人工智能背景下汽車傳感器發展現狀與未來趨勢

張 潔

（福建師范大學協和學院， 福建 福州 350100）

0 引言

在城市建設與社會經濟發展持續深入發展的背景下，人民群眾的物質生活水平得到了進一步的提高。在此背景下，汽車需求量持續提升，現階段汽車已經演變成人們在日常生活、工作中的主要交通工具之一。 其中，傳感器屬于汽車主要組成部分之一，在傳感器的作用下，可即時獲取汽車在行駛過程中的有關數據， 然后將此類數據向汽車控制系統進行傳輸， 讓駕駛員能夠及時掌握有用的參考信息。在人工智能時代背景下，車用傳感器功能逐漸增多，自動化以及智能化程度也得到了進一步的提升，在車用傳感器中運用人工智能技術， 能夠確保汽車行駛過程的安全性以及提高汽車制造水平， 進而讓我國汽車產業實現持續、穩定的發展目標。

1 汽車傳感器概述

現階段， 汽車在發展過程中主要將以下兩點作為重點：第一，解決環保與新能源汽車動力問題，促進能源使用效率的提高。 通過分析汽車制造業有關報告可知，汽車未來的發展方向為運用氫燃料的電池；第二，促進汽車安全性、舒適性的提高，讓汽車電子系統能夠朝著智能化的方向不斷發展。 作為汽車技術的重點之一，傳感器應用程度得到了全面的提升， 讓汽車功能等得到了進一步的完善。 同時，通過對底盤制動以及操作功能的改善，有利于加強汽車在行駛過程中的可靠性。 立足于電子系統角度進行分析，其在實際運轉方面，需要將探測獲得的信號作為基礎，所以電子系統發展的重點為傳感器精準度、一致性以及穩定性。 在汽車測量系統中，汽車傳感器屬于前置部件，能夠將輸入量轉換為可以測量的數據信號[1]。

另外，結合能量在轉換過程中的形式，可將汽車傳感器分成有源型、無源型，前者可以將不同形式的非電量轉換成電量，后者需與電源進行連接，傳感器還應測非電量對其中的能量進行控制、調節。

2 汽車傳感器的特點分析

2.1 實時性

作為汽車的主要構成部分之一， 傳感器分布在汽車的各個部位，以便于對汽車結構、形式等狀況進行實時監測，進而隨時獲得監測數據，然后將數據信息及時傳遞到汽車控制系統中，確保駕駛員能夠得到準確、可靠的數據參考[2]。 例如，將傳感器安裝在汽車車身、發動機、導航系統等部位，可以結合傳感器監測對車內溫度、風速等進行自動調節，進而促進汽車舒適度的提高，并準確判斷汽車間隔障礙物的實際距離，有利于汽車行駛風險的降低。另外，傳感器可結合汽車安全系數，判斷是否需要彈出安全氣囊，進而保護駕駛員。

2.2 便利性

在傳感器的作用下，能夠對汽車行駛數據進行實時獲取，然后通過數據集成系統，得到汽車行駛的全部數據，如此駕駛人員便能夠在平穩、 安全的環境中進行相關操作，且可通過汽車控制系統對汽車運行狀態、相關功能使用情況進行全面了解[3]。 所以，將傳感器安裝于汽車結構中，具有較強的便捷性， 特別是將傳感器技術運用于導航系統中，能夠準確判斷行駛路線與周圍環境，然后制定最佳的行車路線。另外，駕駛員在倒車入庫的過程中，利用圖像與紅外線傳感器，如此汽車系統便能夠對倒車實時影像予以獲取，在語音助手的一步步引導下，從而高效率、便捷地完成倒車，有利于消除視線盲區，減小車輛出現剮蹭的概率。

2.3 精準性

傳感器準確性與汽車行駛安全之間存在著緊密的聯系。針對汽車傳感器精確度，汽車制造行業提出了一系列嚴格的標準，尤其是傳感器測量誤差方面，若這一誤差相對較大，準確率和標準不符，如此傳感器數據便會出現錯誤的情況，那么汽車控制系統就會顯示出錯誤的數據，不利于駕駛員的正常判斷，引起安全事故[4]。 尤其是在高速行駛的狀態下， 數據存在的極小誤差均可能造成嚴重后果。同時，傳感器應對汽車發動機壓力、轉速、溫度、流量，以及汽車時速、剩余流量等進行準確判斷，只有保證數據的精準可靠，才可以讓汽車行駛過程更加安全，并符合交通法規標準，降低出現交通事故的概率。

