一次性看懂各类传感器的优劣势及应用

【一次性看懂各类传感器的优劣势及应用】先进驾驶辅助系统（AdvancedDriverAssistantSystem），简称ADAS ，是利用安装于车上的各式各样的传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
汽车传感器
汽车传感器装备的目的不同，可以分为提升单车信息化水平的传统微机电传感器（MEMS）和为无人驾驶提供支持的智能传感器两大类。MEMS在汽车各系统控制过程中进行信息的反馈，实现自动控制，是汽车的“神经元” 。而智能传感器则直接向外界收集信息，是无人驾驶车辆的“眼睛” 。
1.汽车智能化的根基——传感器
传感器是汽车电子控制系统的信息来源，是车辆电子控制系统的基础关键部件。传感器通常由敏感元件、转换元件和转换电路组成，其中敏感元件是指传感器中能直接感受或响应被测量的部分，转换元件是将上述非电量转换成电参量，转换电路的作用是将转换元件输出的电信号经过处理转换成便于处理、显示、记录和控制的部分。从目前汽车传感器装备的目的不同，可以分为提升单车信息化水平的传统微机电传感器和为无人驾驶提供支持的智能传感器两大类。

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▲汽车传感器的构成
传统传感器：各个系统控制过程依靠传感器，进行信息的反馈，实现自动控制工作，是汽车的“神经元” 。汽车传统传感器依照功能可以分为压力传感器、位置传感器、温度传感器、加速度传感器、角速度传感器、流量传感器、气体浓度传感器和液位传感器等8类。汽车传感器主要应用于动力总成系统，车身控制系统以及底盘系统中。汽车传感器在这些系统中担负着信息的采集和传输功用，它采集的信息由电控单元进行处理后，形成向执行器发出的指令，完成电子控制。

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▲传统传感器分类
智能传感器：智能传感器是无人驾驶车辆的“眼睛”；汽车正在向一台安全联网的自动驾驶机器人快速演进，进行环境感知、规划决策，最终实现安全抵达目的地。目前应用于环境感知的主流传感器产品主要包括激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头等四类。

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▲智能传感器分类
2.MEMS传感器：汽车微感官
MEMS传感器是在半导体制造技术基础上发展起来，采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。MEMS传感器广泛应用于电子车身稳定程序(ESP)、防抱死(ABS)、电控悬挂(ECS)、胎压监控(TPMS)等系统。其中，压力传感器、加速计、陀螺仪与流量传感器是汽车中使用最多的MEMS传感器，占汽车MEMS系统的99% 。

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▲MEMS应用广泛

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▲MEMS传感器价值较为集中MEMS具有较为明显的优势，是未来构筑物联网感知层传感器的主要选择之一，其优势主要体现在：1）微型化、2）硅基加工工艺、3）批量生产、4）集成化。
1）微型化：MEMS器件体积小，单个尺寸以毫米甚至微米作为计量单位，重量轻，耗能低。MEMS更高的表面体积比（表面积比体积）可以提高表面传感器的敏感程度。
2）批量生产：以单个5mm5mm尺寸的MEMS传感器为例，用硅微加工工艺在一片8英寸的硅片晶元上可同时切割出大约1000个MEMS芯片，批量生产可大大降低单个MEMS的生产成本。
3）集成化：一般来说，单颗MEMS往往在封装机械传感器的同时，还会集成ASIC芯片，控制MEMS芯片以及转换模拟量为数字量输出。

