中國雷達傳感器在汽車行業的應用
在自動駕駛汽車的技術發展過程中，汽車對周邊環境的感知與理解，是實現自動駕駛的基本前提。傳感器是實現自動駕駛的基礎，只有準確及時地感知車輛周圍的道路、其它駕駛主體、行人等信息，自動駕駛汽車的駕駛行為才會有可靠的決策依據。
根據國家標準GB7665-87，傳感器是能感受規定的被測量並按照一定規律（數學函數法則）轉換成可用信號的器件或裝置。雷達傳感器是為汽車提供環境感知、規劃決策的智能傳感器，其核心原理為通過發射微波、聲波或雷射並接受回波來進行物體探測，是自動駕駛的核心傳感器，起到無人駕駛汽車「眼睛」的作用，為無人駕駛提供安全保障。其中，用於環境感知的主流雷達傳感器包括超聲波雷達、毫米波雷達和雷射雷達三種。
具體分類對比分析
超聲波雷達在近距離探測、成本和尺寸方面具備優勢，但遠距離探測、分辨範圍、探測精度、成像能力及檢測速度等性能方面表現較差，適用於泊車場景。
毫米波雷達在各指標的表現均衡，具備全天時全天候工作能力，且價格適中，性比價最高，被廣泛應用於盲區檢測、自適應巡航等ADAS場景。
雷射雷達採用雷射測距技術，可實現三維環境建模，在成像能力方面遠超出其他兩種雷達傳感器，但其近距離探測能力和全天候工作能力較差，且存在尺寸巨大、成本高昂的缺陷，多應用於高等級自動駕駛如L4級汽車上。
雷達傳感器技術特徵
距離探測技術分析
雷達傳感器通過發射器發射超聲波、毫米波、雷射脈衝，當發射波到達探測目標時，由於介電常數（氣相、液體或固體表面）的變化而導致阻抗發生變化，發射波被反射。雷達傳感器可根據發射波和反射波的發送接收時間差或頻率差計算出探測物體的相對位置和距離。
雷達傳感器的距離探測技術主要有TOF技術和FMCW技術兩種：
超聲波雷達和雷射雷達多運用TOF技術進行障礙物體距離探測。
探測原理：雷達傳感器檢測超聲波或雷射脈衝到達探測物體表面並返回所需要的時間。所得的時間乘上超聲波或雷射在空氣中的傳播速度再除以2即可獲得探測物體的相對距離。
毫米波雷達多運用FMCW技術進行障礙物體距離探測，部分固態雷射雷達也採用該方法。
探測原理：利用發射和回波信號之間的頻率差來確定目標的距離。將發射波與反射波的頻率進行比較，通過頻率之差即可得到毫米波或雷射到達探測物體表面的相對距離。
總體而言，FMCW技術抗幹擾能力極強，且工作距離超過車載指標，距離探測效果好於TOF技術。
速度、角度探測技術分析
除探測相對距離外，毫米波雷達和雷射雷達還可探測物體的相對速度、相對角度。基於探測物體的相對位置、相對速度、相對角度，雷達傳感器可在算法和決策平臺的輔助下實現如盲點檢測、緊急制動等功能。
速度探測：根據都卜勒效應，微波的頻率變化與其運行速度緊密相關，當傳感器發出安全距離警告時，若監測目標出現減速情況，或自身載體出現加速情況時，反射波頻率將變高。因此，通過接收時間和頻率的變化，毫米波雷達/部分固態雷射雷達可檢測出與目標之間的相對距離及相對速度。
角度檢測：利用天線的方向性，雷達天線將電磁能量匯集在窄波束內，當天線波束對準目標時，回波信號最強，根據接收回波最強時的天線波束指向，就可確定目標的方向。毫米波雷達可根據並列接收天線的幾何距離d、同一檢測目標反射波相位差b計算出被監測目標的方位角，從而進行角度檢測以確定物體具體方位。
三維成像技術分析
雷射雷達可形成被探測物體的三維點圖，實時感知環境。
雷射雷達的掃描裝置通過發射多線雷射，並控制雷達光軸指向不同方向，依次測量目標上各點的距離，同時記錄光束指向的方位-俯仰角，得到目標的距離-角度-角度圖像（rang-angle-angle），又稱為三維圖像。
