高速场景下，车辆防撞系统如何实现200米级目标厘米级精准感知，并应对雨雾强光挑战？【ADAS传感器融合】

1. 车辆作为被测目标的基本结构与技术要求

在车辆防撞系统中，我们关注的“被测物”主要就是道路上的其他车辆、行人、骑行者以及各种障碍物。理解这些被测物的特性，才能更好地选择合适的传感器。

想象一下，我们的车辆在道路上行驶，就像一个移动的“眼睛”，需要持续观察前方和周围的动态。这个“眼睛”要能准确地看到其他车辆（大货车、小轿车）、行人（快速移动或静止）、道路上的物体（石头、锥桶）等。

对于这些被测物，车辆防撞系统有几个核心技术要求：

• 距离测量： 这是最基础也是最重要的。系统需要知道前方的物体离我有多远，以便计算是否有碰撞风险，并预留足够的制动距离。

• 速度测量： 不仅要知道距离，还要知道目标物是静止的，还是在靠近我或者远离我，速度是多少。这样才能准确判断碰撞的“紧迫性”。

• 角度测量： 目标物在哪个方向？是正前方，还是左前方或右前方？这决定了车辆需要如何避让或制动。

• 目标识别与分类： 更高级的防撞系统，不仅仅是检测到“有东西”，还能分辨出这是“一辆车”、“一个人”还是一“个路障”，因为不同目标需要不同的应对策略。

• 环境适应性： 道路环境复杂多变，晴天、雨天、雾天、夜晚、逆光等各种条件都会影响传感器的性能。系统需要能在这些复杂环境中稳定可靠地工作。

这些要求就像是给“眼睛”制定的考核标准，只有满足了这些标准，才能确保车辆在行驶过程中拥有足够的“预判”能力，从而保障安全。

2. 针对车辆监测的相关技术标准简介

为了确保车辆防撞系统的有效性和安全性，行业内制定了一系列的技术标准来规范传感器的性能和评价方法。这些标准定义了多种监测参数及其评估方式，而非具体的技术标准条款。

• 探测距离 (Detection Range)： 指传感器能够可靠地探测到目标物体的最大距离。评估方法通常是在标准测试环境下，测量传感器能够持续、稳定检测到特定大小和反射率的目标的最远距离。

• 距离精度 (Distance Accuracy)： 衡量传感器测量距离与实际距离的接近程度。通常以绝对误差（如±毫米或±厘米）或相对误差（如测量值的百分比）来表示。评估时会使用高精度参考测量设备对已知距离的目标进行反复测量，计算其误差分布。

• 距离分辨率 (Distance Resolution)： 表示传感器能区分两个相邻物体的最小距离。例如，如果两个物体距离很近，传感器能否识别出它们是两个独立的物体。评估方法是逐步靠近两个距离极近的目标，直到传感器只能识别为一个目标。

• 速度精度 (Velocity Accuracy)： 衡量传感器测量目标相对速度的准确性。评估方法类似于距离精度，通过与高精度参考速度测量设备对比来确定。

• 角度分辨率 (Angular Resolution) 和视场角 (Field of View)： 角度分辨率指传感器能区分两个角度上相邻物体的最小角度。视场角是指传感器能够覆盖的水平和垂直范围。这两个参数决定了传感器“看”的范围和精细度。评估通常涉及在不同角度放置目标或使用旋转平台进行测试。

• 刷新率/测量速度 (Refresh Rate/Measurement Speed)： 传感器每秒钟能够进行多少次测量。高刷新率意味着系统能更快地获取实时数据，对于高速行驶的车辆至关重要。评估方法是统计单位时间内传感器输出有效测量数据的次数。

• 环境鲁棒性 (Environmental Robustness)： 传感器在不同环境条件（如环境光照、雨、雪、雾、灰尘、温度变化）下的性能稳定性。评估通常在模拟或实际的恶劣天气和光照条件下进行测试，观察其探测距离、精度和误报率等指标的变化。