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▲MEMS与ASIC芯片集成化封装

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▲MEMS可批量生产降低制造成本国外大厂垄断MEMS传感器市场，市场集中度较高。根据HISAutomotive统计,2017年全球MEMS前三大供应商（博世、森萨塔、恩智浦）占据了57%的市场份额，其中博世占据鳌头， 2017年市占率达到33.62% ，森萨塔市占率达到12.34% ，恩智浦市占率达到11.91% 。电装（8.94%）、亚德诺（8.51%）、松下（7.45%）、英飞凌（7.23%）等厂商也占有一定份额。国外大厂产品线广、技术领先、客户众多、形成较高的进入门槛。MEMS传感器的研发难度及其制造工艺的复杂性是形成行业壁垒的主要原因。Invensense、英飞凌等国外厂商拥有2到3条产品线，博世、电装、意法半导体等MEMS产品线超过4条。相比之下，小供应商很难在较短时间内实现大批量生产制造，因此排名靠前的大供应商市场份额相对稳定，市场集中度较高。
MEMS传感器装配量和价值量与其装配车型价位成正比。目前平均每辆汽车包含24个MEMS传感器，而在高档汽车中，大约会采用25-40个MEMS传感器。例如BMW高端车型仅发动机就可以用到20-40个传感器，而入门级车型仅5个左右。常用MEMS传感器后装单车价值在2000-20000元不等；合资车通常不低于4000元，而自主品牌仅2000元左右，高端车型约为10000-20000元。预计到2019年MEMS传感器市场规模可达到420.13亿元；随着智能化和电动化的提升， 2020年和2021年市场规模可分别达到446.21亿元， 472.27亿元， 2015-2021年复合增速为6.5% 。
3.智能传感器：自动驾驶核心
1.毫米波雷达:ADAS系统核心传感器毫米波雷达是指利用波长1-10nm,频率30GHZ-300GHZ的毫米波，通过测量回波的时间差算出距离。毫米波雷达始用于军事领域，随着技术水平的提升，开始逐渐应用于汽车领域。
毫米波雷达的优势主要为以下3个方面：1）探测性能稳定、作用距离较长、环境适用性好。2）与超声波雷达相比，体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。3）与光学传感器相比，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候全天时的特点。但也存在着成本较高，对行人的识别较为困难等不足之处。

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▲毫米波雷达优劣势77GHz在性能和体积上都更具优势。目前车载雷达的频率主要分为24GHZ频段和77GHZ频段。与24GHz毫米波雷达相比， 77GHz的距离分辨率更高，体积更是小了三分之一。2018年，中国新车评价规程（C-NCAP）将自动紧急制动系统（AEBS）纳入评分体系，从而将带动77GHz毫米波雷达在未来的市场需求。而从长远来看， 77GHz毫米波雷达的体积更小、探距更长，使得其较24GHz毫米波雷达将具备更大的市场空间。

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▲毫米波雷达24GHz和77GHz比较
24GHz与77GHz毫米波雷达兼备于ADAS的长短距检测。毫米波雷达因其硬件体积小，且不受恶劣天气影响，被广泛应用在ADAS系统之中。24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助。雷达安装在车辆的后保险杠内，用于监测车辆后方两侧的车道是否有车、可否进行变道。77GHz雷达在探测精度与距离上优于24GHz雷达，主要用来装配在车辆的前保险杠上，探测与前车的距离以及前车的速度，实现的主要是紧急制动、自动跟车等主动安全领域的功能。完全实现ADAS各项功能一般需要“1长+4中短”5个毫米波雷达，奥迪A8搭载5个毫米波雷达（1LRR+4MRR），奔驰S级搭载6个毫米波雷（1LRR+6SRR）。目前77GHz的毫米波雷达系统单价在1000元左右， 24GHz毫米波雷达单价在500元左右。

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▲毫米波雷达在ADAS系统中的应用
毫米波雷达关键技术被外商垄断，集中度较高。在全球毫米波雷达市场上，占主导地位的是德国、美国、日本等国家。目前毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、Denso、德尔福等传统零部巨头所垄断；其中， 77GHz毫米波雷达技术被垄断于博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富士通天、Hitachi等公司手中。2016年，博世和大陆全球毫米波雷达市场占有率均为17% ，并列第一；电装、海拉并列第二，市场份额为11% ，采埃孚占据8% ，德尔福占据6% ，奥托立夫占据4% 。前七大供应商巨头市场占有率达到73% 。

