主動安全系統應用需求旺盛 驅動中國傳感器市場大幅增長

發布時間： 2018-10-01 20:37:14

導讀： 工程師們利用傳感器不斷采集車輛周邊以及交通狀況的信息，并通過車聯網傳送到云端，利用大數據以及人工智能進行數據分析，再將控制指令傳回車輛執行命令，這就是智能駕駛簡單的數據流程。

隨著科技的發展，簡單的人機交互已經難以滿足人們的需求，為了節約駕駛時間成本以及提升交通的安全性，自動駕駛技術應運而生。工程師們利用傳感器不斷采集車輛周邊以及交通狀況的信息，并通過車聯網傳送到云端，利用大數據以及人工智能進行數據分析，再將控制指令傳回車輛執行命令，這就是智能駕駛簡單的數據流程。由此可見，處于數據流程起步位置的傳感器起到決定性作用，那么它究竟是如何為整套系統提供支撐的呢？

如何進行信息的檢測？

自動駕駛需要對于周圍環境進行感測，如何將數據在不同環境下順利的采集到自動駕駛系統是傳感器的基本功。

車載環境感知傳感器分為三類，一類是常規傳感器，如橫擺角速度傳感器、加速度傳感器、輪速傳感器等；另一類是感知傳感器，它們安裝于汽車車身上，如雷達、攝像頭和超聲波等；最后一類可稱為虛擬傳感器，具有代表性的如數字地圖和無線通信等就屬于這個范疇。

目前市場上感知傳感器普及量較大。據記者了解，在眾多感知傳感器設備中，毫米波雷達(前向)能實現最大范圍的感知，其次便是前視攝像頭。但是攝像頭也并不是全部可以感知大范圍的環境，它會根據中遠距離場景分為單、雙、三目等種類，感知對象包括車道線、交通標識、障礙物、行人。除此之外，還會受到光照以及天氣等外部條件變化的影響。另一方面，攝像頭對于處理器的軟硬件要求也較高，相關技術的壁壘成為各大廠商爭相突破的重點。

攝像頭對于信息的采集需要圖像傳感器的支持，目前市場上的圖像傳感器種類繁多，功能也有多不同。意法半導體與以色列汽車遠紅外成像技術(FIR)創業公司AdaSky宣布一份技術合作協議，利用ST專有的28納米FD-SOI(全耗盡型絕緣體上硅)工藝生產定制芯片，然后將該芯片集成于AdaSky紅外熱像儀，制成了名為為Viper的圖像傳感器，據記者了解，Viper可以解決目前圖像傳感器最為撓頭的問題：惡劣天氣以及昏暗光線下如何識別公路和周邊環境。

Viper在攝像頭的幫助下，利用FIR微輻射熱計傳感器來探測目標物體的溫度，采用基于卷積神經網絡的獨有算法對障礙進行分類，以此克服傳感器在某些光線或天氣條件下都有各自的短板和弱項。據意法半導體部門副總裁兼汽車數字產品部總經理Fabio Marchio介紹，Viper強大的紅外視覺傳感器和高價值的算法給現有的傳感器增加一個高價值的互補性信息層?！靶旭倵l件依然是自動駕駛主要關心的問題之一，如何解決形式條件帶來的挑戰性困難，正是我們努力的方向?！盕abio Marchio說。

本文標簽：智能壓差控制器，電梯前室風壓傳感器