• 目标分类能力 (Object Classification Capability)： 传感器或其配套算法识别并区分不同类型目标（如车辆、行人、非机动车、道路标志）的能力。这通常通过大规模真实场景数据训练和验证机器学习模型来评估。

这些参数的综合表现，决定了一个传感器在车辆防撞系统中的实际效用。

3. 实时监测/检测技术方法

车辆防撞系统的核心在于对周围环境的实时感知，这需要多种先进的传感器技术协同工作。下面我们将深入解析市面上主流的几种技术方案，并对比相关产品。

（1）市面上各种相关技术方案

a. 激光测距（基于飞行时间ToF）技术

这种技术就像是给物体打了一束“激光手电筒”，然后测量光束从发射到被物体反射回来所需的时间。光速是恒定的，所以只要知道时间，就能计算出距离。

工作原理和物理基础：激光测距传感器发射一个短暂的激光脉冲，这个脉冲以光速（c，大约3 x 10^8米/秒）向目标传播。当激光脉冲遇到目标物体表面时，一部分光会散射并反射回传感器。传感器内部的接收器会探测到反射回来的激光。通过精确测量从激光发射到接收到反射光之间的时间间隔（Δt），就可以计算出传感器到目标物体的距离（D）。

其核心公式为：D = (c * Δt) / 2其中，D表示距离，c表示光速，Δt表示激光的飞行时间。之所以除以2，是因为激光走了一个来回。

为了抵抗环境光的干扰，先进的激光测距传感器通常会采用一些巧妙的技术：* 窄带滤波： 传感器发射的激光通常具有非常窄的特定波长，接收器会安装一个只允许该特定波长激光通过的窄带滤波器。这样，大部分来自太阳光或其他光源的杂散光就会被过滤掉，只留下反射回来的激光信号。* 脉冲调制和同步： 传感器发射的激光不是持续的，而是经过调制的短脉冲。接收器只在发射脉冲后的一小段时间窗口内开启，并且与发射脉冲精确同步。这意味着传感器只“期待”在某个特定时间收到反射信号，其他时间段的非同步光（如太阳光）会被忽略。* 高功率激光脉冲： 发射更高功率的激光脉冲，确保反射信号足够强，能够淹没环境光的背景噪声。当然，这要符合安全规范。* 信号处理算法： 接收到的信号会经过复杂的数字信号处理，通过算法进一步识别和提取出真正的激光反射信号，抑制噪声。

核心性能参数的典型范围：* 精度： 激光测距的精度通常可以达到毫米级，一些高端系统甚至可以达到亚毫米级。例如，工业级的激光测量精度一般为±0.02mm~±0.1mm，优质系统可达±0.015mm。* 分辨率： 能够分辨出相距几毫米到几厘米的两个物体。* 响应时间/测量速度： 刷新率可高达几百赫兹（Hz），即每秒测量数百次。* 探测距离： 根据功率和反射率，可从几厘米到数百米甚至更远。

技术方案的优缺点：* 优点： 测量精度高，响应速度快，可以实现非接触式测量。由于激光束窄，可以实现高空间分辨率，适合检测细小障碍物。通过上述技术，能够有效抵抗环境光干扰。* 缺点： 成本相对较高。在极端恶劣天气（如浓雾、大雪）下，激光会被散射衰减，导致探测距离和可靠性下降。* 适用场景： 需要高精度距离测量的场景，如工业自动化、高精度定位、以及车辆防撞系统中对前方障碍物精确定位。

b. 毫米波雷达（基于调频连续波FMCW）技术

毫米波雷达的工作原理，可以想象成你用不同音调的声音去探测一个山谷，然后根据回声的音调变化和回来的时间差，来判断山谷有多深、对面有没有移动的东西。

工作原理和物理基础：毫米波雷达发射一种频率随时间线性变化的连续波（Chirp信号）。当这个信号遇到障碍物并反射回来时，接收到的信号频率会与此时发射的信号频率产生一个差异，这个差异称为“拍频”（Beat Frequency, fb）。同时，如果目标在移动，还会产生多普勒频移。通过测量拍频和多普勒频移，雷达可以同时计算出目标的距离和相对速度。

