无人驾驶汽车传感器有哪些品牌-无人驾驶汽车传感器有哪些

1.汽车传感器有哪些

2.无人驾驶汽车的关键技术

3.google无人驾驶汽车用到了哪些技术

4.无人驾驶汽车的主要技术？

5.哪些车有自动驾驶模式

6.无人驾驶汽车要来了？细算成本后，你只会感到绝望

汽车传感器有哪些

汽车上面有许多传感器，并且汽车也借助传感器工作中，传感器检验到信号，意见反馈给汽车电脑上，历经电脑上来控制相对应构件工作中。如传感器毁坏，相对应的组件就没法正常的工作中，汽车因而也无法正常的应用。

汽车传感器有很多，可分成环保监测、车体认知两类：环保监测传感器用以检测和认知周边环境，是完成无人驾驶所必要的传感器；车体认知传感器用以获得车体信息内容，如轮胎气压、汽压、时速等，是保持汽车一切正常、平稳、安全性行车所必不可少的基本传感器。

关键的传感器有：气体总流量传感器、ABS传感器、节气门部位传感器、温度传感器、发动机凸轮轴部位传感器、发动机曲轴部位传感器、时速传感器、发动机爆震传感器和氧传感器等。下边是一部分汽车传感器基本原理及运用：

气体总流量传感器

气体总流量传感器精确测量汽车发动机吸进的气量，换为电信号给予给ECU做为油泵_间的标准信号；

ABS传感器

ABS传感器传感器一般坐落于车胎挨近滚动轴承的部位，在轮毂轴承外边，刹车片内孔，用于监管时速，在急刹时，将车轱辘的转数信息反馈给制动系统，由制动系统来控制车轱辘有抑制的旋转，以达最好刹车踏板实际效果；

节气门部位传感器

节气门部位传感器安_在节气门上，用于检验节气门的开启度，根据杆杠组织与节气门连动，精确测量节气门开启的视角工作电压信号，并将信号传送给ECU做为点火提前角和点火提前角调整的标准信号；

发动机凸轮轴部位传感器

给予发动机曲轴拐角标准部位信号，做为油泵发动机正时控制和点火正时控制的主控制信号；

发动机曲轴部位传感器

检验下止点信号、发动机曲轴拐角信号和汽车转速信号，给予给ECU做为明确点火正时、油泵发动机正时及工作中次序的标准信号；

时速传感器

检验汽车的行进速率，给ECU给予时速信号，用以定速巡航控制和速度限制熄火控制，也是自动变速箱的主控制信号；

发动机爆震传感器

检验发动机油底壳震动状况，以供电子器件控制器鉴别发动机爆震工作状况。发动机爆震时，汽车发动机震动根据传感器内的质块传送到结晶上，压电式结晶因为受质块震动造成的工作压力，在2个极表面造成工作电压，把震动转换为工作电压信号_出。

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无人驾驶汽车的关键技术

总的来说，无人驾驶技术是传感器、计算机、人工智能、通信、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多门前沿学科的综合体。按照无人驾驶汽车的职能模块，无人驾驶汽车的关键技术包括环境感知、导航定位、路径规划、决策控制等。

1.环境感知技术

环境感知模块相当于无人驾驶汽车的眼和耳，无人驾驶汽车通过环境感知模块来辨别自身周围的环境信息，为其行为决策提供信息支持。环境感知包括无人驾驶汽车自身位姿感知和周围环境感知两部分。单一传感器只能对被测对象的某个方面或者某个特征进行测量，无法满足测量的需要。因而，必需用多个传感器同时对某一个被测对象的一个或者几个特征量进行测量，将所测得的数据经过数据融合处理后，提取出可信度较高的有用信号。按照环境感知系统测量对象的不同，我们用两种方法进行检测：

无人驾驶汽车自身位姿信息主要包括车辆自身的速度、加速度、倾角、位置等信息。这类信息测量方便，主要用驱动电机、电子罗盘、倾角传感器、陀螺仪等传感器进行测量。

无人驾驶汽车周围环境感知以雷达等主动型测距传感器为主，被动型测距传感器为辅，用信息融合的方法实现。因为激光、雷达、超声波等主动型测距传感器相结合更能满足复杂、恶劣条件下，执行任务的需要，最重要的是处理数据量小，实时性好。同时进行路径规划时可以直接利用激光返回的数据进行计算，无需知道障碍物的具体信息。

而视觉作为环境感知的一个重要手段，虽然目前在恶劣环境感知中存在一定问题，但是在目标识别、道路跟踪、地图创建等方面具有其他传感器所无法取代的重要性，而在野外环境中的植物分类、水域和泥泞检测等方面，视觉也是必不可少的手段。

