汽车传感器概念与分类

传感器的定义

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。通常是由敏感元件、转换原件、信号调节与转换电路等其他辅助元件组成。敏感元件接受被测量并输出与被测量成确定关系的其他量，转换元件把来自敏感元件的其他量转换成适合传输、测量的电信号，适合输出、测量的电信号通过信号调节与转换电路被转换为可显示、记录、处理和控制的有用电信号，最后有用电信号被传递至其他装置并进行通信。

传感器的组成

敏感元件：直接感受被测量，并输出与被测量成确定关系的某一物理量的元件。

转换元件：传感器核心元件，以敏感元件的输出为输入，把感知的非电量转换 为电信号输出。转换元件本身可以作为独立传感器使用，叫做元件传感器。

变换电路：把传感元件输出的电信号转换成便于处理、控制、记录和显示的有 用电信号所涉及的有关电路。

辅助电源：转换元件和变换电路一般还需要辅助电源供电。

汽车传感器是把非电信号转换成电信号并向汽车传递各种工况信息的装置。汽车传感器可根据使用目的不同分为车身感知传感器和环境感知传感器。车身感知传感器提高了单车自身的信息化水平，使车辆具备感知自身的能力；按照输入的被测量不同主要分为压力传感器、位置传感器、温度传感器、线加速度传感器、角加速度传感器、空气流量传感器、气体传感器，从工作原理上看这些传感器大都采用MEMS方案。环境感知传感器实现了单车对外界环境的感知能力，帮助汽车计算机获得环境信息并做出规划决策，为车辆智能化驾驶提供支持；环境感知传感器主要分为车载摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达以及红外雷达等。

汽车传感器分类

车身感知传感器

车身感知传感器遍布汽车全身，被广泛应用于动力系统（新能源车是三电系统）、底盘系统、车身系统 ，实现对汽车自身信息的感知并作出决策、执行，是汽车的 “神经末梢”，目前发展较为成熟，以MEMS传感器为主。

动力来源是新能源汽车与传统燃油车的主要区别之一，新能源汽车的电子电气架构主要使用电池、电机、电控有关的以电流为主的电磁类传感器，燃油车动力系统则主要以测量压力、温度、气体的传感器为主；电磁类传感器需求有望随新能源汽车渗透率提高逐步放量。按照被测物理量的不同车身感知传感器可分为压力、位置、温度、加速度、气体、流量等各类传感器。

环境感知传感器

环境感知传感器是在汽车安全技术从被动安全向主动安全演进的过程中产生的。感知传感器主要功能为对车辆周身环境进行探测识别，可看作车辆的眼睛。而不同类型汽车智能驾驶感知系统的适用场景、受限场景、优缺点、成本等不同，彼此之间形成互补关系。环境感知传感器捕捉外界信息并提供给汽车计算机系统用于规划决策，主要包括激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等。

汽车智能驾驶感知系统是汽车系统的感知层，将真实世界的视觉、物理、 事件等信息转变成数字信号，为车辆了解周边环境、制定驾驶操作提供基本保障，并为高级辅助驾驶系统的决策层提供准确、及时、充分的依据，进而由执行层对汽车安全行驶作出准确判断。

车身感知:压力传感器

将压力信号转换为电信号的汽车压力传感器主要分为电容式和电阻式两类。压力传感器是能够感受压力信号，并将压力信号转换成可用的电信号的装置。根据压敏元件的主流技术原理的不同，汽车压力传感器主要分为电容式压力传感器和电阻式压力传感器，通常应用于发动机的进气歧管处、检测大气压力变化、检测涡轮增压机的增压压力、检测悬架系统的油压、实时检测轮胎压力、测量气缸内混合气燃烧压力等。

车身感知:位置传感器

位置传感器是测量元件运转或运动所处位置的装置。汽车位置传感器的工作原理主要有霍尔效应、磁电阻效应、光电式、电容式、电热式五种。根据用途不同可分为曲轴位置传感器、节气门位置传感器、车高与转角位置传感器、液位传感器、方位传感器、座椅位置传感器等。

车身感知:汽车温度传感器

温度传感器：汽车上应用最广泛的温度传感器是热敏电阻式温度传感器。汽车温度传感器将温度信号转化为可用输出信号，按照工作原理可分为热敏电阻式、热电偶式、热敏铁氧体式，其中热敏电阻式温度传感器应用最为广泛。根据应用场景的不同热敏电阻式温度传感器可分为进气温度传感器、冷却液温度传感器、车内外温度传感器、 蒸发器出口温度传感器、排气温度传感器等。

