如何为自动驾驶/ADAS选择±0.1%高精度、20Hz以上更新率的非接触式车辆对地速度传感器？【摆脱车轮打滑】

1. 车辆速度监测与控制的基本结构与技术要求

在高速公路车辆监控中，我们关注的核心是车辆的“真实地面速度”以及“行驶距离”。这里的“被测物”就是行驶中的车辆本身。传统上，车辆的速度往往通过车轮的转速来估算。这就像我们手表上的秒针，它的转动速度可以告诉我们时间流逝的速度。车辆的车轮传感器测量车轮转了多少圈，再乘以轮胎的周长，就能算出车辆“理论上”跑了多远、多快。

然而，这种基于车轮的测量方法有一个致命的弱点，就是它无法准确反映车辆的“真实地面速度”。想象一下，当车辆在湿滑路面急加速时，车轮可能快速空转（打滑），但车辆本身移动的距离很小；或者在急刹车时，车轮抱死拖行，车轮虽然不转，车辆却仍在移动。这些情况下，车轮转速与车辆实际在地面上的运动速度就不一致了。此外，轮胎在使用中会磨损，导致周长发生细微变化；或者车辆载重不同，轮胎受压变形，也会导致有效周长变化，这些都会影响速度测量的精度。

因此，在高速公路车辆监控、自动驾驶辅助系统（ADAS）甚至闭环控制等要求严格的场景中，对车辆速度和距离测量的技术要求非常高。我们需要的是：

• 高精度和高准确性：能够精确测量车辆相对于地面的真实速度，误差极小，不被车轮打滑、轮胎磨损或变形等因素干扰。

• 实时性：测量结果必须能快速更新，以便系统能够及时响应车辆速度变化，实现动态监测和闭环控制。

• 宽广的测量范围：从极低速（如停车入库）到高速（如高速公路巡航）都能准确测量。

• 环境适应性：传感器需要在各种恶劣天气（雨、雪、雾）和路面条件（干燥、湿滑、泥泞）下稳定工作。

• 非接触式测量：为了不影响车辆本身的性能，并方便安装，通常倾向于采用非接触式测量方法。

2. 车辆行驶与速度监测参数简介

在车辆监控领域，有几个核心的监测参数，它们定义了车辆运动的状态，并有相应的评价方法。

• 速度（Velocity）：

  • 定义：指车辆在单位时间内移动的距离。我们这里特指“真实地面速度”，即车辆相对于地面的实际位移速率，而非车轮转速衍生的速度。它是一个矢量，既包含大小（车速）也包含方向。

  • 评价方法：通过在已知时间内测量车辆实际移动的距离来计算。在实际应用中，非接触式传感器可以直接测量车辆对地速度，或者通过高精度定位系统在连续时间点上获取车辆位置，然后计算位移差和时间差。

• 行驶距离（Travel Distance）：

  • 定义：指车辆从某一初始点到某一终止点在地面上实际走过的总路径长度。这和我们平时里程表上显示的数据相似，但同样强调的是“真实地面距离”，而非仅由车轮转动累计的距离。

  • 评价方法：通常是对车辆的实时速度进行积分，或者通过高精度定位系统连续跟踪车辆位置，然后计算这些连续位置点之间的累积距离。

• 加速度（Acceleration）：

  • 定义：指车辆速度在单位时间内的变化率。它描述了车辆速度增加或减少的快慢。当车辆加速时，加速度为正；减速时，加速度为负（常称为减速度）。

  • 评价方法：对车辆的实时速度数据进行微分运算，即可得出加速度。高精度的速度测量是准确计算加速度的基础。

这些参数的准确监测，是实现车辆智能控制、安全预警、交通管理乃至自动驾驶的关键。

3. 实时监测/检测技术方法

在确保车辆速度测量不受车轮打滑影响的背景下，市面上有多种非接触式技术方案可以实现高精度测速。

（1）市面上各种相关技术方案

a. 雷达多普勒测速技术

雷达多普勒测速是一种非常成熟且可靠的非接触式测速技术。它的工作原理就像我们平时听到的救护车警笛声一样：当救护车向我们驶来时，声音听起来更高亢；当它驶离时，声音则变得低沉。这种现象在物理学上被称为“多普勒效应”。雷达测速传感器就是利用电磁波（雷达波）的多普勒效应来测量物体的速度。

工作原理和物理基础： 传感器会持续发射固定频率的电磁波（比如24 GHz的微波），这些电磁波遇到移动的物体（比如地面或车辆本身）后会反射回来。如果物体相对于传感器在运动，那么反射波的频率就会发生变化，这个变化的频率差就是“多普勒频移”（f_d）。传感器通过测量这个频移，就能计算出物体相对于传感器的速度。

