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传感器的发展趋势丨先进传感器是智能装备的关键硬件入口

2017-02-18 08:06:17

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传感器是装备感受外界环境的重要硬件，决定了设备与外界环境交互的能力，是装备智能化的硬件基础，特别在很多智能装备中，传感器决定着装备的核心能力。1个典型的传感器由敏感元件、转换元件和调理电路组成。敏感元件用于直接感受被丈量，转换元件用于转化为电量参数。

传感器用处广泛、种类繁多。依照丈量对象可以将传感器分为检测光、放射线、声信号、磁信号、力、位置信息、温度、湿度、溶液流量流速等类型的传感器。每种检测一样对象的传感器又有多种利用和不同的实现路径。具体可见以下这张图。

目前，国内传感器技术发展与创新的重点在材料、结构和性能改进3个方面：敏感材料从液态向半固态、固态方向发展;结构向小型化、集成化、模块化、智能化方向发展;性能向检丈量程宽、检测精度高、抗干扰能力强、性能稳定、寿命久长方向发展。随着物联网技术的发展，对传统传感技术又提出了新的要求，产品正逐步向MEMS技术、无线数据传输技术、红外技术、新材料技术、纳米技术、陶瓷技术、薄膜技术、光纤技术、激光技术、复合传感器技术、多学科交叉融会的方向发展。

智能传感器让智能设备具有多种“感觉”

传感器作为智能设备唯1的自主式输入，相当于智能设备、机器人的各种感觉器官，智能设备对外界环境的感觉主要有视觉、位置觉、速度觉、力觉、触觉等。

视觉是智能设备最经常使用的输入系统，并可以分为两大类：1是直观的视觉，数据类型是像素组成的图片，典型的利用如机器视觉、物体辨认等，此类传感器有高速相机、摄像机等;2是环境模型式的视觉，数据类型是点云数据构成的空间模型，典型的利用是空间建模，此类传感器有3D激光雷达、激光扫描仪等。

位置觉是指通过感知周围物体与本身的距离，从而判断本身所处的环境位置，此类传感器有激光测距仪、2D激光雷达、磁力计(判断方向)、毫米波雷达、超声波传感器等。

速度觉是指智能设备对本身运行的速度、加速度、角速度等信息的掌握，此类传感器有速度编码器、加速感应器、陀螺仪等。

力觉在智能设备中用以感知外部接触物体或内部机械机构的力，典型的利用如装在关节驱动器上的力传感器，用来实现力反馈;装在机械手臂末端和机器人最后1个关节之间的力传感器，用来检测物体施加的力等。

触觉在智能设备中可以进1步分为接触觉、压觉、滑觉，此类传感器有光学式触觉传感器、压阻式阵列触觉传感器、滑觉传感器等，其中滑觉传感器是实现机器人抓握功能的必备条件。

除以上5种人体感觉之外，1些物理传感器还具有超出人体的感觉，比如生物传感器可以丈量血压、体温等，环境传感器可以丈量温湿度、空气粉尘颗粒物含量、紫外线光照强度等。这些超出人体感官的传感器如今被可穿着装备搭配起来，可穿着装备从而被赋予了扩充人体感官的功能。

传感器研发趋势

随着微电机系统(MEMS)、激光技术、高科技材料等的技术进步，传感器的研发显现多样化的趋势，有的利用生物材料摹拟人类皮肤，创新传感器的触觉;有的利用MEMS技术研发微型智能化传感器，从而有益于复杂系统的集成;有的利用高精度的激光技术创造激光雷达，从而利于系统实时感知周边障碍物与环境等等。

然而整体而言，传感器的研发进程显现两阶段的趋势：1、技术创新，根据未能满足的需求开发新产品。在第1阶段中，传感器研发创新的方向源于智能设备、创新设备的需求，研发人员根据使用需求，创新出新型传感器。2、本钱下降，利用落地，产品逐渐切合产业化需求。在第2阶段中，在研发创新的进程中，为了满足人们对智能设备产业化利用的需求，研究人员从对技术开发的关注转为对本钱降落的关注，以实现传感器大范围生产，智能设备产业化利用的愿景。