2.导航定位技术

无人驾驶汽车的导航模块用于确定无人驾驶汽车其自身的地理位置，是无人驾驶汽车的路径规划和任务规划的之支撑。导航可分为自主导航和网络导航两种。

自主导航技术是指除了定位之外，不需要外界其他的协助，即可独立完成导航任务。自主导航技术在本地存储地理空间数据，所有的计算在终端完成，在任何情况下均可实现定位，但是自主导航设备的计算有限，导致计算能力差，有时不能提供准确、实时的导航服务。现有自主导航技术可分为三类：

相对定位：主要依靠里程计、陀螺仪等内部本体感受传感器，通过测量无人车相对于初始位置的位移来确定无人车的当前位置。绝对定位：主要用导航信标，主动或被动标识，地图匹配或全球定位系统进行定位。

组合定位：综合用相对定位和绝对定位的方法，扬长避短，弥补单一定位方法的不足。组合定位方案一般有GPS+地图匹配、6PS+航迹推算、GPS+航迹推算+地图匹配、GPS+GLONASS+惯性导航+地图匹配等。网络导航能随时随地通过无线通信网络、交通信息中心进行信息交互。移动设备通过移动通信网与直接连接于Internet的WebGIS服务器相连，在服务器执行地图存储和复杂计算等功能，用户可以从服务器端下载地图数据。网络导航的优点在于不存在存储容量的限制、计算能力强，能够存储任意精细地图，而且地图数据始终是最新的。

3.路径规划技术

路径规划是无人驾驶汽车信息感知和智能控制的桥梁，是实现自主驾驶的基础。路径规划的任务就是在具有障碍物的环境内按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态包括位置和姿态到达目标状态的无碰路径。

路径规划技术可分为全局路径规划和局部路径规划两种。全局路径规划是在已知地图的情况下，利用已知局部信息如障碍物位置和道路边界，确定可行和最优的路径，它把优化和反馈机制很好的结合起来。局部路径规划是在全局路径规划生成的可行驶区域指导下，依据传感器感知到的局部环境信息来决策无人平台当前前方路段所要行驶的轨迹。全局路径规划针对周围环境已知的情况，局部路径规划适用予环境未知的情况。

路径规划算法包括可视图法、栅格法、人工势场法、概率路标法、随机搜索树算法、粒子群算法等。

4.决策控制技术

决策控制模块相当于无人驾驶汽车的大脑，其主要功能是依据感知系统获取的信息来进行决策判断，进而对下一步的行为进行决策，然后对车辆进行控制。决策技术主要包括模糊推理、强化学习、神经网络和贝叶斯网络等技术。

决策控制系统的行为分为反应式、反射式和综合式三种方案：反应式控制是一个反馈控制的过程，根据车辆当前位姿与期望路径的偏差，不断地调节方向盘转角和车速.直到到达目的地。反射式控制是一种低级行为，用于对行进过程中的突发做出判断，并迅速做出反应。

综合式控制在反应层中加入机器学习模块，将部分决策层的行为转化成基于传感器的反应层行为，从而提高系统的反应速度。

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google无人驾驶汽车用到了哪些技术

1 雷达 Radar

高端汽车已经装载了雷达，它可以用来跟踪附近的物体。例如，梅赛德斯的自动巡航控制系统便是一种事故预防系统，它的后保险杠上有一个装置，当它在汽车的盲点内检测到物体时便会发出警报。

2 车道保持系统 Lane-keeping

在挡风玻璃上装载的摄像头可以通过分析路面和边界线的差别来识别车道标记。如果汽车不小心离开了车道，方向盘会轻微震动来提醒驾驶者。

3 激光测距系统 LIDAR

谷歌用了Velodyne公司的车顶激光测距系统。

4 红外摄像头 Infrared Camera

梅赛德斯的夜视功能使用了两个前灯来发送不可见且不可反射的红外光线到前方的路面。而挡风玻璃上装载的摄像头则用来检测红外标记，并且在仪表盘的显示器上呈现被照亮的图像（其中危险因素会被突出）。