其核心原理简化公式为：fb = f_发射(t) - f_接收(t-τ)其中，f_发射(t)是t时刻的发射频率，f_接收(t-τ)是t时刻接收到的在t-τ时刻发射的信号频率，τ是信号的飞行时间。对于距离D和相对速度v，拍频fb通常包含两部分：由距离引起的频率差fD = (2 * K * D) / c 和由多普勒效应引起的速度差f_多普勒 = (2 * v * fc) / c。其中，K是频率的扫描斜率（即频率变化率），fc是载波中心频率，c是光速。

核心性能参数的典型范围：* 探测距离： 短距离雷达可达几十米，长距离雷达可达200-300米。* 距离精度： 厘米级，如±10厘米。* 角度分辨率： 相对激光雷达较低，通常为几度。* 响应时间： 毫秒级。

技术方案的优缺点：* 优点： 在恶劣天气（雨、雪、雾）下性能非常稳定，穿透能力强，不易受环境光影响。能够直接测量目标物的相对速度。成本相对激光雷达较低。* 缺点： 角度分辨率相对较低，导致对物体形状的识别能力较弱。有时难以区分近距离的多个小目标。* 适用场景： 自适应巡航、自动紧急制动、盲区监测等需要全天候稳定探测的场景。

c. 视觉感知（基于计算机视觉）技术

这就像我们人类用眼睛看东西，然后大脑分析图像来理解发生了什么。

工作原理和物理基础：视觉感知技术利用车载摄像头捕捉连续的图像或视频流。通过先进的计算机视觉算法和深度学习模型，系统能对图像中的像素进行分析，识别出道路上的各种物体，如车辆、行人、车道线、交通标志等。通过单目或多目视觉的几何原理（如视差），系统可以估算出物体与自车的距离。

例如，对于双目视觉，其基本距离估算原理是：D = (B * f) / d其中，D是目标距离，B是两个摄像头之间的基线距离，f是摄像头的焦距，d是目标在两个图像中位置的视差。

核心性能参数的典型范围：* 算力： 高性能芯片通常具备数十甚至上百TOPS（每秒万亿次操作）的算力。* 分辨率： 依赖于摄像头像素，目前普遍使用高分辨率（如2百万到8百万像素）摄像头。* 探测距离： 可识别数百米外的物体，但距离估算精度随距离增加而下降。* 延迟： 实时处理要求通常在几十毫秒以内。

技术方案的优缺点：* 优点： 能够提供丰富的语义信息，实现高精度的目标分类和识别。成本相对较低。与人类视觉最接近，直观性强。* 缺点： 易受环境光照（强光、逆光、弱光）和恶劣天气（雨、雪、雾）影响，导致性能显著下降。深度信息获取相对困难，距离测量精度不如激光雷达和毫米波雷达。* 适用场景： 车道保持辅助、交通标志识别、交通灯识别、目标分类等需要丰富图像信息的场景。

d. 超声波测距（基于飞行时间ToF）技术

超声波测距就像蝙蝠在夜间飞行时发出声波，通过回声来感知周围环境。

工作原理和物理基础：超声波传感器发射高频（人耳听不到）的声波脉冲。这些声波在空气中传播，遇到障碍物后反射回来。传感器接收到反射波后，通过测量从发射到接收所需的时间（Δt），并结合空气中的声速（v_声，大约343米/秒在标准条件下），计算出障碍物到传感器的距离。

其核心公式为：D = (v_声 * Δt) / 2其中，D表示距离，v_声表示声速，Δt表示超声波的飞行时间。

核心性能参数的典型范围：* 测量范围： 通常为0.15米至5米，最远可达十几米。* 中心频率： 40 kHz至400 kHz。* 精度： 毫米级到厘米级，如±1厘米。* 声束角： 几十度，通常较宽。