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▲毫米波雷达海外主要供应商及产品国内毫米波雷达依赖进口，受限国外技术封锁， 24GHz毫米波雷达是主流方向。目前中国市场中高端汽车装配的毫米波雷达传感器全部都依赖国外进口，市场被美、日、德企业垄断，价格昂贵，并采取了技术封锁，自主可控迫在眉睫。国内自主车载毫米波雷达产品总体仍处于研制阶段。考虑到研发成本和77GHz开发技术受限，目前国内厂商对于毫米波雷达的研发方向集中于24GHz 。国内市场上， 24GHz毫米波雷达的产品体系已经相对成熟，供应链已经相对稳定， 24GHz的核心芯片能从英飞凌、飞思卡尔等芯片供应商获得。据麦姆斯咨询研究表明， 2016年中国汽车预装毫米波雷达的数量达到105万个，其中24GHz雷达占比63.8% ， 77GHz雷达占比36.2% 。
根据测算，毫米波雷达2019、2020年以及2025年市场规模可以达到4.7亿元、36亿元、80亿元。2017-2025复合增长率达到58%左右。
2.激光雷达：L3-L5自动驾驶中的关键激光雷达是一种综合的光探测与测量系统，通过发射接受激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出目标对象与车的相对距离。目前常见的有8线、16线、32线激光雷达。激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性越高。激光雷达并不是新鲜事物，早已在航空航天、测绘等领域进行了应用。随着汽车智能化的发展， L3级别自动驾驶中开始应用激光雷达，由于其高精度、实时3D环境建模的特点将成为L3-L5阶段中最为关键的传感器。

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▲激光雷达工作原理

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▲VelodyneHDL-64E激光雷达3D呈像激光雷达固态化是未来趋势，存在小型化、低成本优势。业内降低激光雷达成本主要有两个方式：1）取消机械旋转结构、采用固态化技术根本性降低激光雷达成本。固态激光雷达体积更小，方便集成，并且系统可靠性提升，因此激光雷达有向固态发展的趋势。2）降低激光雷达线数，组合使用多个低线数激光雷达。从机械旋转式过渡到混合固态再到纯固态激光雷达，随着量产规模的扩大、技术迭代更新，成本不断降低，激光雷达也在不断向小型化、低功耗、集成化发展。激光雷达的核心技术主要掌握在Velodyne、Ibeo、Quanergy三家企业中。美国Velodyne的机械式激光雷达起步较早，技术领先，最新已推出128线原型产品VLS-128 ，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。
Google、百度、福特、奥迪、宝马等各企业相继采用激光雷达的感知解决方案。宝马声明联手激光雷达创企Innoviz研发无人驾驶汽车，预计2021年推出。根据个公司官网激光雷达产品价格，单车激光雷达传感器价值在3~8万美元之间。
短期内激光雷达不会大规模应用于汽车领域。尽管自动驾驶加速发展给激光雷达行业创造了较好的应用前景，但是激光雷达自身发展的诸多痛点却限制了其在自动驾驶汽车上的应用。限制因素主要有三个方面：1）成本高昂。激光雷达龙头Velodyne16线产品0.8万美元， 32线产品4万美元， 64线产品约8万美元。
高昂的产品价格也抑制了激光雷达在自动驾驶车辆中的应用。2）难以量产、交货周期长。Velodyne64线产品生产周期要4-8周， 32线和16线也要2-4周，为了保证激光雷达传递接受信号的精准性，其复杂的组装和调校过程拉大了其交货周期。3）缺乏相关车规。目前自动驾驶只是一个前瞻性的概念，具体还没有实践，没有相应的政策法规的强制性要求，这在一定程度上也限制了激光雷达在自动驾驶领域的普及。3.超声波雷达：自动泊车系统的主流传感器
超声波雷达的工作原理是通过超声波发射装置向外发出超声波，到通过接收器接收到发送过来超声波时的时间差来测算距离。超声波雷达在自动驾驶中，其基础应用为泊车辅助预警以及汽车盲区碰撞预警功能。超声波雷达成本低，短距离测量中具有优势，探测范围在0.1-3米之间，而且精度较高，因此非常适合应用于泊车。但测量距离有限，且很容易受到恶劣天气的影响。