目前，可用於雷射雷達系統的掃描方式中較為成熟的是機械式掃描，主要有擺鏡掃描、萬向節掃描、轉鏡掃描、雙光楔掃描等類型，通過電機驅動鏡面轉動，並利用幾何光學的原理實現光束的偏轉，具有大掃描視場和高掃描效率，是近些年最常見、應用最廣泛也是最成熟的成像雷射雷達掃描方式。此外，MEMS、OPA等固態掃描方式逐漸興起，可克服現有雷射雷達體積大的缺點，實現系統小型化。
應用規模
汽車是雷達傳感器應用佔比最大的下遊應用領域，各雷達傳感器在汽車應用佔比均超過80.0%。根據中汽協數據，2014-2018年，中國汽車產量由2,372.5萬輛上升至2,781.8萬輛，年複合增長率為4.1%，是全球最大的汽車市場。與此同時，消費者對汽車安全性要求和智能駕駛需求的提升，推動雷達傳感器需求量上漲。其中，超聲波雷達裝載量平均增長幅度達到17.7%，毫米波雷達裝載量也從2015年的12.3萬件激增至2018年的500.7萬件，年複合增長率達到244.0%。受益於中國雷達傳感器在汽車行業裝配數量的提升，2014-2018年，中國雷達傳感器在汽車行業應用規模（按銷售額統計）從36.1億元人民幣增長至66.8億元人民幣，年複合增長率為16.6%。
其中，受2018年中國汽車銷量下跌影響（2018年中國汽車銷量為2,808萬臺，同比下降3.6%），當年雷達傳感器在汽車行業應用規模增速有所放緩，由2017年的15.9%下降至2018年的12.1%。
預計2018年至2023年中國雷達傳感器在汽車行業的應用規模年複合增長率將達到27.5%，超過2014-2018年年複合增長率，主要原因有下：
（1）在國家政策大力支持下，雷達傳感器行業迎來發展良機；
（2）自動駕駛需求上升，拉動雷達傳感器在汽車中的滲透率繼續上升，其中，毫米波雷達將成為增長主力。兩因素疊加推動中國雷達傳感器在汽車行業應用規模增長，預計2023年應用規模將達到224.9億元。
中國雷達傳感器在汽車領域的應用市場參與者主要包括雷達模塊廠、無人駕駛模塊廠、整車廠和網際網路企業。其中，整車廠的自動駕駛路線更為穩健，逐步由L2向L3、L4級邁進，更專注於L1-L3級的輔助駕駛，對雷達傳感器的技術演化預期平穩，因而整車廠更多使用以毫米波雷達為主的傳感器設計方案。網際網路公司如華為、阿里、百度對自動駕駛的技術路線較激進，專注於L4-L5自動駕駛，即走跳躍式發展路線，因而將價格昂貴的雷射雷達列入其傳感器方案。
此外，雷達傳感器模塊廠的主要市場參與者包括國際Tier1企業、中國Tier1企業和其他小型及初創企業，其中，國際Tier1企業在行業佔據絕對優勢。以毫米波雷達為例，截至2019年1月，維寧爾、大陸、海拉和安波福佔據中國24GHz毫米波雷達出貨總量的89.8%以上，博世、大陸和電裝佔據中國77GHz毫米波雷達總出貨量的89.7%。
總體而言，中國從事雷達傳感器尤其是超聲波雷達生產的企業數量眾多，但在技術水平、產品質量上仍無法與國際Tier1企業進行競爭，中國尚未形成具備領先創新開發能力的本土頭部企業。
中國雷達傳感器在汽車行業典型應用功能分析
現階段，中國量產的自動駕駛車型多位於L2階段，L2階段通過傳感器確定周圍駕駛環境，進行車路、行人及道路感知，在感知信息的基礎上進行警示或制動等動作，輔助駕駛員安全駕駛，因而，雷達傳感器為該自動駕駛階段最核心的組成部分。雷達傳感器通過TOF或FMCW技術探測物體的相對位置、相對速度、相對角度，並在算法和決策平 臺的輔助下實現如AEB緊急自動制動、FCW前向碰撞預警、BSW盲區監視等十多項功能。
