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拐到一个恶魔王子人类是视觉动物，凭借双眼获取视觉信息、辨别方向和距离。而当你的汽车帮助你驾驶的时候，什么又是它的“眼睛”呢？
答案是车载传感器。它们持续不断地采集环境信息，然后回传给智能汽车的大脑——计算平台。通过感知算法精准地复现出周围环境，再由决策算法基于对周围环境的认知来进行车辆的路径规划。
今天我们就来说说智驾系统感知层面最常见的几种传感器，它们有什么区别？又如何实现互补？
摄像头是最常见的汽车传感器，装在车身四周可以从多角度捕捉环境图像，在90年代就已开始进入商用并逐渐普及。它也是最接近人眼的传感器，能够获取到丰富的色彩和细节信息，比如车道线，指示标志，红绿灯等等。但是，其局限性也非常明显，如果遇到会暗光、逆光等影响“视线”的情况，摄像头也会像人眼一样看不清从而丢失目标。
同时，视觉感知技术的核心在于通过软件算法去解析高密度的信息，也就是通过“识别”这些物体并“估测”它们的距离。如果遇到一些“不认识”的物体，比如道路上的异形障碍物等，可能会因为无法全面而准确地感知，从而导致系统做出错误的决策。
也正因如此，仅基于摄像头的智能驾驶方案大多停留在L2 阶段，涉及 L3 级别以上的自动驾驶功能仍存在许多 corner case 无法完美解决。这时，就需要其他传感器来进行“互补”。
毫米波雷达是一种使用毫米波段进行测距、探测、跟踪、成像的主动传感器。它可主动发射电磁波，穿透烟尘，几乎不受光线和天气影响，帮助车辆实时感知周围物体并提供较为准确的距离和速度信息。
但是，毫米波雷达的感知精度并不理想，不具备图像级的成像能力。因为毫米波雷达是利用在目标物体表面的反射、漫反射和散射来进行目标检测和跟踪，所以对于像行人、动物、自行车这一类低反射率的目标，探测准确度也会大打折扣，路面上的静态物体也可能被当成杂波过滤掉了。
另外，4D毫米波雷达其实也是毫米波雷达的一种，并非什么新物种。相比传统 3D 毫米波雷达而言，4D 毫米波多加了一个高度信息，但是分辨率相比激光雷达来说还是有很大差距。
目前市场上的4D 毫米波雷达每帧约输出 1000多点，而一个 128 线激光雷达每帧输出可达十几万点，二者输出的数据量相差了 2 个数量级之多。
激光雷达也是一种主动传感器，最常见的ToF (Time of Flight)测距法，就是通过主动发射激光光束，并测量他们与周围物体反射往返的时间来确定距离和位置。激光雷达通过向外界发出每秒数百万个激光点，可以获取到这些点的三维定位信息，清晰呈现出行人、斑马线、车辆、树木等物体细节，达到图像级分辨率。而且，激光点越密集，分辨率就越高，越能完整且清晰地重构真实世界。
由于其“主动发光”的特性，激光雷达受周围环境光线变化的影响非常小，在一片漆黑的夜间环境也能够“精准洞察”。此外，激光雷达能够直接获取到物体的体积和距离，不像摄像头要靠“猜”，因此针对小型、异形障碍物的检测，应对近距离加塞、隧道、车库等复杂场景，都会有更好的发挥。不过，激光雷达的性能在大雨、雪、雾等极端天气下也会受到一定程度的影响。
综上所述，其实摄像头、毫米波雷达、激光雷达这三种智能汽车上最常见的传感器，各有优缺点。但三个传感器叠加在一起，就能发挥更大的作用。
摄像头是被动传感器，能识别丰富的色彩信息，但受光线影响显著，在一些光线不好的环境下置信度相对较低。毫米波雷达的置信度高，但因分辨率较低，能够识别出的物体类型较少，无法有效感知行人、自行车或更小的物体。激光雷达不论是从测距能力、置信度、可感知物体细节，综合实力都很出色，可能最大的缺点，就是有点“贵”。
但毫无疑问的是，激光雷达的成本正在迅速降低，越来越多的汽车厂商已经将激光雷达集成至了量产车型中，提升智能驾驶系统的安全性与舒适性。随着芯片化技术在不断进化，激光雷达的元器件数量已大幅减少，而且自动化产线的效率上升，也有助于生产成本的下降。激光雷达已经从几年前的百万元级别，降至了目前的几千元级别，成为普通消费者也能用上的“汽车黑科技”。
最后回归到用户需求，一个智能驾驶系统是不是“好用”，还是用户说了算。在感知层面，传感器各有长短版，如何让它们更好地“各司其职”，发挥各自最大的优势才是关键。
关键字：传感器编辑：什么鱼 引用地址：说说智驾系统感知层面最常见的几种传感器
