汽車上的感測器好像有100多種吧：

主要的感測器有:

a.空氣流量計;b.節氣門位置感測器;c.曲軸位置感測器;d.氧感測器:檢測排氣中的氧濃度;

e.進氣溫度感測器:f.胎壓感測器及路況感測器等等，還有很多，其實都是為安全行駛提供幫助的模組，感測器多說明車子執行中需要大量資料做為依託，讓駕乘得到安全保障。

以前機械時代沒有太多，全靠人看，現在有感測器，最重要一點是保證人的安全，其次是現代化汽車的很多功能，比如雷達探測，360度視覺化停車，跟車，定速巡航！等等

汽車為什麼有這麼感測器，作用都是幹嗎的，你這個問題覆蓋面太大了，汽車上的感測器太多了。

汽車上的感測器很多，分幾大類，比如氣囊一套，就有碰撞感測器，氣囊電腦，方向盤裡面還有個遊絲也就是氣囊線圈，還有主副氣囊，很多車還有氣簾，座椅氣囊等等。光氣囊就有這麼多。

一部汽車，有發動機系統，電器系統，氣囊系統，剎車系統，轉向系統，ABS系統，ESP系統，一般車就這些系統，有的高檔車系統更多，這些系統都帶有感測器。

就那發動機來說，這是感測器最多的，氧感測器，凸輪軸位置感測器，曲軸位置感測器，碳管電磁閥等等。

所以說你要問，就要問那個系統有什麼感測器比較好回答。

感測器是指能感受規定的物理量，並按一定規律轉換成可用輸入訊號的器件或裝置。簡單地說，感測器是把非電量轉換成量的裝置。感測器通常由敏感元件、轉換元件和測量電路三部分組成。

我們常見的和容易理解的感測器主要有：

1.里程感測

2.機油壓力感測

3.水溫、氣溫感測

4.空氣流量、空氣濃度

5.ABS感測

6.安全氣囊感測

7.轉速與速度感測

8.位置感測

9.光強度感測

10.圖示感測

相信從以上名稱就能知道它們各自的作用了吧。

這問題太專業，我試試：

1霍爾感測器，用來感應位置的。如凸輪軸位置

2氧感測器，用來監測尾氣排放的。

3壓力感測器，感應壓力，如機油壓力汽油壓力

4重力感測器，裝在座墊上，感應坐沒坐人

5離心率感測器，車子底盤控制系統需要它

6 碰撞感測器，安全氣囊是否引爆需要它

7超聲波感測器，倒車或室內防盜需要它

真的太多了，不一一答了，總之一部豪華車子簡直就是高科技武裝的，科學家工程師真厲害。

現在的汽車也算是精密電子儀器了。對於很多高階產品來說，感測器是為了更好地服務中央處理器來對當前的行駛狀態以及駕駛環境進行檢測。

汽車的感測器有一部分是對外的，這部分感測器是為了獲得前方路況以及周圍的駕駛環境，一方面可以給駕駛員提供更多的資訊，減少視野盲區，以及在駕駛員沒有做出反應的情況下，幫助駕駛員避免危險。這部分感測器也會幫助車輛實現自動駕駛或者自動駕駛輔助的功能。

另一部分感測器是對裝置的，包括對車輛的發動機、水溫、機油位等狀態的監控，從而幫助處理器在第一時間檢測到車輛的不良狀態，這些感測器是為了減少人工檢測的成本，可以由電腦自動完成。

最後一部分來自對駕駛員和駕駛環境的感測器，比如對駕駛員姿態，室內溫度等等，主要是為了提供更好的駕駛環境以及更舒適的自動駕駛體驗。

車用感測器是汽車計算機系統的輸入裝置，它把汽車執行中各種工況資訊，如車速、各種介質的溫度、發動機運轉工況等，轉化成電訊號輸給計算機，以便發動機處於最佳工作狀態。車用感測器很多，判斷感測器出現的故障時，不應只考慮感測器本身，而應考慮出現故障的整個電路。因此，在查詢故障時，除了檢查感測器之外，還要檢查線束、插接件以及感測器與電控單元之間的有關電路。

現在的汽車都是往電子化、智慧化的方向進行發展，汽車感測器是電子控制系統中一個不可或缺的部分，使用不同型別的汽車感測器能夠解決很多機械裝置不能控制的問題， 比如說像以前柴油機使用機械的調速器來調節油壓、控制噴油量，控制油量的方式不是很精確，但是現在的電控高壓共軌柴油機使用油壓感測器來檢測油壓，透過油壓的修正作用，就可以精準控制噴油量。