车身感知:汽车惯性传感器

惯性传感器是用于测量物体在惯性空间中运动参数的装置。根据运动是否呈线性的工作原理，惯性传感器分为线加速度传感器和角加速度传感器两类；按测量轴数量分为单轴、双轴、三轴加速度传感器。将线加速度传感器、角加速度传感器与其他测量元件组合搭配可以满足汽车安全控制及导航系统的需求，具体应用包括汽车安全气囊、ABS防抱死刹车系统、电子稳定程序（ESP）、电控悬挂系统等。

（线）加速度传感器：线加速度传感器又称加速度传感器，是通过测量传感器内部的惯性力并计算加速度数据的装置。按照工作原理的不同加速度传感器可分为交流响应型和直流响应型。交流加速度传感器的感测机构通常使用压电元件，分为电压输出式压电传感器和电荷输出式压电传感器；直流加速度传感器根据感测技术的不同可分为电容式和压阻式。

角（加）速度传感器：角加速度传感器又称角速度传感器，实质是陀螺仪。陀螺仪是利用动量矩（自转转子产生）敏感壳体相对惯性空间绕正交于自转轴的一个或两个轴的角运动检测装置，可与加速度计共同构成惯性导航系统，是决定惯性导航系统精度的主要因素。

车身感知:空气流量传感器

空气流量传感器又称空气体流量计，可用于检测发动机进气量大小，是电喷发动机最重要的传感器之一。空气流量传感器通常安装在进气管上，将进气量信号转化为电信号传递给ECU，以供ECU确定喷油量和点火时间。对汽油喷射发动机进行电子调节，使其在各种旋转条件下基本都能获得最佳浓度的混合气，需要测量每时每刻吸入发动机的空气量，作为ECU计算（调节）喷油量的关键依据。如果空气流量传感器或电路出现故障，ECU得不到良好的进气信号，就无法适当调整喷油量，会造成混合气过浓或过稀，使发动机转动异常，甚至会造成零部件损坏。空气流量传感器分为体积式和质量式，其中体积式包括叶片式、卡门涡街式、量芯式， 质量式包括热线式、热模式。

车身感知:气体传感器

气体传感器是检测气体的种类和浓度等信息的装置。气体传感器按照技术原理的不同可以划分为半导体气体传感器、固体电解质气体传感器、催化燃烧气体传感器、电化学气体传感器、光学气体传感器等；根据被测气体的种类不同作用在汽车上的气体浓度传感器可以划分为氧传感器、NOX传感器、稀薄混合气传感器、 烟雾浓度传感器、柴油机烟度传感器。

车身感知:MEMS方案

车身感知传感器遍布汽车全身，被广泛应用于动力系统（新能源车是三电系统）、底盘系统、车身系统，实现对汽车自身信息的感知并作出决策、执行，是汽车的“神经末梢”，目前发展较为成熟，以MEMS传感器为主。MEMS系统即微机电系统，是指可批量制作的，集微型传感器、执行器、机械结构、电源能源、信号处理、控制电路、高性能电子集成器件、接口、通信等于一体的微米或纳米级器件或系统。MEMS传感器是在微电子技术基础上发展起来的多学科交叉的前沿研究领域。MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。

与传统的传感器相比，它具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化的特点。同时，在微米量级的特征尺寸使得它可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。MEMS传感器没有标准化的生产工艺流程，每种MEMS传感器都是针对下游特定的场景来生产，按照工作原理MEMS传感器可分为物理类、化学类、生物类，细分种类多样、几乎涵盖车用传感器的所有类型。

以MEMS压力传感器的制造过程为例，需要在硅片上通过氮化硅薄膜热沉积、光刻、金属离子注入等工艺制备出压力敏感电阻与金属的互连引线后，在硅片背面进行各向异性湿法腐蚀，通过调整腐蚀速率和时间来控制压力敏感膜的厚度。最后用玻璃进行键合作为芯片的支撑架构。估计需要7-8层衬底，需要一层一层去做沉积、光刻、注入、腐蚀等过程，对温度控制精度、应力的要求非常高。

