前言

今年被称为激光雷达的第一年！制造商发布了带有激光雷达的车型，不仅是小鹏、威来等新力量，还有上汽、长城、北汽等传统汽车制造商，计划在今年和明年大规模生产。

同时，毫米波雷达的数量也从1开始~5颗拓展到6~已有4个应用8个D成像雷达车型；除了前视和环视摄像头，摄像头侧向4个 后向1颗摄像头已基本成为标配。

简单梳理一下自动驾驶传感器方案的发展路线(乘用车)和各类传感器的发展趋势。

激光雷达车型(型(来源网络)

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选择和布置传感器

根据不同的应用场景，乘用车自动驾驶的发展可分为：自动驾驶和停车自动驾驶。

由于驾驶和停车场景非常不同，传感器的选择也非常不同。同时，需要综合考虑各种传感器的性能、成本、布局位置等因素。

1）传感器选择

主要运行条件为中高速，需要选择远距离检测的传感器。目前，传感器的应用主要包括：摄像头、毫米波雷达、激光雷达。

低速停车时，检测距离一般为10m内部传感器。目前传感器的应用主要有：超声雷达、鱼眼摄像头。

整合数据处理，充分利用各种传感器的优点。

车载环境感知传感器概况(源网络)

综合比较自动驾驶系统传感器(源网络)

2)传感器布置

车辆周边区域大致可分为四个区域：正面区域A、侧前区域B、侧向区域C、D和侧后区域E(下图):

-对于自动驾驶，A区域是最重要的，传感器的布局也是最丰富的。最远的感知距离通常需要200m以上；其次是侧后E区和测前B区，用于变道、横穿等场景最远感知距离一般为80m以上。

-停车自动驾驶需要覆盖车辆周围。因为停车一般是10km/h内部感知距离范围为10m内部可以满足要求。

传感器布置位置(源网络)

特斯拉传感器方案(来源网络)

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传感器方案开发阶段

1)驾驶传感器方案

自动驾驶的发展大致可分为三个阶段：自动驾驶辅助、多车道自动驾驶辅助和点对点自动导航驾驶。

-自动驾驶自动驾驶辅助急制动可通过前视单目摄像头或前向毫米波雷达实现AEB和自适应巡航ACC功能。毫米波雷达的优点是检测车速，而摄像头的优点是识别车道线和对障碍物的分类。前视单目摄像头与前视毫米波雷达相结合，可实现单车道高速驾驶辅助HWA辅助交通拥堵TJA功能。

-多车道自动驾驶辅助：为了实现变道辅助，需要增加传感器来感知相邻的道路环境。通常在车辆后部的两个角落增加一个毫米波雷达，以感知车辆后部的环境。此外，可以增加前毫米波雷达，扩大前环境感知，实现交叉口辅助JA、保持紧急车道ELK、紧急转向辅助ESA等功能。

-点对点自动导航驾驶：为了实现从一点到另一点的自动驾驶，需要全面感知车辆周围的环境，增加冗余。一般来说，前视需要增加激光雷达、侧视和后视，增加摄像头和毫米波来增强感知，同时增加高精度地图和惯性导航。

目前，自动驾驶已发展到点对点自动导航驾驶阶段。主流传感器方案为：激光雷达x1~3 毫米波雷达x5~8 ADS摄像头x7~10。

自动驾驶方案路线

2)停车传感器方案

停车自动驾驶的发展可分为倒车辅助、自动停车、记忆停车和代客停车四个阶段。

-倒车辅助：通过倒车雷达和全景图像，实现车辆周围的碰撞预警和环境图像辅助倒车。倒车雷达，一般在车辆前后安装4个超声雷达；全景图像，一般在车辆周围安装4个鱼眼摄像头。

-自动停车：在倒车雷达的基础上，车辆两侧增加2个长距离超声波停车雷达识别停车位，达到12个超声波雷达，实现自动停车。此外，它还可以与全景摄像头集成，以实现线性停车位的感知，并增强自动停车场景的实现。您还可以使用钥匙和手机APP在驾驶员监控下实现遥控停车功能。

