智能交通系统实现障碍可以选什么传感器

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一、距离传感器是什么浅述距离传感器的原理、分类和应用

距离传感器是什么以及其作用

距离传感器是一种能够测量物体与传感器之间距离的设备。它利用不同的原理来检测物体与传感器之间的空间距离，并将其转化为可量化的电信号。距离传感器广泛应用于自动化控制，机器人技术，安全系统等领域，为现代科技提供了重要的基础。

距离传感器的原理

距离传感器基于不同的测量原理可分为以下几种：

1.激光测距原理

激光测距原理利用激光束发射出去并射到物体上，然后通过测量激光束的反射时间或其它参数，来计算物体与传感器之间的距离。这种原理通常精度较高，适用于需要较高精度测距的应用。

2.超声波测距原理

超声波测距原理是利用超声波传感器发射超声波，然后根据超声波发射到物体并反射回来的时间差，计算出物体与传感器之间的距离。超声波测距传感器广泛应用于智能车，智能家居等领域。

3.毫米波雷达测距原理

毫米波雷达测距原理是利用毫米波设备发射出去并射到物体上，然后通过测量毫米波射到物体上并反射回来的时间、频率或其它参数，来计算物体与传感器之间的距离。这种原理适用于测量较大范围的距离，如停车辅助系统。

距离传感器的分类

根据不同的测量原理，距离传感器可以分为以下几类：

1.激光传感器

激光传感器利用激光束测量物体与传感器之间的距离。它具有高精度和较长的测量范围，在测量精度要求较高的应用中应用广泛。

2.超声波传感器

超声波传感器是利用超声波测量物体与传感器之间的距离。它价格较低且易于使用，适用于物体检测、障碍物避免等应用场景。

3.毫米波雷达传感器

毫米波雷达传感器是利用毫米波测量物体与传感器之间的距离。它可以在恶劣的环境下工作，适用于自动驾驶、停车辅助等应用。

距离传感器的应用

距离传感器广泛应用于各种领域：

1.自动化控制

距离传感器可用于测量机器人与障碍物之间的距离，以实现精确的导航和避障功能。

2.安全系统

距离传感器可用于监测建筑物、机械设备等的安全距离，一旦有物体靠近，系统会发出警报或采取相应的安全措施。

3.智能交通

距离传感器在自动驾驶汽车、停车辅助系统等智能交通领域发挥着重要作用，可以测量车辆与周围障碍物的距离，以确保安全驾驶。

4.智能家居

距离传感器可用于智能家居系统中，例如智能灯光系统可以根据人的距离自动调节光线亮度。

通过以上论证，我们可以清楚地了解到距离传感器的原理、分类和应用领域。它是现代科技中不可或缺的重要组成部分，为我们的生活带来了许多便利和安全。

二、its传感器是什么意思

ITS传感器是指智能交通系统的传感器，是一种能够实现目标监测、数据采集和信息传输的设备。该种传感器主要应用于道路交通、水路交通、航空交通等各个领域，可以准确地测量车辆和路况等各项数据，并通过网络传输到中心数据库。通过ITS传感器，可以更好地进行交通管理和交通预测，为出行提供更加便捷的服务。

ITS传感器主要分为三类：车辆传感器、路面传感器、视频监控传感器。车辆传感器可以通过车辆标签、电子称重等方式，实现对车辆状态的监测和识别；路面传感器可以通过探头、地磁等设备，实时监测车辆数量、速度、流量等参数；视频监控传感器可以通过摄像机、雷达等设备，记录车辆行驶的轨迹和速度等信息。这些传感器的组合可以提高交通系统的智能化水平，最终导致更加高效、安全的出行环境。

ITS传感器已经成为现代智能交通系统的重要组成部分，其意义不仅在于提高出行效率，还在于提升了道路安全和管理效能。未来ITS传感器会进一步发展和完善，通过新技术的运用，不仅可以实现道路和车辆信息的智能化管理，还可以实现车辆之间的互联互通，从而构建更加智能、智慧化的出行环境。这将平衡交通系统的负荷，提升出行体验和安全性，为城市和人们的生活带来更多的便捷与安全。

解析智能汽车环境感测的三种主流传感器

无人驾驶技术现如今其实非常成熟了，就以现在的技术水平看，如果把大城市复杂的交通状况变成实验室特定的格局，场景内有制式统一的车辆以及符合规矩的行人正常通行，那么不用方向盘，全程自动行驶的汽车当下就可以面世了。