技术方案的优缺点：* 优点： 成本非常低，结构简单，技术成熟。对颜色和透明物体不敏感。* 缺点： 测量距离短，声速受温度和空气湿度影响，分辨率低。易受风噪声和其他声波干扰。* 适用场景： 自动泊车辅助、盲区监测、短距离近场障碍物检测等场景。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们将重点对比几家在车辆距离检测领域具有代表性的国际品牌及其采用的技术方案。

1. 德国博世

   • 采用技术： 毫米波雷达（FMCW原理）。

   • 核心性能参数： 探测距离最远可达200米（如长距离雷达LRA5），水平探测角度±60度，工作频率77 GHz。高精度，满足L2/L3自动驾驶需求。

   • 应用特点和独特优势： 德国博世作为汽车零部件巨头，其毫米波雷达技术成熟稳定，在恶劣天气条件（雨、雪、雾）下表现出色，抗干扰能力强。广泛应用于自适应巡航、自动紧急制动等主动安全功能。

2. 英国真尚有

   • 采用技术： 激光测距（推断为基于飞行时间ToF原理）。

   • 核心性能参数： 测量范围0.05米至500米，最高精度±1毫米，测量速度高达250Hz。可在-40℃至+60℃环境温度下正常使用，并具有优秀的抗环境光干扰能力,并且可以测量高达1550℃的高温物体表面距离。

   • 应用特点和独特优势： 英国真尚有的LCJ系列激光测距传感器以其超高的精度和较远的探测距离脱颖而出。它在户外和有太阳辐射的环境下也能稳定工作。这使得它不仅适用于工业测量，也为车辆防撞系统提供了高精度、高稳定性的单点距离测量解决方案，尤其在需要精确制动距离判断时具有优势。其坚固的金属外壳，IP65防护等级也保证了在复杂工业环境下的可靠性。

3. 法国瓦勒奥

   • 采用技术： 机械式扫描激光雷达（ToF原理）。

   • 核心性能参数： 探测距离最远可达150米，水平探测角度120度，测量精度厘米级。波长905纳米，可检测低反射率目标。

   • 应用特点和独特优势： 法国瓦勒奥是全球首家实现车规级机械式激光雷达量产的供应商，其SCALA系列在构建车辆周围3D点云地图方面表现卓越。它能提供丰富的三维环境信息，是L3级及以上自动驾驶感知的关键传感器，尤其在复杂路况下的目标识别和定位方面具有显著优势。

4. 美国英特尔移动眼

   • 采用技术： 视觉感知（基于高性能SoC和计算机视觉算法）。

   • 核心性能参数： 算力高达24 TOPS (INT8)，支持多路高分辨率摄像头输入，处理延迟极低。具备车道线检测、目标物分类、距离估计等功能。

   • 应用特点和独特优势： 美国英特尔移动眼在视觉感知领域居于领导地位，其解决方案能提供丰富的语义信息，对道路上的各种物体进行精准识别和分类。尽管距离估算精度在某些情况下不如专用测距传感器，但其成本效益和在ADAS功能上的广泛应用使其成为重要的感知方案。

5. 以色列维奥尼亚

   • 采用技术： 4D成像雷达（多输入多输出MIMO FMCW技术）。

   • 核心性能参数： 探测距离最远可达300米，提供传统毫米波雷达无法比拟的高角度分辨率，视场角可达 120度x 90度。工作频率77-81 GHz。

   • 应用特点和独特优势： 以色列维奥尼亚的4D成像雷达通过单芯片解决方案，实现了接近激光雷达的精细感知能力，同时继承了毫米波雷达不受天气和光照影响的鲁棒性。它能生成高分辨率的4D点云数据，在车内乘员监测、车外盲区监测以及自动驾驶感知等多种应用中展现出显著优势。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为车辆防撞系统选择激光测距传感器或其他感知设备时，需要全面考量以下关键技术指标，因为它们直接影响车辆的安全性和系统的可靠性。

