P+F洗车机传感器高的距离分辨率和测距精度与24GHz频段下的只有200MHz带宽的ISM频段相比，77GHz频段下的SRR频带可提供高达4GHz的扫描带宽，显著提高了距离分辨率和精度。其中，距离分辨率表示雷达传感器能够分离两个相邻物体的能力，距离精度表示测量单个目标时的精确度。

（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-IUR2-V15）

参数化接口，用于通过服务程序 ULTRA 3000 根据具体应用调整传感器设置,模拟电流和电压输出,同步选项,可调声功率和灵敏度,温度补偿

感应范围 : 200 ... 4000 mm
调整范围 : 240 ... 4000 mm
死区 : 0 ... 200 mm
标准目标板 : 100 mm x 100 mm
换能器频率 : 大约 85 kHz
响应延迟 : 最短 145 ms
440 ms，出厂设置
绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或程序功能检测到物体
黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：程序功能
黄色 LED 2 : 常亮：在检测范围内有物体时
闪烁：程序功能
红色 LED : 常亮：温度/编程插头未连接
闪烁：发生故障或编程功能没有检测到物体
温度/示教连接器 : 温度补偿 ， 评估范围编程 ， 输出功能设置
工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS
功耗 : ≤ 900 mW
可用前的时间延迟 : ≤ 500 ms
接口类型 : RS 232， 9600 Bit/s ， 无奇偶校验，8 个数据位，1 个停止位
同步 : 双向
0 电平 -UB...+1 V
1 电平：+4 V...+UB
输入阻抗：> 12 KOhm
同步脉冲：≥ 100 µs，同步脉冲间歇时间：≥ 2 ms
同步频率 :
输出类型 : 1 路电流输出 4 ...20 mA
1 路电压输出 0 ...10 V
分辨率 : 评估范围 [mm]/4000，但是 ≥ 0,35 mm
特性曲线的偏差 : ≤ 0,2 % 满量程值
重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值
负载阻抗 : 电流输出： ≤ 500 Ohm
电压输出： ≥ 1000 Ohm
温度影响 : ≤ 2 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿）
符合标准 :
UL 认证 : cULus 认证，一般用途
CSA 认证 : 通过 cCSAus 认证，一般用途
CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记
环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F)
存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F)
连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针
防护等级 : IP65
材料 :
质量 : 210 g
输出 : 评估极限 A1： 500 mm
评估极限 A2： 4000 mm
上升斜坡

泰安洗车机传感器IEPE型传感器的最大优点是测量信号质量好、噪声小、抗外界干扰能力强和测量 距离远，特别是随着科技的发展，现在已经有很多新型的数采系统很多都已配备恒流电压源，因此，IEPE传感器能与数采系统直接相连而不需要任何其他二次仪表，在振动测试中IEPE传感器已逐渐取代传统的电荷输出型压电加速度计。

代理洗车机传感器高精度、数字化，数字化转型已是各个产业发展的大方向，自然传感器也不例外，数字化的温湿度传感器有利于提高软硬件的适配性，通过软硬件的配合，有利于提升传感器的采集精度、自动化能力，进而提高设备的整体工作效率。

P+F洗车机传感器四、 智能驾驶域控制器：行泊一体将进入快速渗透期智能化快速发展之前，没有专门的自动驾驶芯片，相关的功能由 ABS、ESP 的 ECU负责，或者由整车控制器进行决策，但 随着车辆辅助驾驶能力的提升，传感器数量及精度提高，自动驾驶向着从低速到高速，从封闭到开放的持续演进，分布式架 构的辅助驾驶系统无法支持进一步向上演进的需要，集中式架构可实现感知共享、算力共享、电源共享等，软件统一架构， 支持功能不断进化迭代，使得“机器司机”自学习、自成长。

泰安洗车机传感器福瑞泰克成立于 2016年，创始人曾在吉利集团、奇瑞等主机厂工作多年。公司是本土全栈式智能驾驶解决方案和产品供应 商，产品涵盖 ADAS 智能驾驶域控制器，还包括相应的软件算法、集成测试能力。2021年公司交付 ADAS 产品超过 40 万 套，2022 年福瑞泰克高阶自动驾驶项目已驶入量产快车道。公司客户主要有一汽红旗、吉利、领克、长安、奇瑞等。 福瑞泰克作为本土 TIER1 具备几点优势：1）具备全栈自研能力。2）灵活的商业模式（可以交钥匙，也可以与产业链伙伴 深度互补）。3）辅助驾驶能力覆盖全面，灵活满足各种需求。4）更重视基于本土SOC 芯片进行域控制器的开发。 面向可量产的 ADAS 及自动驾驶场景，福瑞泰克 ADAS 解决方案包括 1V、1V1R 以及 1V3R；而基于自主研发的 ADC 域 控制器为软件载体平台的福瑞泰克高阶自动驾驶解决方案兼具高效灵活及性价比，既可以支持行泊一体，也可以支持更强大 的高性能 L2.9行车功能。融合方案利用硬件预埋、数据的不断优化和 OTA，实现功能和性能持续成长，系统控制更拟人化。 集成行车域控制器、泊车域控制器和 DMS 控制器,配合高精度地图和定位、后视相机的 ADC20 域控制器平台将于 2022 年 下半年面向乘用车客户进行规模化量产交付。福瑞泰克基于一汽红旗阩旗（R.Flag）技术发展战略和 FEEA3.0 电子电气架 构，使用最新的 “ADC30 域控制器平台”，搭载 360 度冗余感知的传感器组合，为一汽红旗面向 SOA 服务定制国内领先 的 L3级高阶自动驾驶解决方案获得成功定点，并将于 2023年在一汽红旗全新车型上实现全面量产，未来 ADC30 平台软硬 件产品和服务将运用到更多红旗车型。