5 立体视觉 Stereo Vision

梅赛德斯的原型系统在挡风玻璃上装载了两个摄像头以实时生成前方路面的三维图像，检测诸如行人之类的潜在危险，并且预测他们的行动。

6 GPS/惯性导航系统

一个自动驾驶员需要知道他正在去哪儿。谷歌使用Applanix公司的定位系统，以及他们自己的制图和GPS 技术。

7 车轮角度编码器 Wheel Encoder

轮载传感器可以在谷歌汽车穿梭于车流中时测量它的速度。

无人驾驶汽车的主要技术？

根据无人驾驶汽车的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。

1、定位导航技术

定位导航模块包括定位技术和导航技术。定位技术可以分为相对定位（如陀螺仪、里程计）、绝对定位（如GPS）和组合定位。导航技术可以分为基于地图的导航和不基于地图的导航，其中高精度地图在无人驾驶的导航中有着关键作用。

2、环境感知技术

环境感知模块通过多种传感器对车辆周围的环境信息进行感知。感知信息不仅包括车辆自身状态信息，如车辆速度、前轮偏角、车辆航向角等，还包括周围的环境信息，如道路位置、道路方向、障碍物位置和速度、交通标志等。常用的传感器包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达。

3、规划决策技术

规划决策模块相当于智能车的大脑，它通过综合分析环境感知系统提供的信息，对当前的车辆行为进行规划（速度规划、避障局部路径规划等），并产生相应的决策（跟车、换道、停车等）。规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性。常用的决策技术有专家控制、隐马尔科夫模型、贝叶斯网络、模糊逻辑等。

4、自动控制技术

自动控制模块主要包括转向、驱动和制动三个系统。无人驾驶汽车的三个控制系统对控制的精确性、平顺性、响应延时等性能要求有着不同的侧重点。

其中，转向控制主要是对转向电机的控制，根据控制目标的不同，可分为角度闭环控制和力矩闭环控制。驱动控制实现对车辆加速、匀速、减速的控制。制动控制根据制动场景的不同又可分为正常的制动控制和紧急制动控制。

技术原理

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

以上内容参考?百度百科-无人驾驶汽车

哪些车有自动驾驶模式

问题一：现在那些汽车可以自动驾驶 楼主，全自动驾驶肯定没有，不过就是有一种可以巡航定速，就是要高速公路上，可以按下巡航定速，车子就会以设下的一定的束度行驶，不用踩油门，不过方向盘还是要人操作的。 现在国外已有全自动智能的车子，不过只用在低速进车位时使用。

问题二：哪些轿车有自动驾驶的功能？ 特斯拉。

问题三：汽车可以自动驾驶吗，哪些车有？ 可以的，现在一般15万以上都有，福特蒙迪欧就有

问题四：自动驾驶来了，究竟是哪些技术让汽车变聪明了 1、传感器技术：自动驾驶汽车上，前后左右装有认识周围环境、道路、交通状况的各种传感器。光学摄像头包括单摄像头、多摄像头，多普勒雷达包括短距离雷达、远距离雷达，还有激光雷达就是车顶上那个旋转的机器，GPS定位装置，等等，构成汽车认识环境的眼睛。

2、芯片技术：也就是能够处理多个传感器集的数据，并能整合的类似小计算机的超级芯片，使汽车的“总计算机”体积、成本大为减小，并能应用于汽车成为可能。否则汽车里将没有人坐的地方、老百姓也买不起这些庞大计算机群的汽车。

3、操作系统：计算机控制系统将处理结果与操作硬件结合起来，实现加速减速、刹车停车、变向避让，以及人机对话等等。无人驾驶汽车具备了替代人工操纵的能力。

4、网络技术：无人驾驶汽车要能上路，必须具备与互联网、局域网联络和识别功能，包括车与车的联络对话、车与卫星通讯、车与天气预报的联络、车与交通指挥网的联络，才能正确识别和选择道路、正确服从交通警察的指挥、正确决定通过交叉路口、正确避让危险和安全行车。

总之，万里长征刚走了第一步，距离进入百姓家庭，还相当遥远。比如，那个车顶上老是旋转的东西就让人感到很不雅观。汽车制造商真的搞无人驾驶，自己把自己推给了芯片公司、计算机公司、网络公司，沦为装配厂的一员，也是很不情愿的事。