• 测量范围：

  • 实际意义： 决定了车辆“看”得有多远。对于高速行驶的车辆，需要更远的探测距离才能预留足够的反应时间和制动距离。例如，在高速公路上，如果车辆以100公里/小时的速度行驶，安全制动距离可能需要几十米甚至更远，这就要求传感器能探测到数百米外的目标。

  • 选型建议： 城市低速场景（如泊车辅助）可能5-10米范围就足够；而高速公路或长距离自动驾驶则需要150米甚至200米以上的探测能力。

• 精度（距离、速度、角度）：

  • 实际意义： 决定了测量结果与真实值之间的偏差。高精度意味着系统能更准确地判断目标的位置、移动方向和速度，从而避免误判或漏判。例如，±1毫米的距离精度比±1厘米的精度能更早、更精确地判断潜在的碰撞风险。

  • 选型建议： 越是涉及主动控制（如自动紧急制动）的防撞功能，对精度要求越高。通常，厘米级精度是基本要求，毫米级精度能显著提升系统的可靠性和安全性。

• 测量速度/刷新率：

  • 实际意义： 传感器每秒提供多少次数据更新。在车辆高速运动时，环境信息是瞬息万变的。高刷新率意味着系统能更快地感知环境变化，及时作出反应，就像眼睛能持续不断地接收画面而不是幻灯片。

  • 选型建议： 对于动态环境和高速应用，至少需要几十赫兹（Hz）甚至几百赫兹的刷新率。较低的刷新率可能导致系统决策滞后，增加风险。

• 环境适应性（抗环境光干扰、抗雾雨雪能力、温度范围）：

  • 实际意义： 决定了传感器在各种天气和光照条件下的可靠性。例如，激光传感器通常受强太阳光、雨雾影响较大，而毫米波雷达则表现更好。工作温度范围则关系到传感器在寒冷或炎热地区的稳定性。

  • 选型建议： 车辆防撞系统是全天候应用，因此传感器需要具备强大的环境鲁棒性。通常采用多传感器融合方案，结合不同技术（如激光测距、毫米波雷达、摄像头）的优势，互相弥补弱点。如果选择单一激光传感器，其抗环境光和恶劣天气能力是关键考量。

• 视场角 (Field of View, FoV)：

  • 实际意义： 传感器能够覆盖的横向和纵向范围。宽视场角意味着传感器能“看”到更广阔的区域，减少盲区。

  • 选型建议： 对于前方防撞，需要较窄但远的FoV；对于侧方盲区或泊车，则需要较宽的FoV。多传感器通常会组合不同FoV的传感器来覆盖车辆周围。

• 成本与尺寸：

  • 实际意义： 影响车辆的最终售价和安装便利性。

  • 选型建议： 需要在性能和预算之间找到平衡。一般来说，性能越高的传感器，成本和尺寸可能越大。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能的传感器，在车辆防撞系统的实际应用中，仍然可能遇到一些挑战。

1. 环境光干扰问题* 原因与影响： 强烈的阳光直射，尤其是逆光或光线从特定角度反射时，可能会导致激光测距传感器或摄像头接收到过多的杂散光，干扰有效信号，使得系统“看”不清楚，可能引发测量误差增大、探测距离缩短甚至短暂失效。这就像在阳光下看手机屏幕，很难看清内容一样。* 解决建议： * 传感器自身优化： 选用具备强大抗环境光能力的传感器，例如采用窄带滤波、高功率脉冲、数字信号处理和先进算法来区分有效信号与环境噪声的激光测距传感器。 * 安装位置优化： 合理设计传感器的安装位置和角度，尽量避免阳光直射，可以考虑增加遮光罩。 * 多传感器融合： 这是最主流且有效的方案。将激光传感器与毫米波雷达（基本不受环境光影响）或视觉传感器（在强光下也有其局限性但提供不同维度信息）结合，当激光传感器受环境光影响时，其他传感器仍能提供稳定的数据。