代理洗车机传感器系统独特性体现在以下3个方面：①将压力传感器输出信号与STM32的快速处理能力相结合；②通过外接高精度A/D转换芯片完成对压力传感器输出模拟电压信号的模数转换；③通过软件平均滤波方法对系统输出电压进行补偿，进一步提高系统的检测精度。

基于TMR效应制作的MRAM具有集成度高、非易失性、读写速度快、可重复读写次数大、抗辐射能力强、功耗低和寿命长等优点，它既可以做计算机的内存储器，也可以做外存储器。作为内存储器，与市场上通用的半导体内存储器相比，它的优点是非失性、存取速度快、抗辐射能力强；作为外存储器，它比Flash存储器存取速度快1000倍，而且功耗小，寿命长。与硬磁盘相比，它的优势是无运动部件，使用起来与Flash存储器一样方便。TMR材料还可以做成各种高灵敏度磁传感器，用于检测微弱磁场和对微弱磁场信号进行传感。由于此类传感器体积小、可靠性高、响应范围宽，在自动化技术、家用电器、商标识别、卫星定位、导航系统以及精密测量技术方面具有广阔的应用前景。

更多的安全辅助装备其实也意味着需要更高精度的传感器来判断路况，以及更强运算能力行车电脑来计算和分析，以作出预警和控制车辆运动的指令。全新一代君越首次配备百万像素前摄像头、新一代长距离雷达，大幅提高车辆对前方情况的识别率。同时它也采用全新设计的电气架构，其包含了8路总线和27个ECU电子控制单元，大幅提升了整车大数据交互的处理运算效率，支持各个传感器的数据融合，提升了系统对目标识别的准确性、可靠性和及时性。

行泊一体域控制器覆盖更多驾驶场景，共享智能硬件(主控芯片及传感设备)，进行多传感器融合，简化 I/O接口、减少线束， 仅需开发一套底层基础软件及中间件，大幅提高域控制器开发效率并节省开发成本，更重要的是为辅助驾驶能力的持续升级 提供前提，将逐步成为智能车标配。 据高工智能汽车，2021 年中国乘用车前装标配搭载行车域控制器（含行泊一体）上险量为 52.8 万辆（+102%），搭载行泊 一体域控制器上险量为 37.34 万辆（+159%）。2022 年 1-5 月新车搭载 L2 级智能（辅助）驾驶的上险 179 万辆（+47%）， 其中搭载智能驾驶域控制器的为 23.72万辆，随着规模增加，成本逐步降低，高阶智能驾驶功能可逐步由高端车型向经济型 车渗透。我们预计 2025 年自动驾驶域控制器出货量将接近 500 万套。

在系统大规模应用的场景下,黑龙江省每个棚室蔬菜作为一个技术支持单元（面积约为1/15公顷）,按照20%的服务安装覆盖率,大约需要18万个计算节点。棚室物联网产生海量实时的流式视频文件和传感器数据,可能存在大量在线机器学习和实时判断的应用场景,仅靠传统关系型数据库难以处理[8,9]。大规模的视频流监测分析和海量物联网数据实时处理需要大数据技术作为支撑,在对Hadoop、Spark和Storm等分布式处理架构进行比较分析后,发现Storm的高效实时计算能力符合海量实时数据计算的应用场景要求,Storm的水平扩展和自动容错能力为服务的规模扩展和稳定运行提供了保障。基础设施层围绕Storm框架构建,主要由数据接入模块、数据缓存模块和Storm集群组成。数据接入模块负责快速获取物联网数据并接入到数据处理集群,本系统采用开源的分布式海量日志采集聚合传输系统Apache Flume实现各种实时感知数据的快速接入。在视频数据处理方面,由于棚室监测的大部分时间图像都不会发生显著变化,全程存储将造成大量空间浪费,因此通过视频处理库把摄像头的视频流转换为帧进行抽样存储,将帧数据以JSON的格式传递给Kafka Broker（一种高吞吐量分布式发布订阅消息系统）,供流数据缓冲组件和存储使用。数据缓存主要是提高海量数据的负载能力,避免因大量数据引起宕机,系统采用Kafka数据缓存模块保证消息的持久性和稳定性,每秒可处理数百万条数据。Storm集群负责实时海量数据处理,由1个Nimbus（主节点）和若干个Supervisor（计算节点）组成,应用Storm-Kafka插件可以持续不断地从缓存模块中读取数据,实时运算后分类存储。物联网数据进入MySQL数据库,视频数据经过截取处理后进入分布式数据库Hbase,如图2所示。服务系统充分利用Storm集群进行高速运算及存储,对外通过Apache Tomcat服务器提供统一标准的计算及存储服务,后台的Storm可以全自动按需弹性提供服务资源,按照系统的推广建设进度动态扩充,实现资源的集约化应用和服务效益最大化。