与大规模集成电路产品均采用标准的CMOS生产工艺不同，MEMS传感器芯片本质上是在硅片上制造极微小化机械系统和集成电路的集合体，生产工艺具有较高的定制化特点。其技术先进性除了体现在MEMS传感器芯片的设计难度之外，还体现在MEMS传感器芯片生产工艺的可实现性方面。MEMS传感器的领先厂商不但需要具备突出的极微小化机械系统和集成电路的设计能力，也需要开发不同传感器芯片的生产工艺。

环境感知: 车载摄像头

车载摄像头：车载摄像头以感光成像的方式为ADAS功能提供输入。车载摄像头是监控汽车内外环境、将光学信号转换成电信号并呈现图像以辅助驾驶员行驶的设备， 通常分为单目摄像头、双目摄像头、广角摄像头，安装在汽车的前视、环视、后视、侧视、内置等各个部位。摄像头的主要功能是感知外界环境，为碰撞预警、行人检 测等ADAS(advanced driver assistance system，高级驾驶辅助系统)功能实现提供视频信号输入。

车载摄像头主要由镜头组、图像传感器（CMOS）、数字图像信号处理（DSP）组成，其中图像传感器是是车载摄像头核心技术。镜头组、胶合材料、图像传感器经封 装构成镜头模组，镜头模组将光电信号传递至DSP进行图像信号处理；DSP将模拟信号转化为数字信号，并与镜头模组封装集成，形成终端系统。

CMOS图像传感器技术（CIS）是模拟电路和数字电路的集成，它是一种光学传感器，是摄像头模组的核心元器件，对摄像头的光线感知和图像质量起到了关键的影响。主要由四个组件构成：微透镜、彩色滤光片（CF）、光电二极管（PD）、像素设计。根据元件的不同可以分为互补金属氧化物（CMOS）半导体图像传感器及电荷耦合器件（CCD）图像传感器两大类。典型的CMOS图像传感器（CIS）由多个模块组成，分别完成不同的功能，其中像素阵列完成光电信号的转换，将光学信号转换为电学信号， 时序控制电路完成对电学信号的处理，数模转换则将信号转换为需要的数字信号便于最终输出。

环境感知: 超声波雷达

超声波雷达：超声波雷达常用于泊车辅助预警和汽车盲区碰撞预警，是自动泊车系统的主流传感器。超声波雷达的工作原理是向外发出并接收超声波，根据超声波的折返时间来测算距离。车用超声波雷达的探头工作频率有40kHz、48kHz和58kHz三种，频率越高、灵敏度越高、但探测角度越小，因此一般采用40kHz的探头。

根据在汽车上的安装位置不同超声波雷达可分为 UPA（超声波驻车辅助）和 APA（自动泊车辅助）两种类型；UPA安装在保险杠处以探测汽车前后障碍，APA安装在车身侧面以探测侧方停车空间。单个UPA超声波雷达探测距离在15~250cm之间，单个APA超声波雷达30~500cm之间，探测范围更远。一套倒车雷达系统需要在汽车后保险杠内配备4个UPA超声波传感器，自动泊车系统需要在倒车雷达系统基础上，增加4个UPA和4个APA超声波传感器，构成前4（UPA）、侧4（APA）、后4 （UPA）的布置格局。

车载摄像头在ADAS加速渗透的趋势下，有望迎来量价齐升。L2及以下等级的汽车普遍搭载不超过8颗摄像头，L3搭载8-12颗，L4、L5搭载12颗甚至更多数量的摄像头。

目前市场中智能汽车的渗透度不高并且普遍处于L0-L2级，摄像头的单车搭载数量普遍较低。2021年以来，ADAS功能加速普及，随着多种L3级车型的乘用车上市并交付，智能驾驶逐渐从L2向L3迈进，单车搭载摄像头数量有望增加。未来L4、L5成为主流车型后，单车摄像头的平均数量有望进一步提升。

测距功能是超声波传感器最主要也是应用最广泛的功能，用于感知障碍物或周围环境位置、距离、液位、障碍物等的变化，是感知层的核心部件，主要应用领域包括汽车自动泊车辅助系统（APA系统）、代客泊车系统（AVP系统）、盲区检测系统（BSD系统）、前碰撞预警系统（FCW系统）、倒车防撞雷达（PDC）、后排乘客监测系统（ROA系统）、扫地/工业机器人/无人机避障、液位探测、异物探测等。

