端進行語義建圖及匹配定位，同時通過目標識別形成相應的ADAS系統目標屬性。
特斯拉還有更厲害的地方，那就是算法可以預測流媒體視頻中每一個像素的深度信息。也就是說，只要算法足夠好，流媒體視頻更加清晰，特斯拉的視覺傳感器所捕捉的深度信息甚至可以超過激光雷達。
在實際的自動駕駛應用中，泊車入位和智能召喚兩個使用場景下就能充分利用這套算法。在停車場行駛時，車輛之間的距離很小，即使是駕駛員駕駛，稍不留神也很容易出現刮蹭事故。對于機器來說，停車場場景的行駛更加困難。
展開 智能駕駛整車在環實驗室SYNO解決方案
解決方案以HIL（硬件在環）技術為基礎融合雷達回波仿真、視覺傳感器仿真、超聲波雷達回波仿真、激光點云仿真、GNSS仿真、高精度地圖仿真、車輛動力學仿真、輪邊可轉向測功機、場景仿真等技術。該方案在實驗室環境下構建出豐富的智能網聯車輛運行場景和工況，可以輕松在實驗中完成以往在場地或者開放道路中才可以完成的測試。
泊車，后退亦前進的自動駕駛哲學
隨后車輛四周傳感器（超聲波，魚眼相機）會開始搜尋可用的停車位，并通過車內中控大屏顯示搜尋到的車位。駕駛員選擇車位后，中控大屏會提示駕駛員掛上倒擋，此時APA會規劃出一條泊車路徑，并開始接管車輛的轉向、加減速、制動等操作，直到最終完成泊車入庫。
最早實現這個功能使用的傳感器是超聲波雷達，通過左右兩側標配四個長距（3-5m）APA超聲波雷達和前后八個短距（1.5-2.5m）UPA超聲波雷達。APA探測功率大，探測距離遠，主要用來進行側邊停車位的搜尋。前進搜尋過程中，側邊前后兩個APA超聲波雷達還能起到車位冗余檢測的目的。UPA主要用于泊車過程中車位附近車輛、護欄、圍墻距離的測量，實時修正泊車路徑，避免碰撞。
但是基于這個傳感器配置只能識別由車輛、路沿等四周有明顯物體分隔的車位，而無法識別由車位線分隔的車位。為了解決這一問題，APA在前后左右硬件配置上各增加了一個魚眼相機，一種可以獲得180°視野內畸變圖像的相機，通過對四個魚眼相機圖像去畸變、拼接，可以獲得上帝視角下的“鳥瞰圖”。并將鳥瞰圖通過中控大屏顯示出來，可以獲得更加友好的泊車體驗。這也是360全景影像功能與APA泊車場景的完美融合。
L2+ 遙控泊車輔助RPA
有一類車位，本身特別狹窄或被兩車包夾的太緊，停進去之后兩車車門基本沒有打開的空間，這個時候從全景天窗逃生是個不錯的選擇。但還有一種更人性化的方法，泊車前駕駛員下車，通過手機遙控方式控制泊車功能開閉。
展開 淺析駕駛輔助系統硬件在環仿真技術
圖2 攝像頭目標識別原理圖
3、超聲波雷達探測原理
傳感器內的超聲波傳感器發射出超聲波，由接收傳感器接收經障礙物反射回來的超聲波，根據超聲波反射接收的時間差，由控制單元內的CPU處理換算成距離。超聲波雷達在速度很高情況下的測量距離有一定的局限性，這是因為超聲波的傳輸速度很容易受天氣情況的影響，在不同的天氣情況下，超聲波的傳輸速度不同，而且傳播速度較慢，當汽車高速行駛時，使用超聲波測距無法跟上汽車車距的實時變化，誤差較大。超聲波散射角大，方向性較差，在測量較遠距離的目標時，其回波信號會比較弱，影響測量精度，但超聲波在短距情況下傳感器具有非常大的優勢，因此廣泛應用于自動泊車的車位探測及行車盲點輔助。
4、激光雷達探測原理
激光雷達是以發射激光束探測目標的位置、速度等特征量的雷達系統。其工作原理，如圖3所示，其由激光發射機、光學接收機、轉臺和信息處理系統等組成，激光器將電脈沖變成光脈沖發射出去，光接收機再把從目標反射回來的光脈沖還原成電脈沖，根據光線的飛行時間獲得單點的相對距離，并根據激光雷達基礎坐標系計算目標點云在坐標系的位置（x，y，z）。激光雷達可直接生成帶有坐標位置的點云信息，在多線激光雷達照射下可形成多點外輪廓，采用聚類分析、語義分割、深度學習等目標分類識別技術，建立車輛四周的道路、障礙物、行人、車道線、車輛、交通標志等數字化模型，直接應用于駕駛輔助系統的控制決策。