AEB（自動緊急制動）功能
定義：AEB是ADAS系統的重要功能，共分為三個檔次：
（1）FCW，當存在潛在的碰撞危險時，AEB系統將會及時通過視覺、聽覺和/或觸覺報警（例如座椅震動）通知駕駛員；
（2）二級警報，若駕駛員無法應，則出現限速自動提示；
（3）自動介入剎車，必要的情況下由AEB自動控制剎車系統，完成制動操作，從而減輕或避免碰撞傷害，該功能在7-180km範圍內均可啟動。
根據美國公路安全保險協會數據，AEB系統可將追尾事故發生的概率降低56%
分類：（難度由低高）
根據事故類型，E-NCAP將AEB系統分為三類：
1.城市專用AEB系統——多發生在交通擁堵的路口，速度慢（＜20km/h），碰撞程度低；
2.高速公路專用AEB系統——多發生於駕駛員疲勞的高速（50-80km/h）駕駛場景；
3.行人保護專用AEB系統——檢測行人與自行車，需預測其運算路徑，算法複雜。
前兩者更適合使用毫米波雷達，而第3種需在前兩者的基礎上進行圖像捕捉，因而需補充攝像頭。
工作原理：AEB可通過視覺傳感器、毫米波雷達和雷射雷達等技術實現，雷達傳感器或攝像頭傳感器測出前車或障礙物距離，數據分析模塊將測出距離與安全距離、警報距離進行比較，當距離過小時，AEB系統則會發出碰撞預警，若駕駛員未能及時進行制動操作，AEB系統將對剎車系統發出剎車請求，實現自動制動。
毫米波雷達：具備全天候全天時工作優勢，但存在橫向輻射盲區。
雷射雷達：除探測距離長外，還可測量橫向位置，但易受天氣影響。
視覺傳感器：具備明顯成本優勢，但識別準確度仍需提升，且受天氣影響大。
成本：單攝像頭版AEB成本約600元，毫米波雷達版成本約1,500元，雷射雷達版本成本則過萬。
綜合性能和成本情況考慮，AEB系統最佳傳感器配置為「毫米波雷達+視覺傳感器」組合。
發展現狀分析
截至2019年上半年，中國AEB配置的裝車滲透率約為9%，主要搭載在20萬元及以上的外資品牌車型上，如奔馳Pre-safe、沃爾沃City safety、大眾Front Assist、豐田PCS。
隨著2018版C-NCAP逐漸實施，未來3年AEB系統在中國市場的需求將迎來爆發式增長。
BSW（盲區監視）功能
定義：BSW系統通過在車輛後部安裝兩顆毫米波雷達以探測後視鏡盲區範圍，當探測到盲區內存在障礙物則向駕駛員發出警報，輔助進行變道或減速。BSW系統基本功能包括兩項：
（1）BSW盲區監測，使用毫米波雷達進行盲區障礙物監測，並提供視覺、聽覺警報服務；
（2）LCA變道輔助，在車輛變道過程中，探測相鄰車道是否有車輛快速接近的系統，並發出警告。工作條件：行駛速度>15km/h，或轉彎半徑>100m。
盲區是汽車設計最大的缺陷之一，根據美國國家公路交通安全管理局數據，每年有80多萬起與盲點有關的安全事故發生，其中約300件導致死亡車禍。這也是BSW系統存在的重要原因。
分類（按應用場景劃分）
SBSD側面盲區監測
STBSD轉向盲區監測
功能拓展（開發難度由低高）
1.RCTA在倒車時，實時監測車輛後部橫向接近的障礙物，並發出警告。
2.DOW在即將開啟車門時，實時檢測車輛側後方障礙物，並發出警告。
3.RCTB在倒車時，實時監測車輛後部橫向接近的障礙物，必要時主動進行制動。
發展現狀分析