2.4 智能化

結合前文分析可知，汽車在實際行駛過程中，細小誤差可能會造成嚴重后果，不利于駕駛員的生命安全。將智能化控制、 分析以及監測等相關技術運用到傳感器結構中，可保障安全行駛。 如果汽車行駛遇到障礙物，傳感器可利用激光對汽車同障礙物之間的距離予以判斷分析，以便于及時發出警報， 引導駕駛員調整車速與避讓。 同時，傳感器還能夠自動化、智能化監控車門關閉情況，預防在車門尚未完全關閉的狀況下貿然地開動汽車。 當汽車遭受撞擊時，傳感器可對數據變化進行準確判斷，然后向汽車控制系統傳輸，進而第一時間啟動安全氣囊，保護車內人員安全。

3 人工智能時代下汽車傳感器的發展現狀

盡管汽車結構較為簡單，但內部涉及大量的傳感器，主要集中在汽車動力系統、地盤、車身控制等部位。第一，對于汽車動力系統之中的傳感器而言， 能夠監測動力系統內部壓力、速度、溫度、電流、振動幅度、位置、電容、機油粘度等相關數據，然后進行整理和匯總，確保駕駛員能夠更好地操作汽車。 并且，憑借對這些數據的分析，除了可以讓駕駛過程更加簡單之外， 還可以協助駕駛員判斷汽車是否存在故障的情況，以便于及時維修。一旦傳感器獲取的數據不符合標準， 那么便會利用內部信息線路向駕駛員進行反饋， 引起駕駛員的注意， 防止出現交通事故；第二，安裝于汽車底盤之中的傳感器，可以讓汽車展現出更佳的制動效果， 有利于提高行駛的應急性能；第三， 車身控制傳感器的作用在于管理和控制汽車內部風速、溫度、門禁以及光照等。憑借對車燈亮度的合理控制，可以讓駕駛員準確分辨前方存在的障礙物， 做到安全行駛。 門禁的形成與運用， 可對汽車中的物品進行重點保護。通過科學調節與控制汽車內部環境，則可以為駕駛員創設舒適、涼爽的駕駛環境。第四，汽車雨量傳感器。汽車在陰雨天氣行駛過程中， 擋風玻璃后安裝的雨量傳感器能夠對是否存在雨滴進行動態化檢測，并監控雨量大小，然后及時向ECU 傳達信號。 對于雨量傳感器工作原理而言，表現為紅外波段的光學傳感器，是由一組把信息傳輸至LED 發光二極管和接收端光電二極管構成。 其中，接收端二極管對發光二極管在擋風玻璃位置的各類放射光線進行輪流接收，如果反射光線表現為相同數量，那么接收電路就會實施無電壓輸出，若遇到陰雨天氣，雨滴掉落至雨量傳感器敏感區域之后， 反射光會呈現出不均勻的情況，然后引發某種電壓信息，迅速輸出數字脈沖。 此過程中，脈沖個數反映的是雨滴掉落車窗的數量，脈沖周期則反映雨滴的規格大小。 掉落到汽車擋風玻璃上的雨勢越大，那么返回光線就會越少，此時ECU 就會對雨刷速度進行針對性的控制。 第五，汽車圖像傳感器。 對于此種傳感器而言，存在實時檢測范圍廣以及微光等相關特點，其涉及的優勢表現為擁有良好的圖像分析與處理能力，可讓車輛正常行駛的可靠性、安全性得到一定的提高，并讓駕駛人員獲得更佳的體驗， 適用于航線控制、 盲點檢測、倒車盲點報警以及偏離行駛車道等，能夠及時提供借鑒措施與有關信息數據， 在減少車輛交叉路口碰撞與其他事故方面有一定的幫助。