3D激光雷达就是这样1种从功能创新中诞生，又开始进入商业化开发的传感器。下面以激光雷达为例，梳理传感器典型的发展趋势。

研发趋势1：技术向高阶延展

3D激光雷达的出现是为了满足系统对实时空间感知的需求而出现的，无人驾驶汽车、无人机等自主移动式机器人出于空间辨认、自主避障、计划线路的目的，需要1个传感器能够实时对周边环境进行扫描，从而获知周边障碍物和道路的距离信息，由此3D激光雷达应运而生。

3D激光雷达的研发进程本质上是激光测距技术的升维，和实现的需求逐渐升级的进程，激光测距技术是3D激光雷达的基础。最早激光测距仪的出现，解决了点到点1维距离丈量的需求;然后2D激光雷达的出现，解决了在1个扇形平面内感知接近物体的需求，丈量的是平面内的距离;如今3D激光雷达，通太高速变化激光投射角度，对周边环境实时扫描获得距离信息，解决了在3维空间内的障碍物和环境辨认需求，丈量的是3维空间内的距离。

3D激光雷达利用最热门的领域莫过于无人驾驶汽车，以3D激光雷达为主导的无人驾驶感知系统是现今无人驾驶领域采取的主流技术线路，但是3D激光雷达的本钱1直是此技术线路的痛点。以生产3D激光雷达最为知名的Velodyne公司的产品为例，3款产品按性能最高到底的售价分别为8万美元、2万美元、8千美元。在无人驾驶汽车研发测试阶段，包括谷歌、百度在内的科研机构1直采取8万美元的版本进行测试，据了解，谷歌无人驾驶汽车的总本钱约为30多万美元，而该款64线型的3D激光雷达HDL⑹4占整车本钱的25%。

研发趋势2：本钱随利用下降

经过了研发第1阶段技术创新以后，本钱太高是以3D激光雷达为主的无人驾驶感知系统的主要问题，传感器生产公司对激光雷达研发的关注点从功能增强转变成本钱控制，由此进入了研发第2阶段：下降本钱以实现产业化利用。

在素有“电子消费领域科技风向标”之称的2016CES大会上，激光雷达科技企业Velodyne和Quanergy都展出了新型3D激光雷达。Velodyne的Puck Auto和Quanergy的S3与之前相比都是小型化的改进产品。

Velodyne公司的Puck Auto采取32线激光，扫描范围达200米，可以认为是VLP⑴6的加强版，相比于VLP⑴6更加切合于无人驾驶汽车的使用需求，相比于另外两款产品价格本钱更低。该公司已与福特公司达成合作意向，未来福特公司的无人驾驶汽车Fusion将配置2台Puck Auto，并且Velodyne公司负责人称他们将进1步下降产品本钱，目标控制在1000美元以下。

Quanergy公司的S3是与德尔福公司合作开发的固态激光雷达，采取8线激光，内部无旋转部件，可集成于整车内。在此前的报导中，Quanergy公司的CTO表示每台S3本钱在200美元。价格极低的缘由在于产品的配置，“8线”、“固态”这两个特性决定了本钱的有效控制。“固态”意味着不能360度转动，只能探测前方，但探测范围的不足，可以用数量来弥补，在车身4角布置4台或6台S3，是德尔福无人驾驶汽车所探索的方案。

通过这两个美国科技企业在2016CES上发布的新产品，我们可以得知激光雷达的技术特性正逐渐切合无人驾驶领域的产业化需求，去除测试阶段的冗余硬件配置后，本钱有望大幅下降。

传感器利用趋势：同类结合、多种组合、场景创新

传感器作为智能设备除人工设置参数之外的唯1输入，其重要性不言而喻。传感器感知外界环境的能力，决定了智能设备信息输入的准确性和丰富性。对传感器的有效利用的创新，常常也是智能设备功能创新的基础。智能设备对传感器的创新利用主要有以下3种趋势：

同类传感器结合使用，单1功能上的纵向深度结合

这类情况下，系统在单1功能上常常有着极高的需求，为满足系统在单1功能上的高复杂需求，同类传感器有机结合，构成的冗余结构保证了系统在该功能上的安全性。如无人驾驶汽车的感知系统，多种视觉、位置觉传感器的有机结合，构成了相互补充的冗余结构，从而保证了系统能够正确、高效地实时感知外界环境，做出正确驾驶决策。