此外，根據2019年9月發布的《美國消費者報告》顯示，BSW系統在ADAS輔助安全系統中避險百分比最高，可避免60%的車禍。因而，BSW是ADAS系統中配置率較高的一項功能，截至2019年上半年，其在中國市場的滲透率為17%，其中，價格在40萬元以上的汽車車型的滲透率最高，達到56%，BSW選配價格在5,000-7,000元之間。
ACC（自適應巡航）功能
定義：ACC系統是一種智能化的自動控制系統，藉助外部傳感器（毫米波雷達、攝像頭、雷射雷達等）檢測自車與前方車輛的距離和相對速度，並控制自身車速和前車保持固定的距離。假設前車變道離開，在未識別到新的目標物之前，ACC系統會控制車輛按照設定的車速行駛。
ACC既可適用於低速場景（TJA交通擁堵輔助），也可適用於高速場景（ICA智能巡航輔助）。
應用場景
工作流程分析
ACC系統利用傳感器得到行車所需信息，當發現前車減速或出現新目標時，電控單元將發送執行信號給發動機或制動系統，做出保持車距或自動制動等相關動作。若前方沒有車輛，則恢復設定車速。
因涉及到汽車的自動制動，ACC系統還需協調發動機管理系統、自動變速箱控制器、電子穩定程序等部件進行工作。
1、最常用的安全距離模型為車間安全時距模型，即跟車距離以時間為單位設置，通常為1-2.5s。
2、需輔助車道識別單元、轉向角傳感器、橫擺率傳感器、車輪轉速傳感器等多部件進行判斷。
3、ACC系統的自動制動力為車輛最大制動力的30%-40%，位於0.3-0.4g之間。若系統判定需要急剎（＞最大制動力的40%）時，儀表上將會出現視覺信號並發出蜂鳴警報。
備註：此處的「前方」指毫米波雷達的探測距離，一般為200米
PA（停車輔助）功能
定義與原理：
PA系統通過安裝在車身上的超聲波雷達及攝像頭探測停車位置，繪製停車地圖，並實時動態規劃泊車路徑，將汽車指引或直接自動控制方向盤將汽車駛入停車位置。
工作原理：PA系統通過搜索泊車位、生產泊車路徑和運動控制三大功能，實現自動泊車輔助。當汽車行駛速度低於30km/h時，其搜索功能將自動打開，在搜索到合適車位後，ECU將從速度和運動兩方面進行泊車軌跡模擬。最後，控制器將對汽車進行橫向和縱向控制，從而完成泊車動作。
工作流程分析
分類（按功能）
PA系統目前已發展至第三代，從最開始的駕駛員必須在車內配合掛擋完成泊車（APA系統），發展到駕駛員可以站在車外5米外使用手機遙控泊車（RPA遠程遙控泊車），最後到汽車自主學習泊車路線完成固定車位泊車（自學習泊車），未來將出現第四代PA系統，即AVP代客泊車。
LKA（車道保持）功能
定義：LKA系統通過角雷達、多功能攝像頭識別本車相對於車道中央的位置，如車輛靠近標識線或偏離車道，則通過方向盤震動或聲音來進行警告，必要時通過自動轉向幹預使車輛回到車道內。
LKA系統包含三項子功能：
（1）LDW，在車道偏離時，通過聲音、視覺和震動等方式發出預警；
（2）LDP，在汽車快要駛離車道時，通過施加適當轉向幹預實現位置修正的系統；
（3）LCC，通過監控汽車與車道中線的相對位置，主動輔助駕駛員保持在車道中線位置，減少駕駛員負擔。
產生的必要性
在歐洲，39%的意外交通事故是因偏離車道而產生的，在美國這一比例為44%，而中國這一比例更是高達50%。高交通事故發送概率是催生LKA系統出現的重要原因。
根據2019年9月發布的《美國消費者報告》顯示，LKA和LDW的避險指數為31%。截至2019年上半年，中國市場的LKA滲透率為26.4%，LDW的滲透率為44.6%。
