人工智能背景下汽车传感器发展现状与未来趋势

张 洁

（福建师范大学协和学院， 福建 福州 350100）

0 引言

在城市建设与社会经济发展持续深入发展的背景下，人民群众的物质生活水平得到了进一步的提高。在此背景下，汽车需求量持续提升，现阶段汽车已经演变成人们在日常生活、工作中的主要交通工具之一。 其中，传感器属于汽车主要组成部分之一，在传感器的作用下，可即时获取汽车在行驶过程中的有关数据， 然后将此类数据向汽车控制系统进行传输， 让驾驶员能够及时掌握有用的参考信息。在人工智能时代背景下，车用传感器功能逐渐增多，自动化以及智能化程度也得到了进一步的提升，在车用传感器中运用人工智能技术， 能够确保汽车行驶过程的安全性以及提高汽车制造水平， 进而让我国汽车产业实现持续、稳定的发展目标。

1 汽车传感器概述

现阶段， 汽车在发展过程中主要将以下两点作为重点：第一，解决环保与新能源汽车动力问题，促进能源使用效率的提高。 通过分析汽车制造业有关报告可知，汽车未来的发展方向为运用氢燃料的电池；第二，促进汽车安全性、舒适性的提高，让汽车电子系统能够朝着智能化的方向不断发展。 作为汽车技术的重点之一，传感器应用程度得到了全面的提升， 让汽车功能等得到了进一步的完善。 同时，通过对底盘制动以及操作功能的改善，有利于加强汽车在行驶过程中的可靠性。 立足于电子系统角度进行分析，其在实际运转方面，需要将探测获得的信号作为基础，所以电子系统发展的重点为传感器精准度、一致性以及稳定性。 在汽车测量系统中，汽车传感器属于前置部件，能够将输入量转换为可以测量的数据信号[1]。

另外，结合能量在转换过程中的形式，可将汽车传感器分成有源型、无源型，前者可以将不同形式的非电量转换成电量，后者需与电源进行连接，传感器还应测非电量对其中的能量进行控制、调节。

2 汽车传感器的特点分析

2.1 实时性

作为汽车的主要构成部分之一， 传感器分布在汽车的各个部位，以便于对汽车结构、形式等状况进行实时监测，进而随时获得监测数据，然后将数据信息及时传递到汽车控制系统中，确保驾驶员能够得到准确、可靠的数据参考[2]。 例如，将传感器安装在汽车车身、发动机、导航系统等部位，可以结合传感器监测对车内温度、风速等进行自动调节，进而促进汽车舒适度的提高，并准确判断汽车间隔障碍物的实际距离，有利于汽车行驶风险的降低。另外，传感器可结合汽车安全系数，判断是否需要弹出安全气囊，进而保护驾驶员。

2.2 便利性

在传感器的作用下，能够对汽车行驶数据进行实时获取，然后通过数据集成系统，得到汽车行驶的全部数据，如此驾驶人员便能够在平稳、 安全的环境中进行相关操作，且可通过汽车控制系统对汽车运行状态、相关功能使用情况进行全面了解[3]。 所以，将传感器安装于汽车结构中，具有较强的便捷性， 特别是将传感器技术运用于导航系统中，能够准确判断行驶路线与周围环境，然后制定最佳的行车路线。另外，驾驶员在倒车入库的过程中，利用图像与红外线传感器，如此汽车系统便能够对倒车实时影像予以获取，在语音助手的一步步引导下，从而高效率、便捷地完成倒车，有利于消除视线盲区，减小车辆出现剐蹭的概率。

2.3 精准性

传感器准确性与汽车行驶安全之间存在着紧密的联系。针对汽车传感器精确度，汽车制造行业提出了一系列严格的标准，尤其是传感器测量误差方面，若这一误差相对较大，准确率和标准不符，如此传感器数据便会出现错误的情况，那么汽车控制系统就会显示出错误的数据，不利于驾驶员的正常判断，引起安全事故[4]。 尤其是在高速行驶的状态下， 数据存在的极小误差均可能造成严重后果。同时，传感器应对汽车发动机压力、转速、温度、流量，以及汽车时速、剩余流量等进行准确判断，只有保证数据的精准可靠，才可以让汽车行驶过程更加安全，并符合交通法规标准，降低出现交通事故的概率。