現在一般的小車上使用的感測器大概是有幾十個，而像賓士、寶馬等高配置車型使用的電子技術越多，那麼使用的感測器也越多，達到的兩百多個。下面是我對汽車的感測器進行分類和總結，大家也可以看看這些感測器的作用是什麼。

感測器是一種檢測裝置，能夠把被檢測到的資訊轉換成為電訊號或者其他形式的訊號輸出，以滿足電子控制單元ECU儲存、處理和記錄等功能，ECU透過這些訊號進行控制執行器。這個就和我們透過大腦控制身體的某個部位動作很相似，比如我們要踢球，首先我們要知道球的位置與球到球門的距離，然後我們才好確定使用腳的什麼位置進行觸球，如果踢的球打飛了，那麼我們就會知道擊球的位置是否正確和力度大了還是小了，透過不斷的訓練，那麼我們也可以成為任意球大師。

汽車ECU的控制方式有開環和閉環控制，工況不一樣，控制的方式也是不一樣的。感測器負責收集汽車執行過程中的引數變化，並把變化的機械運動狀態轉變為電引數狀態（電流、電阻和電壓都可以），ECU透過處理並把車輛狀態提高警告燈的形式機械輸出，使車主們知道汽車各部分的狀態，以便更好的駕駛車輛。汽車電子控制系統主要是由三部分組成：感測器、ECU和執行器。

曲軸位置感測器、凸輪軸位置感測器

這兩個感測器是控制發動機點火和噴油的主要訊號，我們知道發動機點火的順序是1→3→4→2，這個點火的順序就是由凸輪軸位置感測器確定的，但是完成一個做功行程就是由曲軸位感測器來確定。感測器的工作原理都是利用轉動的轉子訊號切割磁感線產生交流變化的電流，透過處理後傳遞給ECU。

空氣流量計和壓力感測器

這兩個感測器是檢測進氣量的，空氣流量計是直接測量進氣量，進入了多少空氣就計算多少g的空氣，作為決定噴油的主要需要之一，將訊號提供給ECU計算噴油量個點火正時。

而壓力感測器是間接測量進氣量的，透過壓動內部膜片的變化來輸出電壓變化。壓力感測器主要是測量節氣門後方進氣管內的絕對壓力值，如果節氣門開度大，則進入的空氣就多，輸出的訊號電壓就大。

有的大氣壓力感測器安裝在ECU內部，可以在高原的地區起到海拔修正的作用，當遇到外部海拔高度變化時起作用，感測器把這些變化變為電訊號儲存在ECU內。

節氣門位置感測器

節氣門位置感測器安裝在節氣門軸上，在開啟節氣門時，那節氣門開度訊號傳遞給ECU，用於改變噴油量使用，比如我們踩油門踏板多一點，那麼噴油器單位時間內噴油的次數就增多。

該感測器有線性變化的和開關變化的，開關變化節氣門位感測器主要檢測兩個工況：怠速工況和全負荷工況。線性變化的感測器能實時檢測節氣門的開度，包括髮動機的每個工況，線性變化的感測器應用十分廣泛。

氧感測器

氧感測器檢測尾氣中氧氣濃度佔比多少，從而間接判斷出進入氣缸內的混合氣燃燒的狀況，以便實現對空燃比的控制（閉環控制），排氣中的氧氣濃度多少，代表混合氣是過濃還是過稀，ECU根據該訊號指令噴油器增加還是減少噴油。

底盤上的感測器包括懸架、變速器、轉向和制動等系統，透過這些感測器可以實現車輛的良好操作和行駛穩定性。

1、懸架系統上的感測器

這型別的感測器主要使用在空氣懸架上，使用液壓筒式的減震器懸架系統是沒有感測器的。空氣懸架需要在車身的高度升降，懸架軟硬調整等，透過懸架系統的感測器可以檢測分析出不同資料，對車輛狀況進行調整。主要的感測器有：車身高度感測器、側傾角感測器和車速感測器等。

2、變速器上感測器

汽車上有手動和自動變速器，自動變速器使用的感測器多一點，但是手動變速器和自動變速器都有一個共同的感測器：車速感測器（輸出軸轉速感測器）。自動變速器ECU透過收集各方面的能夠使用的感測器訊號來控制變速器的換擋點和鎖止離合器的鎖止點，使汽車的動力性和燃油性得到合理化。除了車速感測器外，還有加速度感測器、變速器油溫度感測器等。