工作流程分析
LKA系統可分為感知層、決策層和執行層三部分。其中，感知層用於採集車道信息和車輛信息，決策層用於判斷是否需要轉道並計算輸出力矩，執行層為EPS系統，EPS系統使用虛擬駕駛員轉向力矩代替扭矩傳感器監測到的駕駛員轉向力矩，完成車道保持輔助。
適用條件分析
LKA系統的缺陷：
1.LKA系統是基於視覺傳感器辨認車道線的，如果攝像頭被遮擋、車道線不清晰、大雨霧霾等惡劣天氣、黑夜等情況都會導降低系統判斷精度；
2.LKA系統的轉向能力有限，如果車輛的橫向偏移速度超過ESP設定，車輛就會跑出車道。
使用限定條件：
1.目前量產的LKA主要適用於高速場景的輔助功能，只有當車輛行駛速度＞60km/h才LKA系統才介入工作，並限制該系統在惡劣天氣情況下的使用；
2.根據2019年1月頒布的《道路車輛先進駕駛輔助系統（ADAS）術語及定義》的徵求意見稿規定，LKA系統激活時引發的車輛橫向加速度不大於3m/s2，車輛橫向加速度變化率不大於5m/s3。
其他功能
除AEB、FCW、BSW、LCA、SBDS、STBSD、ACC、RCTA、DOW、RCTB、APA、RPA、自學習泊車、AVP、LKA、LDW、LDP及LCC功能外，雷達傳感器還可應用在HUD、ROA、RCW、PD、SLA、TJA、ICA及智能駕駛司機上。
功能總結
ADAS功能通過傳感層、決策層和執行層三個模塊實現，其中傳感層通過雷達傳感器及視覺傳感器對環境進行數據採集，是各種輔助駕駛功能實現的基礎。三種雷達傳感器性能有所區別，適用的場景也有所不同。其中，超聲波雷達能量消耗慢，超聲波的穿透性強，但其探測距離短且不適合高速運行，因而只適合自動泊車等低速場景。毫米波 雷達具備全天時全天候的優勢，適用於AEB、FCW、BSW、LCA、ACC、LKA等多個應用場景，而雷射雷達可360度無死角掃描，從而形成環境三維模型，但其價格昂貴，性價比不高，因而其雖可應用於多個場景，但均未作為最佳選擇。
中國雷達傳感器在汽車行業應用相關政策法規
智能汽車政策框架
中國政府通過總體規劃、道路測試、傳感器一系列相關政策，構建了完整的智能汽車政策框架，推動雷達傳感器在汽車行業的應用。
標準制定
ADAS作為雷達傳感器在汽車領域應用的首個落地點，其相關標準的制定是標準體系建設的工作重點。
頂層設計
《國家車聯網產業標準體系建設指南（智能網聯汽車）》發布主體：工信部與國家標準委發布時間：2017年12月內容：針對智能網聯汽車通用規範、核心技術與關鍵產品應用，有目的、有計劃、有重點地指導車聯網產業智能網聯汽車標準化工作
標準建立
《道路車輛先進駕駛輔助系統（ADAS）術語及定義》徵求意見稿
發布主體：汽標委
發布時間：2019年1月
內容：規定了道路車輛ADAS系統相關的術語及定義
《2019年智能網聯汽車標準化工作要點》
發布主體：工信部
發布時間：2019年5月
內容：在年內製定乘用車和商用車AEB、駕駛自動化分級、汽車信息安全通用技術等一系列標準，穩步推動先進ADAS系統標準制定
落地措施
JT/T 1094-2016《營運客車安全技術條件》
發布主體：交通部
發布時間：2017年3月
內容：要求車長超過9米的營運客車駕駛室前面罩需要安裝AEBS毫米波雷達或雷射雷達裝置，即加裝LDWS及FCW功能
《營運貨車安全技術條件第1部分：載貨汽車》
發布主體：交通運輸部
發布時間：2018年4月
內容：要求應用自動駕駛輔助系統、TPMS，推動AEB、DMS在重型卡車