环境感知: 毫米波雷达

毫米波雷达：毫米波雷达是ADAS系统的重要组成部分，是实现汽车智能驾驶的重要装置。毫米波雷达使用频率30GHz-300GHz的毫米波对目标进行照射并接收回波，通过信号处理获得目标与发射点的距离、方位、速度等信息。车载毫米波雷达多采用FMCW连续调频式，通常有24GHz和77GHz两种；按照测量距离划分有短距的SRR、中距的MRR、长距的LRR，77GHz毫米波雷达通常安装汽车正前方，用于对中远距离物体的探测；24GHz毫米波雷达通常安装在车侧、后方，用于盲点检测、辅助停车等。毫米波雷达目前已经广泛应用于汽车的ADAS系统。

FMCW（调频连续波）是最常用的车载毫米波雷达，德尔福、电装、博世等Tier1供应商均采用FMCW调制方式。车载毫米波雷达通过天线向外发射毫米波，通过测量回波时间等参数测量障碍物的大小、速度、距离，毫米波雷达可以同时对多个目标利进行测量，获取汽车周围的物理环境信息。24GHz主要用于中短距探测，主要应用有盲点检测、车道偏离预警、车道保持辅助、变道辅助、停车辅助等。77GHz主要面向100-250米的中长距探测，例如自适应巡航、碰撞预警指示、紧急刹车制动系列等。

环境感知: 激光雷达

激光雷达：激光雷达（Laser Radar）是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、高度、速度、姿态、甚至形状等参数，从而对飞机、导弹等目标进行探测、跟踪和识别。

激光发射系统：激励源驱动激光器发射激光脉冲，激光调制器通过光束控制器控制发射激光的方向和线数，最后通过发射光学系统，将激光发射至目标物体；激光接收系统：经接收光学系统，光电探测器接受目标物体反射回来的激光，产生接收信号；信息处理系统：接收的信号经过放大处理和数模转换后，经过信息处理模块计算，获取目标表面形态、物理属性等特性，最终建立物体模型；扫描系统：以稳定的转速旋转起来，实现对所在平面的扫描，产生实时的平面图信息。

激光雷达产品主要从显性参数、实测性能表现及隐性指标等方面进行评估比较。目前由于激光雷达属于市场新兴产品，实测性能和隐形指标目前缺乏量化和可靠公开数据指引。显性参数主要包含测远能力、点频、角分辨率、视场角范围、测距精准度、功耗、集成度（体积及重量）等，可以较为直观的反应激光雷达不同方面的性能。

按照测距原理可将激光雷达细分为三角测距、飞行时间测距ToF和调频连续波FMCW。三角测距法 原理为发射激光到被测物体之后，部分散射光经接收透镜汇聚到线阵图像传感器（CCD/CMOS）上成像，之后根据三角形几何相似关系原理计算目标物距离。飞行时间法ToF 测距原理为记录发射器发射激光与探测器接收到回波信号的时间差除以2，直接计算目标物与传感器之间距离。调频连续波FMCW 原理为发射调频连续激光，通过回波信号的延时获得差拍信号频率进而获得飞行时间，通过距离公式反推目标距离并通过多普勒频率公式测算目标物速度。

ToF测距式激光雷达以激光作为信号源，由激光器发射出的脉冲激光打到周围物体上引起散射，通过接收器接收光波反射时间进行测距，具有测量速度快，抗强光干扰能力突出的优势，但存在信噪比低、安全性较低等问题；FMCW激光雷达以调频波为基础，可以根据波的频率计算目标物体的速度，相对于ToF天生增加了速度信息，达到4D感知的效果，当前仍处于探索阶段。

激光雷达位于智能驾驶的感知层，不同传感方式的原理和功能各不相同，在车载领域各有优劣。目前主要的感知方式包括 激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达、高精度地图、C-V2X、摄像头 等。激光雷达作为新一代的传感器，在探测障碍物的精度和距离方面有着显著的优势。车载激光雷达按照激光 发射方式，分为EEL、VCSEL；按照 扫描方式，分为机械式（机械旋转）、半固态（MEMS、转镜、棱镜）、纯固态（OPA、FLASH）；按照激光接收方式，分为PD/APD、SPAD/SiPM；按照 信息处理方式，分为FPGA、SoC。