1.7.2 智能车辆传感器布局

（1）车用传感器分类

车辆传感器按照理化参数，主要可以分为两种：测量物理参数的物理测量传感器和测量化学参数的化学测量传感器。根据传感器用途划分：底盘控制系统传感器、车内多媒体系统传感器、发动机系统传感器。根据传感器主要材料区分：半导体传感器、精细陶瓷传感器、高分子薄膜传感器、光导纤维传感器。根据传感器结构原理划分：韧性传感器、复合型传感器、结构型传感器。

（2）常用传感器布局

汽车常用传感器布局如图1-41所示。

图1-41 汽车常用传感器布局

（3）智能驾驶传感器

在智能汽车上，除了常用汽车传感器，还增加了环境感知传感器。智能汽车的环境感知传感器主要有单/双目摄像头、环视摄像头、GPS天线、惯性测量单元（IMU）毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器及夜视设备等。这些传感器在智能汽车上的安装位置如图1-42所示。

图1-42 传感器安装位置

1）摄像头采集的图像信息具有范围广、信息容量大等特点，对图像进行分析处理，可以对对象进行检测与识别，摄像头成本较低，无法直接得到对象的深度信息。在自动驾驶中，研究者主要用摄像头的图像信息进行车道线识别、车辆和障碍物的检测与跟踪、监测驾驶人状态等任务。

2）虽然到目前为止，雷达在检测远距离的小障碍物时有一些不足之处，但是它具有远距离测距能力，能提供本车前方道路和目标车辆的方位和速度信息，同时还能够可靠地提供本车周围障碍物的深度信息，而且不受天气、阳光等影响，可以准确地发现本车周围存在的障碍物以及前方的车辆和行人。雷达的安装位置通常根据实际需要安装在车顶、前/后保险杠或侧向位置。由于雷达在提供远距离的车辆和障碍物信息方面有着得天独厚的优势，因此在车辆的智能驾驶系统中有着广阔的应用前景。目前应用于环境感知模块中的雷达主要有毫米波雷达和激光雷达。

① 毫米波雷达：毫米波雷达波束窄，分辨率高，抗干扰能力强，具有较好的环境适应性，下雨、大雾或黑夜等天气状况对毫米波的传输几乎没有影响，因此可在各种环境下可靠地工作。

② 激光雷达：与摄像头相比，通过激光雷达技术可以跟踪目标，获得周围环境的深度信息；再者激光雷达方向性好，波束窄，无电磁干扰，距离及位置探测精度高，因此它广泛应用于障碍物检测、环境三维信息的获取、车距保持及车辆避障中。