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▲超声波雷达工作原理自动泊车普及激发超声波雷达需求。超声波雷达一般安装在汽车的保险杠或者侧面，前者称为UPA ，一般用于测量汽车前后障碍物，后者称为APA ，用于测量侧方障碍物。APA超声波传感器是自动泊车辅助系统的核心部件，探测距离较远，可用作探测车位宽度，获得车位尺寸及车辆的位置信息。超声波雷达主要应用于倒车雷达，以及自动泊车系统中近距离障碍监测。倒车雷达已经由高端车型下沉到中低端车型，渗透率较高，前装率达80%左右。倒车雷达系统通常需要4个UPA超声波雷达，自动泊车雷达系统需要6-12个超声波雷达，典型配置是8个UPA+4个APA 。

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▲超声波雷达在汽车中的应用

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▲UPA、APA超声波雷达比较超声波雷达技术方案各有优劣，模拟式雷达占据主要市场。超声波雷达的技术方案，一般有模拟式、四线式数位、二线式数位、三线式主动数位四种，其在信号干扰的处理效果上依次提升。四种技术方案在技术难度、装配以及价格上各有优劣。目前市场上使用较多的是“模拟式”技术路线，其优点为产品成本低，但易受外界环境干扰。未来智能化趋势下， “数位式”技术路线会更受欢迎。“数位式”技术路线下，信号数字化，可以极大程度地提高雷达的抗干扰能力，但成本较高，技术难度大，现阶段的工艺水平只能多数采取四线式做法。

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▲超声波雷达4种技术路线方案超声波雷达市场主要由博世（BOSCH）、日本村田（Murata）、日本尼赛拉（Nicera）等占据，国内奥迪威和同致电子具有较高的竞争力。奥迪威是国内领先的超声波传感器生产商， 2016年奥迪威车载超声波传感器的销量为2627万个，全球车载超声波传感器的市场容量约27400万个，奥迪威的车载超声波传感器占全球乘用车市场份额的9% 。奥迪威的第一大客户是台湾同致电子。台湾同致电子其核心产品为倒车雷达， 2016年其市场份额位居亚洲第一。超声波中短期市场有望继续提升，长期可能会受到其他雷达传感器的替代压力。目前，后向的超声波雷达搭载率最高，达到45.2% ， “前向+后向雷达”搭载率为28.3% ，不搭载占比26.5% 。随着自动化驾驶的发展， “前向+后向”雷达有望成为搭载标配。因此，预计中短期内，超声波雷达市场渗透率将继续提升，但长期来看，未来搭载高级别自动驾驶车型中，部分或者全部的超声波雷达会被综合性能更好的毫米波雷达、激光雷达等替代。
根据测算， 2019、2020年、2025年超声波雷达的市场规模分别将达到42亿元， 87亿元， 192亿元。2016-2025年复合增长率达到38%左右。4.摄像头：ADAS系统主要视觉传感器车载摄像头是ADAS系统的主要视觉传感器，是最为成熟的车载传感器之一。借由镜头采集图像后，摄像头内的感光组件电路及控制组件对图像进行处理并转化为电脑能处理的数字信号，从而实现感知车辆周边的路况情况。摄像头主要应用在360全景影像、前向碰撞预警、车道偏移报警和行人检测等ADAS功能中。

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▲摄像头检测道路行人

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▲摄像头在全景泊车系统中的应用
ADAS系统配套6个以上摄像头。根据不同ADAS功能的需要，摄像头的安装位置也有不同。主要分为前视、后视、侧视以及内置。实现自动驾驶时全套ADAS功能将安装6个以上摄像头，前视摄像头因需要复杂的算法和芯片，单价在1500元左右，后视、侧视以及内置摄像头单价在200元左右。ADAS的普及应用为车载摄像头传感器带来了巨大的市场空间。

