ADAS测试员必知：传感器大揭秘！

ADAS测试员必知：传感器大揭秘！

引用

CSDN

等

11

来源

1.

https://blog.csdn.net/2401_84563320/article/details/138777707

2.

https://new.qq.com/rain/a/20241014A01CT900

3.

https://blog.csdn.net/AI_Green/article/details/138162885

4.

https://www.arrowsolution.com.cn/web/knowledge/article/188

5.

https://keymotek.com/solution_datalogging/

6.

https://www.auto-made.com/mobile/news/show-16028.html

7.

http://www.uml.org.cn/car/202405284.asp

8.

https://www.forwardpathway.com/137378

9.

https://m.ofweek.com/ai/2024-12/ART-201700-11000-30652524.html

10.

https://www.eetrend.com/content/2025/100588374.html

11.

https://i-newcar.com/index.php?m=home&c=View&a=index&aid=2156

随着自动驾驶技术的快速发展，高级驾驶辅助系统（ADAS）已成为现代汽车的重要组成部分。作为ADAS系统的核心组件，各类传感器的性能直接影响到系统的可靠性和安全性。因此，ADAS测试员需要深入了解各种传感器的工作原理、应用场景以及故障处理方法。本文将为您详细解析ADAS测试员必知的传感器知识。

ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）即高级驾驶辅助系统，是一种利用各种传感器监测车辆周围环境，为驾驶员提供辅助信息或直接控制车辆的系统。其主要功能包括自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）等，旨在提高驾驶安全性和舒适性。

在ADAS系统中，传感器扮演着至关重要的角色。它们负责收集车辆周围环境信息，如其他车辆的位置和速度、行人、道路标志、交通灯状态和道路边界等。这些信息经过处理后，为系统提供了准确的环境模型和动态变化的数据，使得车辆能够“看到”并“理解”其所处的环境。

ADAS系统主要采用四种传感器：摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达。每种传感器都有其独特的工作原理和应用场景。

摄像头传感器

摄像头通过捕捉光线形成图像，提供丰富的视觉信息，如识别交通标志、信号灯、行道线等。根据安装位置和视野不同，可分为前视、后视、环视、侧视以及内视摄像头。

• 前视摄像头：一般安装在风挡玻璃或内后视镜处，用于识别前方的道路、车辆和行人。可以实现前向碰撞预警（FAM）、车道偏离预警（LDW）、自适应巡航控制（ACC）等功能。
• 环视摄像头：通过多个摄像头的图像拼接，提供车辆360度全景视图，主要用于泊车辅助和周围环境监测。
• 侧视摄像头：通常安装在后视镜下方，用于盲点监测（BSD）系统。
• 内置摄像头：用于驾驶员监控系统（DMS），监测驾驶员状态，如疲劳、分心等。

摄像头的优势在于信息丰富、分辨率高且成本较低。但其性能受光照和天气条件影响较大，对算法要求也较高。

毫米波雷达传感器

毫米波雷达通过发射无线电波并计算物体与波之间的距离来工作，最典型的应用是防撞系统。其特点包括：

• 全天候工作：不受天气和光照条件影响
• 高精度测距：能够准确测量目标距离和速度
• 穿透能力强：能穿透雨、雪、雾等障碍物

毫米波雷达主要用于自适应巡航控制（ACC）、自动紧急制动（AEB）和盲点监测（BSD）等功能。但其分辨率相对较低，难以识别具体目标类型。

激光雷达传感器（LiDAR）

激光雷达通过发射激光束并测量反射时间来获取物体的距离和位置信息，形成三维点云数据。其特点包括：

• 高精度：能够提供高分辨率的三维空间信息
• 远距离探测：最大探测距离可达数百米
• 多目标识别：能同时监测多个目标

激光雷达主要用于自动驾驶汽车的环境感知，特别是在复杂交通环境中。但其成本较高，且易受恶劣天气影响。

超声波雷达

超声波雷达主要用于近距离物体检测和测距，适用于停车辅助和低速碰撞避免场景。其工作原理是通过发射超声波并测量回波时间来计算距离。

• UPA（超声波驻车辅助）：安装在前后保险杠，探测距离15-250cm
• APA（自动泊车辅助）：安装在侧面，探测距离30-500cm

超声波雷达具有成本低、适用于近距离探测等优势，但探测范围有限，易受环境影响，分辨率较低。

由于单一传感器存在局限性，现代ADAS系统通常采用传感器融合技术，将不同类型传感器的数据进行整合，以提高环境感知的准确性和可靠性。例如，将摄像头的视觉信息与毫米波雷达的距离信息相结合，可以实现更精确的目标识别和跟踪。

传感器性能测试

ADAS测试员需要掌握各种传感器的性能测试方法。以横向性能测试为例，主要测试方向盘转向的响应性能，包括阶跃响应、正弦输入和斜坡响应等工况。

• 阶跃响应：测试传感器对突然变化的输入信号的反应速度和准确性
• 正弦输入：评估传感器在周期性变化条件下的稳定性和精度
• 斜坡响应：检测传感器在渐变输入信号下的跟踪能力

故障诊断与处理

在实际测试中，测试员需要具备故障诊断和处理能力。常见的传感器故障包括：

• 数据采集异常：如数据丢失、噪声干扰等
• 设备损坏：如传感器硬件故障、连接问题等
• 环境影响：如恶劣天气、强光干扰等

测试员需要能够快速定位问题并采取相应措施，确保测试数据的有效性和完整性。

随着自动驾驶技术的快速发展，ADAS测试员的需求将持续增长。据预测，到2030年，美国约有400万个驾驶类工作岗位可能因自动化而消失，但同时也会创造大量新职业机会，包括ADAS测试与验证工程师。

ADAS测试员不仅需要掌握传感器相关知识，还需要具备软件测试、数据分析和系统集成等多方面技能。通过不断学习和实践，测试员可以逐步成长为自动驾驶领域的专家，为推动这一前沿技术的发展做出贡献。

ADAS系统的普及不仅提高了驾驶安全性和舒适性，也为汽车行业带来了新的职业机遇。作为ADAS测试员，深入了解各类传感器的工作原理和应用，掌握性能测试和故障处理技能，将为个人职业发展奠定坚实基础。随着技术的不断进步，ADAS测试员将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。