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先进驾驶辅助系统(Advanced Driver Assistant System),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”。
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。
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。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。智能传感器分类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%。
MEMS 应用广泛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。MEMS 与 ASIC 芯片集成化封装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 HIS Automotive 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%。
智能传感器:自动驾驶核心
毫米波雷达:ADAS 系统核心传感器
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。
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****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。
激光雷达工作原理Velodyne HDL-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。根据各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。超声波雷达:自动泊车系统的主流传感器
摄像头:ADAS 系统主要视觉传感器
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。
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。
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。各种传感器优劣势比较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。来源:智驾最前沿
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