问题五：汽车自动驾驶模式有没有可能实现 已经实现了好嘛 在美国 就等着大众化

问题六：什么汽车有自动开车功能 自动驾驶目前没有一家做出成熟的系统来，特斯拉目前有，但自动驾驶出过人命，并且 *** 上有车主测试，反应不灵敏

奔驰几年前推出过自动驾驶的概念车

问题七：自动驾驶的汽车上路有哪些困难 如果是像科幻**中那样，交由统一指挥中心调度，进行全自动驾驶的话，可以在以下方面得到明显提升：

最大限度的利用道路通行能力；统一指挥中心会智能分析各条道路的拥堵情况，从而实时变更车流导向，避免交通拥堵；

可以避免人为的加塞、占道造成的拥堵；

避免人的不安全因素造成的交通事故，例如危险驾驶、疲劳驾驶和酒驾等等；

但是机械始终无法取代人，人工智能也是一样。我们可以通过计算机系统控制交通设施和车辆，但我们无法控制行人的行为，所以，自动驾驶车辆目前仍处于试验开发阶段，并且目前尚未出现统一的车辆控制标准，各大厂商各自研发自有系统，互不兼容，这也是阻碍行业统一的主要原因。

问题八：自动驾驶汽车涉及哪些技术 国际汽车智能化暨新能源汽车电机应用研讨会会议议程方向 1、智能汽车和新能源汽车创新技术2、车联网技术3、新能源汽车电气及电力系统4、汽车电子针对动力总成系统5、汽车安全系统解决6、汽车自动控制与自动驾驶创新技术7、汽车用永磁无刷直流电机设计8、无刷直流电机在电动汽车中的应用9、电机驱动与整车控制系统10、智能汽车整体技术11、智能交通12、汽车电子与电机行业分析

问题九：有没有自动驾驶的汽车？ 有的。98年美国研发的。它是卫星导航。

纳哦

问题十：到底什么是真正的自动驾驶汽车 自动驾驶汽车现在还没有，有也是造价不菲，定速巡航，自动档，自动泊车，等都属于自动车一类

无人驾驶汽车要来了？细算成本后，你只会感到绝望

谁不希望有一台无人驾驶的汽车呢？这就相当于雇了一个专职司机。早在2012年，谷歌说他们的无人驾驶汽车仅仅成本就要30万美元，按照这样的成本，想要人手一辆根本就是一个笑话。到了2019年，科技的发展程度至少翻倍，无人驾驶汽车仍然是镜中花，水中月。不过好在厂家们已经给出了它的最终解决方案，那就是激光雷达加定位组合加高精度地图3位一体的模式。

无人驾驶汽车的核心技术分成三个部分，主要是感知，规划和控制。

感知主要是从无人驾驶汽车上面的各种传感器带来的，它会从道路环境中收集各种信息，比如说障碍物的位置，交通标志的检测等。感知能力的强弱决定了无人驾驶汽车的根本能力。其次就是规划，就是指汽车把乘客从一个目的地运动到另外一个目的地所规划的路线。最后则是控制，这属于执行层面的事情。

在这三个层面中，感知一定会占据无人驾驶汽车的最大成本，也是目前技术攻关的最大难题。目前的感知系统主要是通过激光雷达，毫米波雷达和摄像头等多种数据来进行的，你可以把它理解为无人驾驶汽车中的眼睛，这个眼睛可不是一般的价格。最开始的激光雷达成本高达10万美元，不过它虽然很贵，但是成像却非常的清楚。现在的价格已经有所降低了，但是也在8000到75000美元之间。

毫米波雷达的成本比较低，而且很少受到天气状况的影响。哪怕到了晚上也可以正常运转，但是它的缺点就是分辨率很差。无法区分一些细节的东西。在业内，大家普遍都不使用激光雷达，因为它的价格实在是太贵了。比如特斯拉就更喜欢使用毫米波雷达配合摄像头的方式。

但是激光雷达无疑是最优秀的。那么，我们就要想办法降低它的成本。第一个方面是在技术层面上实现突破。第二个方面就是扩大生产规模。可是目前这两个方向都难以突破。

根据波士顿的一个团队研究显示，一套配备有激光雷达的无人驾驶系统的成本大约是15万美元，左右如此高昂的成本怎么可能被量产呢？仅仅是激光雷达就占据了总成本的70%，可以说是一个烧钱大户。

大众集团战略负责人托马斯说，现在的智能驾驶系统最高也就能够达到水平。仅仅是传感器，处理器和软件就要花费5万欧元的成本。他认为如果L3级智能智能系统可以普及的话，成本至少要降到6000欧元左右才可以。但是它的前提时激光雷达的价格一定要彻彻底底地降下来。

要知道这还并不是一台无人驾驶车的全部成本。一台无人驾驶汽车还要有高精度地图和云计算的成本。这些成本到底是要转嫁给企业，还是消费者呢？目前市场中并没有一个成熟的商业模式可以供我们探讨。想要让一个企业来付出每年高达数亿欧元的维护成本，恐怕也是一个痴人说梦的事情。所以，无人驾驶汽车距离我们恐怕还很遥远。

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