P+F洗车机传感器作为自动驾驶的热门传感器之一，激光雷达在2021年完成逐步降本后，已被不少准备竞争自动驾驶的车企规划上车，打算通过其测距优势的冗余，挑战更多应用场景。如今刚过一年，又有自动驾驶公司提出补盲激光雷达的新需求，开启了自动驾驶传感器的下一步探索。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,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 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 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 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
滨州洗车机传感器这一设计被称为 lidar-on-a-chip，采用 CMOS 晶圆厂的 300mm 制造工艺，一颗传感器的生产成本在 10 美元左右，相比市面上的激光雷达传感器来说简直是白菜价——据美国电气电子工程师学会旗舰出版物 IEEE Spectrum 当时报道，商用高端激光雷达系统的价格在 1000 到 70000 美元之间。
样本洗车机传感器首先，这个招标文件是通过美国空军的“小企业创新研究”机制颁布的。这个机制的目标是让美国的中小型企业可以绕过美军正式装备采购审批的那些繁文缛节，在一定程度上打入被几大军工集团垄断的市场，也能让美军接触到更多的创新和技术。但问题是，这些中小企业未必有足够的资质和实力来参与竞标。除了红外搜索与跟踪系统以外，这个招标文件还对其他设备的升级提出了一些要求，比如传感器融合，不依赖GPS的导航设备，雷达的改进等等。目前还没有企业正式投标，因此F-22到底什么时候能够装备IRST，还是个未知数。
P+F洗车机传感器如今，MIT 和 DARPA 的激光雷达传感器研发工作仍在继续。不久前 MIT 展示了新型固态 lidar-on-a-chip。2020 年 12 月 1 日，IEEE Spectrum 发表了一篇报道，讲述了 MIT 是如何推进下一代激光雷达传感器发展的。
滨州洗车机传感器传感器节点借助于其内置的形式多样的传感器，测量所在周边环境中的热、红外、声呐、雷达和地震波信号，也包括温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分、移动物体的大小、速度和方向等众多人们感兴趣的物理现象。传感器节点间具有良好的协作能力，通过局部的数据交换来完成全局任务。
样本洗车机传感器亮道智能在产品沟通会上，首次介绍了这款激光雷达具体的设计思路，并深入探讨补盲激光雷达在当前布置方案中的必要性，以及不同传感器应对corner case的差异。同时，亮道智能还判断，未来自动驾驶将持续走多传感器融合的路线。
接近传感器的测量原理包括电容感应、光学感应、雷达以及其他感应原理等。电容式接近传感原理使用导电元件（电极）来产生和测量电场。当物体接近电极时，它们会干扰这个电场，观察到的变化被用来估计它们的距离以及物体的性质，比如它的材料。因此，电容式传感器在一些文献中被称为电场传感器。电容式传感器主要有两种不同的操作模式。第一种模式称为电容单列模式，利用物体对传感器电极和远处地面之间电容的影响（见图3，左）。第二种模式，称为互电容模式，有时也称为差分模式，利用在传感器电极间电容上的物体的影响（见图3，右）。光学传感是机器人技术中最流行和最传统的接近传感形式之一。主要原理，如图4所示。近年来，由于片上系统雷达系统的发展，雷达传感技术在以人为中心的技术中越来越流行，这也使其在机器人平台上的集成具有很大的吸引力。最近，谷歌和芯片制造商英飞凌联合推进了这项技术，他们推出了一种60-GHz的雷达芯片，并集成了发射机和接收机天线，用于基于调频连续波(FMCW)的精细手势交互。FMCW雷达的工作原理如图5所示。
对于此轮融资的用途，Oryx Vision表示将会用于继续研发其独特的激光雷达技术，推进其商业化进程。激光雷达是自动驾驶领域的重要传感器，通过主动发射激光接受反射来绘制自动驾驶汽车周围的3D图像，帮助感知环境。
当使用同化时，应吸收更多类型的数据（例如，云和气溶胶观测）。目前，从现有观测中获取的信息内容中只有一小部分正在被同化，通常为与风、温度、水蒸气和化学成分等半连续状态场的同化有关的信息内容。应该在吸收包括云和气溶胶在内的不连续场方面取得进展。例如，粒子数浓度对云和辐射过程至关重要。这些变量目前极大地挑战了常见的数据同化方法，并且不容易观察到。相反，观察到云粒径分布的高阶矩。这些云变量可用于更好地约束模型。分享观察结果是第一步。可以通过共享开发同化系统的框架和将模型和数据整合在一起的共同观测运营商来深化协调。 社区已经在朝着这个方向前进，但应该加强这种努力，以扩展社区工具，用于观测的检索和不确定性分析。 这包括使用更广泛的辐射频率，包括雷达和激光雷达等有源传感器。
目前，国内乘用车市场虽然受制于法律法规，只能推广L2监管标准下的更多场景功能，但主流车企仍将系统失误率、脱管率，视作核心指标。因此，亮道智能认为要提高整个系统的能力，还是需要增加传感器的能力，而补盲激光雷达则是重要的硬件之一，接下来将有更多车企提出需求。