2.4 智能化

结合前文分析可知，汽车在实际行驶过程中，细小误差可能会造成严重后果，不利于驾驶员的生命安全。将智能化控制、 分析以及监测等相关技术运用到传感器结构中，可保障安全行驶。 如果汽车行驶遇到障碍物，传感器可利用激光对汽车同障碍物之间的距离予以判断分析，以便于及时发出警报， 引导驾驶员调整车速与避让。 同时，传感器还能够自动化、智能化监控车门关闭情况，预防在车门尚未完全关闭的状况下贸然地开动汽车。 当汽车遭受撞击时，传感器可对数据变化进行准确判断，然后向汽车控制系统传输，进而第一时间启动安全气囊，保护车内人员安全。

3 人工智能时代下汽车传感器的发展现状

尽管汽车结构较为简单，但内部涉及大量的传感器，主要集中在汽车动力系统、地盘、车身控制等部位。第一，对于汽车动力系统之中的传感器而言， 能够监测动力系统内部压力、速度、温度、电流、振动幅度、位置、电容、机油粘度等相关数据，然后进行整理和汇总，确保驾驶员能够更好地操作汽车。 并且，凭借对这些数据的分析，除了可以让驾驶过程更加简单之外， 还可以协助驾驶员判断汽车是否存在故障的情况，以便于及时维修。一旦传感器获取的数据不符合标准， 那么便会利用内部信息线路向驾驶员进行反馈， 引起驾驶员的注意， 防止出现交通事故；第二，安装于汽车底盘之中的传感器，可以让汽车展现出更佳的制动效果， 有利于提高行驶的应急性能；第三， 车身控制传感器的作用在于管理和控制汽车内部风速、温度、门禁以及光照等。凭借对车灯亮度的合理控制，可以让驾驶员准确分辨前方存在的障碍物， 做到安全行驶。 门禁的形成与运用， 可对汽车中的物品进行重点保护。通过科学调节与控制汽车内部环境，则可以为驾驶员创设舒适、凉爽的驾驶环境。第四，汽车雨量传感器。汽车在阴雨天气行驶过程中， 挡风玻璃后安装的雨量传感器能够对是否存在雨滴进行动态化检测，并监控雨量大小，然后及时向ECU 传达信号。 对于雨量传感器工作原理而言，表现为红外波段的光学传感器，是由一组把信息传输至LED 发光二极管和接收端光电二极管构成。 其中，接收端二极管对发光二极管在挡风玻璃位置的各类放射光线进行轮流接收，如果反射光线表现为相同数量，那么接收电路就会实施无电压输出，若遇到阴雨天气，雨滴掉落至雨量传感器敏感区域之后， 反射光会呈现出不均匀的情况，然后引发某种电压信息，迅速输出数字脉冲。 此过程中，脉冲个数反映的是雨滴掉落车窗的数量，脉冲周期则反映雨滴的规格大小。 掉落到汽车挡风玻璃上的雨势越大，那么返回光线就会越少，此时ECU 就会对雨刷速度进行针对性的控制。 第五，汽车图像传感器。 对于此种传感器而言，存在实时检测范围广以及微光等相关特点，其涉及的优势表现为拥有良好的图像分析与处理能力，可让车辆正常行驶的可靠性、安全性得到一定的提高，并让驾驶人员获得更佳的体验， 适用于航线控制、 盲点检测、倒车盲点报警以及偏离行驶车道等，能够及时提供借鉴措施与有关信息数据， 在减少车辆交叉路口碰撞与其他事故方面有一定的帮助。