另外，隨著人工智能技術的廣泛運用，使得汽車內部傳感器產生了巨大變化，從單一監測數據，逐漸同其他技術相融合，呈現出了無人化、高效化的特點，有利于推動汽車行業的持續、穩定發展[5]。 例如，ADAS 系統屬于人工智能和汽車進行融合的典型， 除了涉及智能車速控制與自動泊車功能之外，還擁有碰撞預警、自動緊急制動以及盲點感應等相關功能， 促進了汽車整體性能與安全系數的提高。 這些功能可以在汽車行駛中展現出良好效果的原因除了與人工智能技術緊密相關之外， 還是各類傳感器緊密結合形成的結果。 憑借激光、圖像、防撞雷達等傳感器之間的有效配合， 能夠讓汽車在行駛中檢測周邊環境存在的障礙物，防止出現撞擊事故。 另外，雨量傳感器則能夠檢測汽車玻璃上的雨水量，進而判斷是否下雨，抑或是結合車窗內部傳感器，測算雨水量大小，然后自動開啟雨刷系統，確保雨雪天氣的行車安全。

4 智能汽車傳感器的未來發展趨勢

首先，隨著人工智能技術的不斷發展，汽車自動駕駛已經實現，今后汽車傳感器將表現出數字化、微型化以及智能化等特點。 因此，在未來發展過程中，汽車傳感器在體積方面會逐漸縮小，響應時間加快，功耗降低。例如，半導體集成電路技術將“MEMS”作為核心，其中的微型傳感器利用加工工藝，能夠將微米級信號、數據等處理設備，集成封裝在一個芯片之中。憑借此種方式，使得微型傳感器功耗得到了大幅度的降低，并且生產成本相對較低，可以實現規模化生產。今后，汽車傳感器還會擁有多功能的特點，即一個器件涉及多種用途與功能，有利于減少使用的器件數量，并加強可靠性與有效性。汽車傳感器智能化發展表現為對大規模集成電路、傳感器的結合，其中包含CPU，根據實際狀況還能夠植入相關算法和神經網絡，進而展現出AI 功能，促進ECU 工作量的降低，并減少成本方面的投入[6]。微處理器屬于智能化處理器的主要特點之一，除了能夠在信息檢測中進行使用之外，還可以進行信息處理和判斷，結合修正檢測獲取到的信息數據，降低由于溫度等環境因素引起的誤差， 抑或是利用軟件解決硬件難以解決的問題，諸如環境污染干擾等。

其次， 激光雷達是實現自動駕駛汽車的一項關鍵技術，但是，激光雷達并不能看到一切，深度相機將填補激光雷達的探測盲區。 激光雷達和3D 視覺的結合，能夠立即識別車輛的位置及其附近的物體， 以在幾分之一秒內做出必要的反應，以避免交通困難甚至災難。 同時，他們將確保駕駛員在必要時能夠隨時準備好接管車輛的駕駛任務。

最后， 近年來自動駕駛車上使用了多種多樣的傳感器，不同類型的傳感器間在功用上互相補充，提高自動駕駛系統的安全系數。為了發揮不同傳感器優勢，融合技術起著關鍵的作用。對于融合技術而言，則是自動化分析與綜合，高效率完成決策與估算相關信息處理的一個過程。這一點同人類感知較為相似， 各傳感器均擁有獨立的作用，當多層次布置傳感器，可互相補充與優化組合多空間的信息， 從而生成針對觀測環境相一致的解答。 總而言之，多傳感器數據融合與處理的重點在于：其一，各種類型傳感器對觀測目標數據進行全面收集；其二，提取傳感器輸出的相關數據，并進行針對性變換，歸納總結出具有代表性的觀察數據的特征矢量Yi；第三，把各個傳感器針對目標的說明數據基于同一目標進行科學分組， 這便是關聯；其四，借助融合算法，準確合成各傳感器數據，一致性描述這一目標情況。

5 結束語

綜上所述， 在推動人工智能技術與汽車傳感器進行結合過程中， 應重視對汽車傳感器工作原理的深層次研究，對其具體特征及作用進行了解，并基于汽車內部結構情況，對傳感器的功能與價值進行全面梳理。 同時，還需掌握人工智能時代背景下，汽車傳感器的具體運用，在傳感器中彰顯人工智能技術獨特效能， 進而更好地在汽車行駛過程中展現出傳感器的優勢，優化汽車行駛環境。另外，重視對汽車整體的分析，明確汽車傳感器未來的主要發展方向，促進其傳感器反應速度、精準性、可靠性的提高。只有加強人工智能技術與傳感器之間的融合，才可以更好地展現出汽車傳感器的作用， 讓汽車行業順利實現持續、穩定的發展目標。