近日美国专利和商标局（USPTO）通过了一项苹果申请的专利，这份专利是关于在Apple Watch表带上增加摄像头或光学传感器的技术。 苹果的专利设计理念是柔性表带的末端安装一个“光学传感器”，这样用户就可以在不扭曲手腕的情况下来拍摄需要的照片。 据悉，这项专利可以将表带拉起来然后拍摄下眼前的画面，也可以把表带折回去进行自拍。同时，在这个专利表带的基础上，苹果还提出了多种拍摄方法，包括使用语音控制、捏住带子、按带子上的按钮、按屏幕上的按钮等。
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电容 传感器 滚轮在iPod等产品中获得的成功，正在促使其它MP3生产商考虑使用电容传感器来改善产品的用户界面，并使产品看起来更加简洁、美观。事实上，电容触摸传感器的应用并不仅限于MP3播放器，而是可以用于目前采用传统机械开关的任何产品之中，特别是小巧的便携式产品，如新款手机的菜单控制按钮。利用可靠性高并具有成本效益的电容触摸传感器，可以轻松地改变这些高级菜单控制开关的式样。 电容触摸传感器界面通常由一个电容传感器、一个电容-数字转换器(CDC)和一个主处理器组成。传感器利用标准的两层或四层PCB上的线迹(trace)或柔性电路制造，因此不需要任何外部元件和材料。 灵敏度：兼具精确与灵活 可靠的传感器必须不受外界环境变化
随着油气工业的发展，中国的油气管道建设取得了很大的进步。目前，管道运输已成为油气运输的主要方式。中国现有的石油和天然气管道中已有60％的管道已经运行了20年左右，东部的一些原油管道网已经运行了30多年。由于管道腐蚀和盗窃石油，很多管道严重老化，经常发生管道泄漏，造成能源浪费和环境污染。 传统的管道泄漏检测方法通常是基于压力 传感器 来收集管道中的压力信号，并通过压力变化来确定管道是否堵塞或存在泄漏点。这种管道检测方法需要在应用时传输和显示压力信号，但是，当压力信号的传输距离较长时，使用传统的压力检测装置来传输压力信号因为背景噪声大，压力信号衰减等问题无法满足对压力信号采集和处理的要求。 因此，在采油过程中，稳定可靠的压力传
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DS18B20是美国DALLAS半导体公司继DS1820之后最新推出的一种改进型智能温度传感器。与传统的热敏电阻相比，他能够直接读出被测温度并且可根据实际要求通过简单的编程实现9～12位的数字值读数方式。可以分别在93.75 ms和750 ms内完成9位和12位的数字量，并且从DS18B20读出的信息或写入DS18B20的信息仅需要一根口线（单线接口）读写,温度变换功率来源于数据总线，总线本身也可以向所挂接的DS18B20供电，而无需额外电源。因而使用DS18B20可使系统结构更趋简单，可靠性更高。他在测温精度、转换时间、传输距离、分辨率等方面较DS1820有了很大的改进，给用户带来了更方便的使用和更令人满意的效果。 1DS18
1 引言 视觉检测技术是以机器视觉为基础的新型测试技术，因其具有测量非接触、速度快、信息量大、应用领域宽广等特点而受到欢迎。结构光传感器是应用较早、发展较成熟的视觉传感器，因此本系统采用结构光传感器来采集图像并经图像采集卡送给计算机处理。由于视觉传感器在视觉测量中担负着视频图像信号（测量数据）的采集、切换与传输。因此，如何让视觉传感器测控系统快速、精确地获得理想的视频图像信息，进而为后期的图像处理提供可靠的支持，亦即视觉传感器的测控系统的设计显得尤为重要。 2 视觉系统的概述 视觉检测系统中采集被测物体图像的视觉传感器有单目和双目两种之分，本测控系统可以使用单目视觉传感器也可以使用双目视
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一、温度测量的基本概念 1、温度定义： 温度是表征物体冷热程度的物理量。温度只能通过物体随温度变化的某些特性来间接测量，而用来量度物体温度数值的标尺叫温标。它规定了温度的读数起点（零点）和测量温度的基本单位。目前国际上用得较多的温标有华氏温标、摄氏温标、热力学温标和国际实用温标。 摄氏温标（℃）规定：在标准大气压下，冰的熔点为0度，水的沸点为100度，中间划分100等份，每等分为摄氏1度，符号为℃。 华氏温标（℉）规定：在标准大气压下，冰的熔点为32度，水的沸点为212度，中间划分180等份每等份为华氏1度符号为℉。 热力学温标（符号T）又称开尔文温标（符号K），或绝对温标，它规定分子运动停止时的温度为绝对零度。 国际
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