设备故障诊断系统资讯：车载摄像头和雷达传感器等智能技术传感器可以用于自动驾驶

对于汽车来说，摄像头和雷达传感器的开发使其在所有天气和环境中都能看到，这是自动驾驶技术崩溃的开始。无线振动传感器基于无线技术的机器状态监测，具有振动测量及温度测量功能，操作简单，自动指示状态报警。应用于工业设备状态管理及监测控制系统；适合现场设备运行和维护人员监测设备状态，及时发现问题，保证设备正常可靠运行。设备故障诊断系统具有缓变信号（如温度、压力、转速、流量等）与动态信号（如振动信号）的数据融合处理功能；具有黑匣子记录功能；系统满足车辆振动冲击环境下的使用要求。振动故障诊断监测系统分析范围20KHz；缓变信号通道不少于32路，16位精度，动态信号通道不少于4路，102.4kS/s；系统变携，可以自带电源连续工作4小时。

在这样的前提下，美国率先于1980 年就开启了自动驾驶汽车在军事领域的应用。美国的国防高级研究计划局（DARPA）和卡内基梅隆大学，分别以摄像头为主、其他传感器为辅开发出不同的自动驾驶汽车的原型。 由此开始，无论是摄像头，还是包括激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达在内的其他传感器，发展规模呈现几何式增长。以摄像头为例，HIS数据显示，作为手机产品之外的第二大应用场景，车载摄像头全球出货量预计会在2020年突破8000万颗，相比2016年的4000万颗再翻一倍。 但是，为了更好地看见，业界已然形成两条截然不同的技术路径：一条以摄像头为主导，另一条以激光雷达为主导。那么，技术层面到底孰优孰劣，产业层面中国企业又将如何发展？ 技术路径：特斯拉代表现在，Waymo代表未来？ 以视觉为主导的方案是以摄像头为主导，配合毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达。特斯拉比较典型，但更为激进，创始人马斯克自研摄像头并坚持在其方案中不加入激光雷达。而另一条路径则是激光雷达主导的方案：低成本激光雷达（主导）+毫米波雷达+无线振动传感器+摄像头，典型的代表是 Google Waymo。 首先，由于超声波雷达和毫米波雷达分别在泊车和烟无灰尘场景下，技术有其不可替代性和成本可控性，已经成为上述两条路径都绕不开的技术支持。 至于摄像头和激光雷达，从技术层面来说各有千秋： 摄像头技术相对成熟，优势在于成本低廉，支持基于深度学习的类型识别，但易受天气、环境光等因素影响，且无法有效获得三维信息。 激光雷达工作在红外和可见光波段，用发射激光束探测目标的位置、速度等特征量，实现精准建模，且探测距离远。目前常见的有 8 线、16 线、 32 线激光雷达。激光雷达线束越多，测量精度越高，安全性越高。在代表未来自动驾驶核心传感器激光雷达领域，核心技术主要掌握在 Velodyne、Ibeo、Quanergy 三家海外企业中。美国 Velodyne 的机械式激光雷达起步较早，技术**，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。 但梳理摄像头和激光雷达的成本便可发现，2018年摄像头的单价约100美元，而激光雷达的单价则高达20000美金。