車身上的感測器主要是為了提高汽車的安全性、可靠性和舒適性等，比如用於自動空調系統使用的溼度感測器、光照感測器等，用於車距保持的超聲波感測器和距離感測器，提高夜間行駛安全的紅外線感測器等。

除此之外在開車時，我們也經常要使用導航，使用的感測器有車速感測器、陀螺儀、羅盤感測器和方向盤角度感測器等，可以使車主在駕駛汽車過程中，能及時瞭解道路情況。

總結：透過上面的分析可以知道，汽車感測器是電子控制的訊號源，能把汽車的各種工況訊號轉變為電訊號傳給中央控制器，使汽車達到最好的執行狀態。

所謂的自動駕駛，實際就是一個模仿人類駕駛的行為。

人開車，遇到任何一種狀況，都需要先感知，再思考，最後行動的這麼一個過程。

而自動駕駛的感知就是來自於各種探測裝置，那麼為什麼現在自動駕駛需要高畫質攝像頭、紅外攝像頭，毫米波雷達，鐳射雷達，超聲波雷達、聲音感測器，GPS等定位裝置來感知。

不是不想節省，而是節省不了。

實際上，車企比我們任何消費者都想節省成本，因為成本越低他們賺得越多啊，沒有人和錢過不去。但是因為汽車作為我們消費者最常用的交通載具，安全絕對是放在第一位的，其中也包括成本。

早期的ADAS基本方案就是一個車頭毫米波雷達+一個駕駛位擋風玻璃下的攝像頭+車尾超聲波來答的配置，因為三個零部件成本不高，技術成熟，而且可以實現L2級別的大多數功能，如自適應巡航，AEB，LKA，行人保護，交通標誌識別，倒車輔助等。

而現在為了達到更好的智慧輔助駕駛，是不能模擬人的狹小視角為基礎的。感知的範圍需要覆蓋遠中近距離，車輛周圍的全部立體空間。其中即便只用一種感知裝置，比如特斯拉推崇的全攝像頭自動駕駛模式，也必須要多個攝像頭來探知不同角度的周圍環境，包括能看到地面和天空，務必做到在任何駕駛中，都能杜絕盲區的出現。

因為每一種感知裝置，探測距離有長中短，也有不同的FOV（視角）的，HFOV(水平視角)，VFOV(垂直視角）。

為了讓車輛擁有360°無死角的盲區，必須要覆蓋所有的方位和視角。

但實際上，現在主流的自動駕駛方案中，上述的每一種車輛感知的裝置都有著其存在的必要，只有多個感測裝置融合，在範圍、精度、FOV、取樣率、成本和一般系統複雜性之間做好平衡，才能打造出一個安全的智慧自動駕駛所需要的感知。

毫米波雷達

毫米波雷達的工作原理就是透過發射無線電訊號（毫米波段），再將反射的零散訊號收回，來探測感知周圍物體，透過演算法（閾值去掉噪聲值留下訊號能量峰值）得到反射點的資訊，再得到汽車和其他物體之間的相對距離、相對速度、角度、運動方向等。

由於毫米波雷達的穿透性較好，可以輕鬆穿透塑膠，所以常安裝在汽車的前保險槓處，塑膠板的裡面。

毫米波的最大優點就是無視天氣，穿透霧氣、煙塵的能力強，受到環境因素影響較小，可以保障在日常情況下的使用。

毫米波雷達早期為24GHZ，探測距離短，精度低，探測距離大概50米到100米，精度大概是40-70CM的解析度。而最近兩年推出的77GHZ的探測距離遠，能達到200米以上，精度相對較高，大概是10-40CM解析度。但因為成本較高，還是主要用在高階車型上，如果要達到更好的輔助駕駛級別，一般至少一個77GHZ毫米波雷達（車頭）搭配多個24GHZ毫米波雷達（車側）來使用。

毫米波雷達雖然成本較鐳射雷達低，工藝也成熟，元器件也小，但是它也有著致命的缺點，那就是解析度低，無法清晰辨別較小的物體，且對金屬極為敏感。

假設40CM一個反射點，即便是77GHZ的毫米波雷達動態掃描到車前方的人體正面，很有可能也就得到十幾個點，如果行人對於毫米波雷達還是側面的運動體態，那可能接受過來的訊號就幾個點，關鍵這幾個點旁邊還有干擾物，比如行人從一棵樹旁邊經過，行人拖著個大箱子，要從這一堆稀疏的點上分析出這是個人還是個其他什麼玩意，要是人的肉眼，肯定是看不出來的。