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▲摄像头安装位置及特点短期内单目摄像头为主流技术路线。前视摄像头ADAS系统可分为搭载单目摄像头和搭载双目摄像头两种技术路线。相比单目摄像头，双目摄像头的功能更加强大，测度更加精准，但成本比较高，因此多搭载于高档汽车。双目摄像头的方案在成本、制造工艺、可靠性、精确度等综合因素的制约下，导致其难以在市场上推广，而单目摄像头低成本可靠性的解决方案，搭配其他传感器，完全可以满足L1,L2,以及部分L3场景下的功能。因此在现有的市场环境下，单目摄像头的解决方案依然会是主流。
摄像头主要作为雷达辅助传感器。虽然摄像头分辨率高、可以探测到物体的质地与颜色，但在逆光或者光影复杂的情况下视觉效果较差，极易受恶劣天气影响，因此摄像头获取的图像信息将主要负责交通标志识别等少数领域，作为激光雷达和毫米波雷达的补充。
摄像头产业链可以大致划分为上游元件生产、中游模组封装集成、下游产品应用三部分。1）上游元件主要包括CMOS传感器、镜头组、DSP等,上游市场中CMOS传感器以及DSP主要被索尼、三星、TI、安森美等国外企业垄断，国内企业在镜头组生产方面具有优势，其中自主品牌舜宇光学等具有较高的竞争力；2）中游封装集成包括模组封装和系统集成两部分。模组封装以及集成工艺复杂，市场被外企垄断，主要厂商有Panasonic、索尼、法雷奥等企业。3）下游产品应用于整车厂、4S店。
车载摄像头产业制作工艺要求高，认证周期长。相对于手机摄像头，车载摄像头所面临的工况更加恶劣，需要满足耐高温、抗震、防磁、稳定等多项要求。特别是应用于ADAS系统的前视摄像头，涉及行车安全，对可靠性的要求必须非常高，因此车载摄像头的制作工艺要求非常高。企业在成为整车厂商的一级供应商之前，需要经过大量不同种类的严格测试，一旦进入整车厂商的供应体系就会形成很高的壁垒，很难被替代，替换成本也非常高。例如，国外视觉传感器龙头Mobileye用了8年的时间从研发进入到前装市场。
根据测算，预计摄像头传感器2019年摄像头市场规模达到150亿元，进入L3阶段， 2020年和2025年市场规模可以达到205亿元和315亿元， 2016-2025年复合增长率达到17%左右。
4.多传感器融合是必然趋势
ADAS融合多种传感器，带动传感器市场发展。随着未来智能汽车比重的提升， ADAS市场将加速成长。根据高盛全球投资研究部门研究，当前全球ADAS渗透率普遍不高，欧美日渗透率只有8%-12% 。根据盖世汽车研究院测算，我国ADAS的渗透率在2%-5%左右；从生命周期上判断， ADAS已经实现从导入期到成长期的跨越。总体来看，智能驾驶、无人驾驶浪潮下，汽车电子化、智能化水平不断提升， ADAS具有很大的成长空间。环境感知作为ADAS的硬件基础，传感器的应用必不可少， ADAS渗透率的提升将带动车载传感器需求量的大幅增加，未来传感器的市场规模将会进一步扩大。

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▲ADAS融合多种传感器
环境感知传感器是汽车的眼睛，毫米波雷达综合优势突出。智能化时代背景下，环境感知显得尤为重要，不同传感器的原理和功能各不相同，在不同的场景里发挥各自的优势，难以相互替代。毫米波雷达综合优势突出，有望率先成为ADAS系统主力传感器。

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▲各种传感器优劣势比较

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▲毫米波雷达综合优势突出单种传感器特性突出，均不能形成完全信息覆盖，多传感器融合是未来发展必然趋势。并且为Level3-Level5级自动驾驶方案的实现提供了必要的技术储备。目前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案，另一种是以低成本激光雷达为主导，典型代表如谷歌Waymo 。国外主流车企如特斯拉、奥迪、通用等均发布了其自动驾驶汽车多传感器规划。多传感器融合对于保证车辆对周边环境的全局定位和理解是至关重要的。总的来说， ADAS采用的传感器主要有摄像头、雷达、激光和超声波等，可以探测光、热、压力或其它用于监测汽车状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。ADAS内每一类子系统在运作时，都离不开信息的搜集、处理与判断，以及判断完毕后系统给予车体指令，使汽车进行不同动作等各阶段。在这样的流程中，雷达和摄影机等传感器，以及MCU或影像处理IC等处理器，就成了最主要的使用元件。在通往L5级别自动驾驶的道路上， ADAS系统的成熟与完善是基本保障。

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原文标题：汽车传感器超强科普：一次性看懂各类传感器的优劣势及应用
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