问题就出在了汽车如何能对现实中复杂的交通状况了如指掌，如何可以像人的眼睛和大脑一样灵活应变。关键就在需要各种各样的传感器合作来解决，它们最终将监测到的数据传给高精密的处理器，识别道路、标示和行人，做出加速、转向、制动等决策。

在智能感知识别的部分，车载光学系统和车载雷达系统是保证行车安全最为重要的，目前，主流的用于周围环境感测的传感器有激光雷达(LiDAR)、毫米波雷达(millimeterwave)、视觉传感器三种。

激光雷达(LiDAR)，通过扫描从一个物体上反射回来的激光来确定物体的距离，可以形成精度高达厘米级的3D环境地图，因此它在ADAS(先进驾驶辅助系统)及无人驾驶系统中起重要作用。从当前车载激光雷达来看，机械式的多线束激光雷达是主流方案，但受制于价格高昂的因素尚未普及开来。

在去年12月10日路测成功的百度无人驾驶汽车车身上，除了部署了毫米波雷达、视频等感应器，其车顶就安置了一个体积较大、价值70万余人民币的64位激光雷达(VelodyneHDL64-E)，谷歌同样也是采用的相同高端配置激光雷达。车载激光雷达系统的优劣主要取决于2D激光扫描仪的性能。激光发射器线束的越多，每秒采集的云点就越多。然而线束越多也就代表着激光雷达的造价就更加昂贵。

毫米波雷达(millimeterwave)，毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)的电磁波，毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。同厘米波导引头相比，毫米波导引头具有体积小、质量轻和空间分辨率高的特点。与红外、激光、电视等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点，这能与激光雷达的作用产生互补。另外，毫米波导引头的抗干扰、反隐身能力也优于其他微波导引头。

缺点是毫米波雷达由于波长原因，探测距离非常有限，也无法感知行人，而激光雷达可以对周边所有障碍物进行精准的建模。为了克服不同缺点缺点，车企势必要将这些传感器组合在一起。

目前看毫米波雷达也是智能汽车ADAS系统的标配传感器，按照目前主流分类，毫米波雷达可分为24GHz雷达和77GHz雷达。参照其特性，通常车辆周围的车辆检测使用24Ghz，前方车辆检测使用77GHz。以中国的实际国情以及芯片研发进度等行业特点来看，未来三年内24GHz毫米波雷达在国内仍有市场空间。望眼全球，我国77GHz毫米波雷达的大规模应用将稍微推后。

由于ADAS的功能，往往是通过传感器+处理器的方式捆绑销售，国内汽车毫米波雷达系统的芯片、算法还主要依赖进口，成本很高。加快开发国产的77GHZ毫米波雷达芯片并尽快车载应用，将是我国汽车毫米波雷达产业的机遇。同济大学汽车学院白杰教授认为，相对在摄像头方面的激烈竞争，毫米波雷达更有创新性，潜在的市场空间更大，机会更多。

视觉传感器，ADAS应用摄像头作为主要传感器是因为摄像头分辨率进高于其他传感器，可以获取足够多的环境细节，帮助车辆进行环境认知，车载摄像头可以描绘物体的外观和形状、读取标志等，这些功能其他传感器无法做到。从降低成本的角度看摄像头是识别用传感器的有力候补之一，在一切清晰的情况下当然摄像头是最好的选择，但是受环境因素以及外部因素影响较大，比如隧道中光线不足，天气因素导致的视线缩小等。

采集图像信息的重要工具，部分类似路标识别、车道线感应等功能智能由摄像头实现。目前摄像头的应用主要有：单目摄像头、后视摄像头、立体摄像头或称双目摄像头、环视摄像头，按照2015年全球超过8000万辆新增车辆与单车6-8颗摄像头需求，未来总体需求有望超6亿颗，对应千亿市场空间。

视觉算法在ADAS技术路线中必不可少，毫米波雷达等主动式传感器对算法依赖程度较低，算法较为简单，摄像头等被动式传感器对算法依赖程度较高，一般由第三方企业单独提供。比如视觉算法企业Mobileye。

当然为了提高环境感知的准确度，通常需要多种传感器的组合，最终提供一个稳定耐用的解决方案。当下比较典型的就是毫米波雷达、激光雷达和车载摄像头，其他的超声波技术和红外线技术以及这些技术的算法融合都将让传感器产业带来巨大的市场。不过毋庸置疑，在汽车实现完全智能化的这几年中，传感器产业链应该是最先获得收益的。

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