如果要更清楚辨別較小物體，雷達的探測閾值需要設低，但毫米波雷達又對金屬敏感度太高，調低閾值噪點增多，這樣的結果就是會有越來越多“鬼影”的出現，會出現眾多的虛報物體。你可以理解為一個超級近視的人取下了眼鏡，想要分辨一個遠處的閃閃發光的小物體，他越努力看，就越會看到四周到處都是晃動的影子和物體，哪怕前面啥東西都沒有，他都不一定敢往前走。

所以毫米波雷達分辨大型物體（前方車輛），抗天氣干擾能力一流，但你指望這個精度幾十釐米級的雷達能夠準確分清楚高速行駛車輛的前面是個啥玩意，肯定是不行的。因為它的一驚一乍，一路上動不動給你虛報，那麼車都不用開了，就不停急剎著玩就好了。

所以，現在AEB裡面，越來越多的企業把毫米波雷達的權重給調低了，要判斷前方有沒有障礙物，是個什麼障礙物，還是得高畫質攝像頭點頭才行。

當然如果高畫質攝像頭認為前方拖著個大樹走的卡車或者沒拖貨的一個超低平板卡車，都不屬於車輛，不管毫米波雷達的內部示警，車速完全不減地撞上去，也真的純屬正常。

高畫質攝像頭

汽車攝像頭是最接近人類視覺的車輛感知外界的手段了。

車載攝像頭一般都擁有較廣的垂直視場角，較高的解析度，還能提供顏色和圖形的資訊。這就可以達到駕駛輔助中的行人、腳踏車、機動車等的識別。也可以分辨出路標，如路上的地面標線，路側的限速標識。

如果採用的車載立體攝像頭（如雙目攝像頭），還能計算出汽車和其他物體的相對距離，相對角度。（所以說馬斯克說可以自動駕駛不用毫米波雷達，可以全部用攝像頭來代替。）

但如果要盲點檢測，全景泊車、泊車輔助，就需要在車身上佈置多個攝像頭，達到車周的覆蓋空間無死角。

車載攝像頭一般都是由CMOS鏡頭，晶片，記憶體，外殼組成。原理就是將拍攝到的影象轉為二維資料，進行影象匹配識別，分辨出拍到的物體是行人、汽車、腳踏車、電動車、交通標識等。

現在的攝像頭排布，基本上都會採用前視，側視，後視，內視的排布，包括廣角鏡頭，長焦鏡頭，數量從5個到10個不等。

車載攝像頭的優點就是解析度高，採集資訊豐富，最符合人類視覺的語義資訊，成本也低。

但缺點也很明顯，因為是靠光的反射來進行拍攝，就會受光照影響較大，黑夜裡基本無法使用。且受環境天氣影響較大，雨雪、大霧，灰塵、昆蟲等都會影響到攝像頭，導致它無法全天候全地形工作。另一個缺點，就是隻能採集平面資訊，無法採集深度資訊，三維立體感不強，且拍照邊緣容易有失真現象，即便後期進行演算法修正，也有可能造成圖形的誤判。

所以，毫米波雷達的解析度低，車載攝像頭又受到光照影響和無法構建3D圖形，那麼就需要一個解析度高，不受光照影響且能構造清晰3D圖形的探測器，那就是現在比較熱門的鐳射雷達。

鐳射雷達

鐳射雷達，靠發射鐳射束，然後接受到目標回波，與發射訊號做出對比後，從而得知物體的相對位置和速度等資料。

目前最主要有三種類型的鐳射雷達。

快閃鐳射雷達，用單個的大面積鐳射脈衝來照亮探測的環境，現在最常用的，大家說的基本就是TOF鐳射雷達。早期車企做實驗時，大部分都頂著一個雷達包，那就是機械鐳射雷達，使用一個旋轉元件，通常裝載在車頂，讓鐳射雷達可以360°覆蓋周圍。

另外一種固態鐳射雷達，就沒有移動部件，只有固定的視角，使用多個感測器來覆蓋車輛周圍，現在上市的車輛配置的鐳射雷達，基本都是這種。

微機電系統鐳射雷達（MEMS），透過非常微小的鏡面，用電壓來改變鏡面，來調整發射鐳射的角度。

光學相控陣雷達（PA），透過光學相控陣（有多個光頻移相器組成）發射鐳射雷達。

鐳射雷達的優點就是解析度高、精度高，對比10CM級別精度的毫米波雷達，鐳射雷達的精度可以輕鬆到毫米級別，可以輕描淡寫給所有周邊大小物體建立3D立體圖形。

網路有個經典的點雲圖，就是描述的鐳射雷達的效果。

而鐳射雷達的角解析度更是超過毫米波雷達數個等級，輕鬆可以達到0.1°，也就是說可以分辨3KM距離上的相距5M的兩個目標。

鐳射雷達比起毫米波雷達，能抗電子干擾。因為毫米波雷達發射的是無線電訊號，屬於電磁波，在我們的周圍，存在著大量各種電磁波，所以會干擾毫米波雷達的判斷。而鐳射雷達則不會受到此類干擾。