-记忆停车：实现1000m在里面寻找停车场。不需要额外的传感器，但停车系统需要通过前视行车摄像头数据整合，VSLAM构建地图。此外，可与后视行车摄像头数据集成，实现搜索倒车功能。

-代客泊车：实现1km内部自动停车。结合停车场系统，增加高精度地图和惯性导航点，实现停车场无人自动停车。

目前，自动停车已发展到记忆停车/代客停车阶段。所有制造商的传感器方案都是超声波雷达x12 环视摄像头x4方案，需要与行车传感器集成。

自动停车方案路线(源网络)

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传感器技术的发展与应用

1）摄像头

根据布置位置，车载摄像头可分为前置摄像头(包括ADS摄像头、行车记录仪、夜视、环视前置摄像头等)、侧置摄像头、后置摄像头和内置摄像头。

对于高级自动驾驶，ADS一般有7~10个摄像头。侧视和后视通常有5个，主要是前视摄像头。

前视摄像头一般采用长焦相机 广角两摄像头方案。有些人使用双目立体摄像头方案来识别深度，但对校准和算法有很高的要求。华为在极狐使用长焦 广角 双目共4个摄像头方案。

此外，前视镜摄像头一般集成图像采集和视觉处理，直接输出目标对象。随着当前计算的集中，摄像头正朝着只收集而不计算的方向发展：将计算部分放入域控制器中。例如，特斯拉前视镜摄像头没有配置SoC、MCU等待计算模块。

车载摄像头布置位置(来源网络)

极狐-华为前视摄像头(来源网络)

Tesla与ZF前视摄像头比较(来源网络)

2)毫米波雷达

毫米波雷达最大的优点是识别车辆速度，通常是车辆前视区A的必要传感器。毫米波雷达安装在车辆前后4角，用于扩大多车道驾驶的辅助功能。毫米波雷达在高级自动驾驶中的应用已扩展到后视区D和侧视区C，如长城摩卡传感器，毫米波雷达已搭载8个。

4.技术发展D成像雷达具有：可实现“高度”探测、分辨率更高、可实现对静态障碍物分类等优势，主要集中在前视区域应用，达到类似低线数激光雷达效果。目前上汽R品牌-ES33已经搭载了2个采埃孚的4个D安装在车辆前保险杠上的毫米波雷达，探测距离超过300米。

此外，毫米波手势雷达和生命体征监测雷达也值得关注。目前车内监控主要是摄像头，但摄像头会涉及个人隐私，而毫米波雷达可以减少这种担忧。森斯泰克已经开发出来了STA60-1手势雷达和STA79-4生命体征监测雷达。其中，STA79-4生命体征监测雷达已在广汽蔚来合创007上应用。

长城摩卡传感器方案(来源网络)

上汽R品牌-ES33 4D毫米波雷达(源网络)

森思泰克 STA60-1手势雷达(来源网络)

森思泰克 STA雷达(来源网络)监测79-4生命体征

3）激光雷达

激光雷达应用主要受成本影响。MEMS、随着纯固态技术的成熟，激光雷达的价格计将大幅下降，而激光雷达价格的下降将进一步给激光雷达带来规模效应，促进其成本的下降。

激光发射器、激光探测器、扫描部件是激光雷达的三个核心部件：

-受成本和智能驾驶场景的限制，短期内一般采用905nm激光发射器 Si激光探测器 转镜/MEMS扫描方案；

-从长远来看，1550具有更好的性能和更多的智能驾驶场景需求nm激光发射器 InGaAs激光探测器 纯固态及FMCW扫描方案。

-目前国内车型配备的激光雷达基本采用转镜方案激光发射器采用905nm和1550nm都有。

激光雷达价格趋势(来源网络)

国内车型激光雷达应用(来源网络)

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后记

梳理国内主流高级自动驾驶车型传感器方案如下:

-华为方案堪称豪华，但价格也相当豪华，不知用户是否会买单；

-小鹏的智慧一直被津津乐道。P5.配备2个激光雷达，如果价格真的能控制在20万以内，那就香了；

-首次搭载4D毫米波成像雷达的上汽R汽车正在上传…重新上传取消ES33(参数|图片)，不知道会不会引领潮流，可能要和激光雷达降本的趋势博弈。

国内主要高级自动驾驶车型传感器方案