另外，随着人工智能技术的广泛运用，使得汽车内部传感器产生了巨大变化，从单一监测数据，逐渐同其他技术相融合，呈现出了无人化、高效化的特点，有利于推动汽车行业的持续、稳定发展[5]。 例如，ADAS 系统属于人工智能和汽车进行融合的典型， 除了涉及智能车速控制与自动泊车功能之外，还拥有碰撞预警、自动紧急制动以及盲点感应等相关功能， 促进了汽车整体性能与安全系数的提高。 这些功能可以在汽车行驶中展现出良好效果的原因除了与人工智能技术紧密相关之外， 还是各类传感器紧密结合形成的结果。 凭借激光、图像、防撞雷达等传感器之间的有效配合， 能够让汽车在行驶中检测周边环境存在的障碍物，防止出现撞击事故。 另外，雨量传感器则能够检测汽车玻璃上的雨水量，进而判断是否下雨，抑或是结合车窗内部传感器，测算雨水量大小，然后自动开启雨刷系统，确保雨雪天气的行车安全。

4 智能汽车传感器的未来发展趋势

首先，随着人工智能技术的不断发展，汽车自动驾驶已经实现，今后汽车传感器将表现出数字化、微型化以及智能化等特点。 因此，在未来发展过程中，汽车传感器在体积方面会逐渐缩小，响应时间加快，功耗降低。例如，半导体集成电路技术将“MEMS”作为核心，其中的微型传感器利用加工工艺，能够将微米级信号、数据等处理设备，集成封装在一个芯片之中。凭借此种方式，使得微型传感器功耗得到了大幅度的降低，并且生产成本相对较低，可以实现规模化生产。今后，汽车传感器还会拥有多功能的特点，即一个器件涉及多种用途与功能，有利于减少使用的器件数量，并加强可靠性与有效性。汽车传感器智能化发展表现为对大规模集成电路、传感器的结合，其中包含CPU，根据实际状况还能够植入相关算法和神经网络，进而展现出AI 功能，促进ECU 工作量的降低，并减少成本方面的投入[6]。微处理器属于智能化处理器的主要特点之一，除了能够在信息检测中进行使用之外，还可以进行信息处理和判断，结合修正检测获取到的信息数据，降低由于温度等环境因素引起的误差， 抑或是利用软件解决硬件难以解决的问题，诸如环境污染干扰等。

其次， 激光雷达是实现自动驾驶汽车的一项关键技术，但是，激光雷达并不能看到一切，深度相机将填补激光雷达的探测盲区。 激光雷达和3D 视觉的结合，能够立即识别车辆的位置及其附近的物体， 以在几分之一秒内做出必要的反应，以避免交通困难甚至灾难。 同时，他们将确保驾驶员在必要时能够随时准备好接管车辆的驾驶任务。

最后， 近年来自动驾驶车上使用了多种多样的传感器，不同类型的传感器间在功用上互相补充，提高自动驾驶系统的安全系数。为了发挥不同传感器优势，融合技术起着关键的作用。对于融合技术而言，则是自动化分析与综合，高效率完成决策与估算相关信息处理的一个过程。这一点同人类感知较为相似， 各传感器均拥有独立的作用，当多层次布置传感器，可互相补充与优化组合多空间的信息， 从而生成针对观测环境相一致的解答。 总而言之，多传感器数据融合与处理的重点在于：其一，各种类型传感器对观测目标数据进行全面收集；其二，提取传感器输出的相关数据，并进行针对性变换，归纳总结出具有代表性的观察数据的特征矢量Yi；第三，把各个传感器针对目标的说明数据基于同一目标进行科学分组， 这便是关联；其四，借助融合算法，准确合成各传感器数据，一致性描述这一目标情况。

5 结束语

综上所述， 在推动人工智能技术与汽车传感器进行结合过程中， 应重视对汽车传感器工作原理的深层次研究，对其具体特征及作用进行了解，并基于汽车内部结构情况，对传感器的功能与价值进行全面梳理。 同时，还需掌握人工智能时代背景下，汽车传感器的具体运用，在传感器中彰显人工智能技术独特效能， 进而更好地在汽车行驶过程中展现出传感器的优势，优化汽车行驶环境。另外，重视对汽车整体的分析，明确汽车传感器未来的主要发展方向，促进其传感器反应速度、精准性、可靠性的提高。只有加强人工智能技术与传感器之间的融合，才可以更好地展现出汽车传感器的作用， 让汽车行业顺利实现持续、稳定的发展目标。