此时，传感器之间在功能上常常有着主导和辅助的区分和联系，起主导作用的传感器是产品实现的核心技术壁垒。

多种传感器组合使用，多种功能上的横向广度组合

为满足系统多类型、多层次的输入输出需求，多种类型的传感器创新组合，构成智能设备的多种感觉，根据多种感觉构成智能反馈。如情感交互性机器人Pepper和其他陪护型、早教型机器人等，多种感官的组合构成了视觉、位置觉、听觉等情感感知系统，再通过内部的人工智能算法构成智能反馈。

此时，硬件之间不存在主次之分，系统和算法芯片也一样发挥重要作用。

新型传感器利用于传统装备，赋予装备智能化的生命力

新型智能传感器利用于传统装备，赋予传统装备“感觉”，从而升级为智能装备。如激光雷达与扫地机器人的结合，构成了路径计划式的扫地机器人;血压传感器、心率传感器、位置传感器和手表、手环的结合，构成了集各种健康监控功能于1身的可穿着式装备等。

这类情况下，由于传统装备本身具有需求，因此是主要1种存量市场的渗透替换现象，而新型传感器利用带来的效果改进具有明显的消费者基础。

下面我们分别以无人驾驶汽车的感知系统、Pepper机器人、扫地机器人为例，梳理传感器利用的趋势。

利用趋势1：同类传感器叠加，单1功能上的纵向深度组合

以搭载大量传感器的无人驾驶汽车为例。无人驾驶汽车通过感知系统实现自主辨认障碍物、道路、交通讯号，该系统是机器取代驾驶员的关键。该系统主要由各种“视觉”“位置觉”传感器结合而成，同种类型的不同传感器彼此辅助、弥补，构成多重安全保障，保证了系统的高安全性。

利用趋势2：多种传感器搭配，多种功能上的横向广度组合

多种传感器的组合利用构成的产品创新是最为常见的传感器利用趋势，功能的创新和组合在未来也将催生多种情势的新型智能设备，特别在家庭利用、社会服务、公共服务等领域。以日本软银团体研发的情感交互型机器人Pepper为案例，该机器人就是1种典型的多种传感器组合使用的产品，Pepper配备了多种传感器以实现视觉(摄像头、红外传感器)、位置觉(激光测距仪)、听觉(麦克风)、触觉(接触觉传感器、滑觉传感器)等感觉，并配备了特制显示屏以实现脸部表情和心情的表达，构造了机械手臂以实现肢体语言等等。

Pepper机器人的主要传感器有：

(1)位于头部和嘴巴的摄像头，用来辨认物体和记录影象;

(2)位于双眼的激光发射器和激光接收器，用来丈量目标物体与自己的距离;

(3)位于头部的红外线传感器，用来辨认人的脸部轮廓，从而进行人类情绪的判断;

(4)位于手部的接触觉传感器、滑觉传感器，用来实现物体抓握等功能;

(5)其他，例如麦克风和用来辅助机械内部结构的力学传感器等。

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Pepper机器人的传感器之间其实不存在主次的关系，各种硬件“同等”地服务于整体系统。其人类情感辨认系统、语音判断与反馈的人工智能系统是决定产品高低的关键性技术。

利用趋势3：新型传感器利用于传统装备，场景创新萌生生命力

新型传感器利用于传统装备是1种场景创新，最典型的案例如出货量处在爆发期的扫地机器人。扫地机器人有随机碰撞式和路径计划式两种，长时间来看，路径计划式扫地机器人由于其清洁效力高、脱困能力强、方便快捷等特点将逐渐取代随机碰撞式机器人。路径计划式扫地机器人中，又有3种不同技术线路：GPS技术、视觉技术、激光技术。

GPS技术使扫地机器人清楚本身所处的房间内的位置，有效避免了重复清算，提高了清洁效力，但是不能躲避障碍物，因此对障碍物的探测还是采取“碰撞式”。此类扫地机器人如iRobot的Braava系列、Proscenic的Pro-JOJO系列等。

采取视觉技术的扫地机器人主要由iRobot掌握，采取VSLAM视觉定位技术，通过摄像头拍摄的图象进行定位算法处理。

激光技术是指扫地机器人配置旋转式的激光测距传感器(2D激光雷达)，快速获得与周边障碍物的距离，通过不同的算法进行障碍物辨认、位置判断与路径计划。

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