中國ADAS標準建設工作已在逐步完善，將在2020年左右形成完整的標準體系。
中國雷達傳感器在汽車行業應用發展趨勢
專用車將會成為首個商業化落地場景
中國及全球的無人駕駛發展路徑主要有兩種：
1.穩健發展途徑：從L1到L2，再逐步發展至L5級別，適用於非營業乘用車領域，現階段中國量產的無人駕駛乘用車均處於L2階段，實質上是輔助駕駛車輛，利用輔助駕駛設備給駕駛員提供建議，或在簡單環境下實現明確的操作；
2.跳躍式發展路徑：直接切入L4全自動駕駛階段，適用於商用車、專用車和計程車領域。
根據自動駕駛路線的不同，商用車、專用車、計程車及其他非營業乘用車的雷達傳感器方案也各有不同：
其他非營業乘用車：毫米波雷達為主，其他傳感器為輔
商用車、專用車、計程車：雷射雷達為主，其他傳感器為輔
這兩類不同的發展路徑都呈現了足夠的可行性（行駛裡程數和同時投放車輛數是判斷可行性的指標）。
在穩健發展路線中，以特斯拉為例，其行駛裡程數已超過10億公裡，積累的路測數據豐富，同時其投放的車輛數早已突破1萬輛的門檻，達到了50萬輛。
在跳躍式發展路徑中，以谷歌Waymo為例，其行駛裡程數已超過1千萬公裡，計劃汽車投放超過2萬輛。
在考慮自動駕駛技術的落地時間時，市場需求和可預期的安全風險是關鍵的考量指標。
1.市場需求：商用車、專用車及計程車的客戶受益程度高於乘用車，如物流行業中最後一公裡場景中，無人駕駛可顯著降低其人力成本，並有效提升物流車使用效率，而乘用車自動駕駛帶來的收益有限，客戶需求量較少，因而跳躍式發展路徑將更先落地；
2.可預期的安全風險：自動駕駛在極端失效情況下會造成嚴重的安全事故，當前的技術手段在低速載物領域最具備優勢，其風險承受能力高於乘用車，因而跳躍式發展路徑是自動駕駛技術落地場景最合適的一個方向。
此外，跳躍式發展路線中，專用車可在私有道路上行駛，可省去政策發布及落地時間，將是自動駕駛首個商業化落地場景。
多種類型傳感器相互融合
從需求、智能化應用、技術發展路線、整車配置、成本等多方面考慮，多類型雷達傳感器融合
將成為行業未來發展的主流技術路線
01.需求角度
各雷達傳感器均存在不可避免的缺點，如超聲波雷達只適合低速駕駛場景，超聲波雷達橫向測量精度不足，雷射雷達無法在極端天氣下工作且價格昂貴，因而需要進行功能互補；
02.智能化應用角度
隨著自動駕駛等級的提升，汽車對環境感知能力的精確度、實時性也有所提升，單種類傳感器無法適應其要求，多傳感器融合成為必然趨勢；
03.技術發展路線角度
未來技術發展路線將往高集成度方向發展，多傳感器的融合除在功能方面融合外，在設計和裝配方面也將高度集成，從而降低傳感器尺寸和整車控制難度；
04.整車配置角度
各雷達傳感器和視覺傳感器在系統功能上具有耦合性，聯動發展可擴展更多應用場景，同時可降低系統冗餘度，提高系統集成度；
05.成本角度
融合可降低生產成本，以超聲波雷達和攝像頭融合為例，融合產品的綜合成本可降低約10%，價格相較分離狀態的產品更具競爭力。
三種雷達傳感器各有優缺點，單類型的雷達傳感器無法適應商用車、專用車及乘用車自動駕駛等級持續上升對環境感知精度、適用場景、反應時間提出的更高要求，融合成為雷達傳感器行業發展的重要趨勢。商用車、專用車和乘用車的自動駕駛發展路徑雖有不同，其主要使用的雷達傳感器也略有區別，但均對傳感器融合提出了一致要求。
各種類雷達傳感器融合，將賦予汽車更多功能將有更廣泛的適應性，在高精地圖、V2X等設施的輔助下，L2級汽車將升級為更高級別的無人駕駛。