但是鐳射雷達由於是光束，會受到空氣中微粒的影響，所以雨霧霾塵裡會急速衰減，傳播距離大大受限。對比攝像頭，鐳射雷達無法分辨平面圖像，所以也無法分辨圖形和顏色的含義。

而且還是因為是光束，所以也會受到折射面和Sunny的影響，比如反光強烈的物體會造成鐳射雷達的誤判，容易在點雲中形成和現實物體完全不同的“虛影”、“重影”。

而且鐳射雷達現在的造價還十分高昂，市面上的32線鐳射雷達（掃描資料量70萬點/秒）級別的，售價就高達數萬美元。線束越多，垂直角解析度越高，精度越高的鐳射雷達就越昂貴。

但隨著自動駕駛的快速發展，需求量越來越大，國內廠商的發力。有望到2023年，上述的鐳射雷達的售價降到千元級別。

超聲波雷達

超聲波雷達是透過發射並接受超聲波（機械波），根據時間差算出障礙物距離，測距精度達到1-3CM。

超聲波雷達一般有UPA和APA，APA和UPA的工作頻率不同，不形成彼此干擾。

UPA的探測距離一般在15CM-250CM。通常安裝在汽車前後保險槓上，用於輔助泊車。

APA的探測距離在30-500CM，如果要進行自動泊車，車輛的側面也會裝有超聲波的感測器，用於測量側方障礙物的相對距離，這裡一般用的是APA.因為APA的探測距離較遠，也可用在駕駛的時候探測後方、側面是否有來車過於靠近。

超聲波的優點是成本極低，製作方便，遇到障礙物後反射效率高，且耗能低，與障礙物近距離時的抗自然因素干擾能力強，雨雪沙塵等惡劣天氣都能使用，也不受光暗度的影響。

其缺點就是因為是機械波，所以受溫度影響較大。零攝氏度的波速為332m/s，30攝氏度的波速為350m/s，所以溫度過高或者過低，車速如果過快，都會造成超聲波測距的誤差，所以現有的輔助泊車還是自動泊車，實際都是要求人的視線同步進行觀察的。

且因為超聲波散射角大，方向性不集中，無法精準描述障礙物位置，且在測量較遠距離目標時，無法保障精度。

上述這個超聲波雷達的弊病，也是很多人對自動駕駛AEB不理解的地方。

但是因為倒車的原理是用超聲波雷達的特性，在近距離可以很精確判斷後方有無障礙物，但是超聲波雷達距離越遠靈敏度越差，5米以上就無法判斷障礙物的相對距離，且方向性較差，無法精準描述障礙物位置。所以車輛行駛中，如果前方一百米處有障礙物，超聲波雷達是無法辨別出來的，等靠近了幾米後報警再剎停，因為車的速度在這裡，百公里剎車都是三四十米起，用超聲波雷達來高速測距再剎停，黃花菜都涼了。

而現有的智慧輔助駕駛中，毫米波雷達的分辨精度極低，且對金屬敏感，容易產生噪點，而攝像頭靠演算法（智慧AI）來對比障礙物，一旦融合資料在演算法的辨析裡出不來，前方障礙物就會被無視掉。

綜上所述，就應該知道毫米波雷達，攝像頭，鐳射雷達，超聲波雷達是如何揚長補短的。

毫米波雷達精度低，但是可以方便得到周圍物體的相對速度和距離。攝像頭可以獲得平面圖形，看懂交通標識和分辨顏色。鐳射雷達探測精度高，可以獲得周圍物體的三維影象。超聲波雷達在短距離測距中有著極大的成本、能耗低的優勢。

所以自動駕駛走向完善，還是需要多種感知裝置來進行一個搭配，才能在範圍、精度、FOV、取樣率、成本和一般系統複雜性之間做好平衡，搭建一個完美的感知平臺。

汽車的電路系統，包括很多的感測器，作用也比較多。有的是提前示警，提示車輛故障資訊的，有的是監測車輛正常行駛的，像一些比較新的車型裡還有很多其他的功能。不過，整體來講，都是為了提供給駕駛者更好的、更方便的駕駛體驗。