展開 華為的激光雷達和特斯拉的視覺算法，誰才是自動駕駛的未來？
華為的這套方案，是通過自研的激光雷達算法實現了接近L4級別的自動駕駛，同時華為也宣稱要將96線激光雷達的成本降低到200美金以內。
從目前的情況看，以特斯拉、百度Apollo為代表的視覺算法派堅持認為激光雷達是成本高，技術發展慢的產物，并不如視覺算法的價值高。但華為、小鵬這樣的公司則認為，激光雷達是比視覺算法更好的技術。
哪一種方案最靠譜？目前激光雷達發展到了一個怎樣的水平？希望這篇文章能給你答案。
激光雷達在全視角覆蓋和定位中的應用展示（圖片源于WAYMO）
“激光雷達”派和“視覺算法”派先進性的爭論，由來已久
激光雷達是和視覺算法誰才是智能駕駛的未來，這個爭論由來已久。作為電動車領域“喬布斯式”的人物，馬斯克曾在2019年拋出“只有傻瓜才會用激光雷達”的驚天言論，他可能是發動激光雷達和視覺算法口水戰的始作俑者。
但在我們展開討論這個問題之前，首先要明確關鍵的一點是：我們這里討論的激光雷達，并非獨立存在的，它是由激光雷達所組成的一整套車輛周邊數據采集系統，采用激光雷達的方案并不意味著拋棄視覺算法，而是在原視覺算法方案的基礎上增加了激光雷達的應用。
例如“視覺派”特斯拉的感知系統是由1個毫米波雷達、12個超聲波雷達和8個攝像頭組成。而在已公布的“激光雷達派”量產車型中，極狐αS的感知系統由3顆激光雷達、6顆毫米波雷達、12顆超聲波雷達、13顆攝像頭以及高精地圖組成，小鵬P5的感知系統則是由2個激光雷達，12個超聲波傳感器、5個毫米波雷達、13個高感知攝像頭和高精地圖組成。
由此可見，“激光雷達派”不僅增加了全新的激光雷達傳感器和高精地圖，而且在傳統的視覺傳感器上，數量也比“視覺派”車型多。
展開 研判：基于線控底盤的比亞迪自動駕駛超級電動卡車技術狀態
在比亞迪商用車發布的信息比對，具備5G同步通訊的功能同時，還可以通過選裝激光雷達、標配毫米波雷達、超聲波雷達和視頻采集系統完成區域內自動駕駛作業能力。實際上，可以將5G同步通訊系統和激光雷達+毫米波雷達+視頻采集系統構成一套完整的環境感知上裝。
5G同步通訊技術：
相對4G而言，5G通訊技術強調了同步這一凸出技術優勢。通過在港口區域假設全覆蓋的5G基站，在指揮中心通過通過網絡由指揮員對載具進行實時同步遙控操作。
進入5G同步通訊（遙控）的工況，主要以調用載具端的視頻采集系統作為環境感知。如果載具端選裝了激光雷達并標配了毫米波雷達和超聲波雷達，那么可以5G同步通訊時，具備更高精度的作業能力和更縝密的防錯能力。
以雷達為主的環境感知上裝：
選裝激光雷達+標配毫米波雷達+視頻采集系統，以及在港口作業范圍與智慧道路設施匹配（增設道路靜態信息傳感器、道路動態信息傳感器），可以使得超級電動卡車的自動駕駛效率（級別）更加完善。
需要注意的是（2），較為封閉的港口區域使用的超級電動卡車，根據用戶需求可以只安裝5G同步通訊系統+視頻采集系統，達成單車遠程遙控操作功能；5G同步通訊系統+視頻采集系統+毫米波雷達，達成單車或集群多車要成遙控協同操作功能；激光雷達+毫米波雷達+視頻采集系統，達成單車自動駕駛功能；
而比亞迪商用車研究院已經開發出自行配套的不同級別的環境感知上裝方案同時，可以根據客戶需求選裝不同級別雷達和傳感器，在效率、性能和全壽命周期養護成本方面做到平衡。
筆者有話說：
回顧過去10年，“技術為王”的比亞迪在電動/混動乘用車、電動客車以及超級電動卡車的發展軌跡比對，堅持迭代進化策略在面對競品始終保持技術代差。
展開 