2. 恶劣天气（雨、雪、雾）性能下降* 原因与影响： 雨滴、雪花、雾气等会散射和吸收激光或光线信号，导致激光雷达和摄像头探测距离急剧缩短，甚至完全失效。毫米波雷达虽然相对鲁棒，但在暴雨或浓雾下性能也会有所衰减。这就像在浓雾中开车，能见度极低，很难看清前方。* 解决建议： * 传感器融合： 毫米波雷达在恶劣天气下表现最佳，可以作为主导传感器。激光雷达和摄像头作为辅助，在天气好时提供更详细的环境信息。系统需设计一套智能决策机制，根据天气状况动态切换或加权不同传感器的数据。 * 传感器自清洁： 集成自动清洗和加热功能，防止雨雪、泥污附着在传感器表面影响性能。 * 高穿透力激光： 探索使用对水汽穿透力更强的激光波长，或采用特定调制方式增强信号在恶劣天气下的稳定性。

3. 目标识别与分类的挑战* 原因与影响： 传感器可能仅提供距离、速度等原始数据，但无法区分目标是车辆、行人还是一个无害的垃圾袋。这会导致系统误判，例如对一个塑料袋进行紧急制动，或者忽略真正需要避让的危险。* 解决建议： * 视觉传感器引入： 视觉传感器在目标识别和分类方面具有天然优势。通过深度学习算法，可以准确识别和区分不同类型的目标。 * 数据融合与算法升级： 将激光雷达的点云数据与毫米波雷达的目标轨迹数据、视觉传感器的图像语义信息进行融合，通过复杂的融合算法，生成对环境更全面、更准确的理解。例如，激光雷达提供精确的3D形状，视觉识别是“人”，毫米波雷达提供速度，三者结合才能做出正确判断。

4. 传感器之间的干扰* 原因与影响： 路上越来越多的车辆都配备了各种传感器，可能会出现同类传感器（如多辆车的毫米波雷达或激光雷达）互相干扰的情况，导致测量数据不准确。* 解决建议： * 频率管理： 毫米波雷达通常有不同的工作频率范围或采用频率跳变技术。 * 编码与调制： 激光雷达采用独特的编码或调制方式，区分自车发射的信号和外部干扰。 * 时间同步： 通过精确的时间同步，避免传感器在同一时刻进行高功率发射。 * 多传感器冗余： 即使一个传感器受到干扰，其他传感器也能提供有效数据，确保系统稳定运行。

4. 应用案例分享

• 自动紧急制动 (AEB) 系统：激光测距传感器或毫米波雷达持续监测前方车辆或障碍物的距离和相对速度，一旦判断有碰撞风险且驾驶员未及时反应，系统将自动触发制动，避免或减轻事故。

• 自适应巡航控制 (ACC) 系统：传感器实时测量与前方车辆的距离和速度，系统自动调节车速，保持预设的安全距离，减轻驾驶员在长途驾驶中的疲劳。

• 盲区监测系统 (BSD)：安装在车辆侧后方的传感器，监测车辆侧后方盲区内的其他车辆，当驾驶员准备变道时，如果盲区有车，会发出警告，提升变道安全性。

• 自动泊车辅助系统：超声波传感器和激光测距传感器协同工作，探测停车位尺寸和周围障碍物，帮助车辆实现自动泊车，避免刮蹭。

• 车道保持辅助系统 (LKA)：摄像头结合激光测距传感器，识别车道线并监测车辆在车道内的位置，如果车辆偏离车道，系统会发出警告或轻微修正方向，确保车辆在车道内行驶。英国真尚有的激光测距传感器，凭借其高精度和快速响应的特点，在自动紧急制动系统中能够快速准确地识别前方障碍物，为车辆提供更安全的制动距离。