其核心公式为： f_d = (2 * v * cos(theta)) / lambda

其中： * f_d 是多普勒频移，即反射波频率与发射波频率之差。 * v 是物体（地面或车辆）相对于传感器的速度。 * lambda 是发射电磁波的波长（lambda = c / f，其中 c 是光速，f 是发射频率）。 * theta 是雷达波束方向与物体运动方向之间的夹角。

在车辆速度测量中，雷达传感器通常安装在车辆底部，向地面发射斜向的雷达波。通过精确测量这个多普勒频移，并结合已知的发射频率和传感器安装角度，就可以计算出车辆相对于地面的真实速度。这种方法直接测量地面运动，因此与车轮的转动状态无关，完全不受车轮打滑、轮胎尺寸变化或轮胎下沉的影响。

核心性能参数的典型范围： * 速度测量范围：通常可以覆盖从接近静止到数百公里每小时的范围。 * 速度精度：一般能达到±0.1%至±1%之间，具体取决于传感器质量和标定水平。 * 响应时间/更新率：从几赫兹到几十赫兹不等，足以满足车辆动态控制的需求。 * 工作距离：通常在几十毫米到一米左右，安装时需注意保持合适的离地间隙。

技术方案的优缺点： * 优点： * 真正对地速度：直接测量车辆相对于地面的真实速度，彻底消除车轮打滑、轮胎周长变化等误差。 * 环境适应性较强：雷达波具有一定的穿透能力，受天气影响相对较小。 * 非接触式：不磨损，不影响车辆性能，安装方便。 * 缺点： * 成本相对较高：相较于简单的车轮传感器，雷达传感器的成本更高。 * 安装角度敏感：测量精度受安装角度 theta 的影响，需要精确校准。 * 可能受其他移动物体干扰：在复杂交通环境下，反射波可能来自其他车辆，需要算法进行区分和滤波。

b. GNSS+IMU融合定位技术

GNSS（全球导航卫星系统，如GPS、北斗）+IMU（惯性测量单元）融合定位技术，就像是一个车辆的“高精度导航仪”加上一个“内耳平衡器”的组合。GNSS提供的是车辆在地球上的绝对位置信息，而IMU则可以测量车辆自身的姿态、角速度和加速度等相对运动信息。

工作原理和物理基础： GNSS接收器接收来自卫星的信号，通过计算信号到达时间差来确定自身的三维位置。为了提高精度，通常会采用差分GNSS技术（如RTK），通过基站提供差分校正数据，将定位精度从米级提升到厘米级甚至毫米级。然而，GNSS在隧道、高楼峡谷等信号遮挡区域容易失效或精度下降。

IMU通常由三轴加速度计和三轴陀螺仪组成。加速度计测量车辆的线性加速度，陀螺仪测量车辆的角速度。通过对这些数据进行积分，可以推算出车辆的速度和姿态变化。IMU的优势在于其在短时间内能提供非常平滑和高频率的数据，且不受外界干扰。但它也有缺点，长时间积分会累积误差（漂移），导致位置和速度信息越来越不准确。

GNSS与IMU的融合，就是取长补短：GNSS提供长期稳定的绝对位置校准，修正IMU的漂移；IMU则在GNSS信号不佳或更新频率不够时，提供高频率、连续的短期运动数据。通过卡尔曼滤波等先进算法，将两者的信息进行融合，从而输出高精度、高可靠性的实时位置、速度和姿态数据。速度可以通过连续的位置差分或直接从IMU加速度积分并GNSS校正获得。

核心性能参数的典型范围： * 定位精度：高精度RTK-GNSS配合IMU可达0.01-0.05米（水平）。 * 速度精度：通常在±0.05 km/h以内。 * 惯性传感器更新率：可达100赫兹甚至更高（如200赫兹）。 * 最高记录频率：与惯性传感器更新率相当。

技术方案的优缺点： * 优点： * 全局高精度：提供车辆在三维空间中的绝对位置、速度和姿态，精度极高。 * 多信息输出：不仅能测速，还能提供位置、加速度、航向等丰富数据。 * 不受车轮打滑影响：直接基于卫星和惯性测量，与车轮无关。 * 非接触式：无需与地面或车轮接触。 * 缺点： * 成本高昂：高精度GNSS接收机和工业级IMU价格不菲。 * 环境依赖性：GNSS信号在遮挡区域（如隧道、高楼林立的城市峡谷）会丢失或精度下降。 * 启动时间：GNSS系统通常需要一定的启动（定位解算）时间。 * 数据处理复杂：需要复杂的融合算法和计算能力。

c. 光学相关测速技术

光学相关测速技术，就像给车辆安装了一双“眼睛”，它盯着地面，通过分析地面的纹理图案如何移动来判断车辆的速度。

工作原理和物理基础： 这种传感器通常向下发射一束可见光或红外光，并配备一个或多个图像传感器（类似于微型摄像头）。它会连续捕捉车辆下方地面的微小纹理图像。由于车辆的移动，这些地面纹理图案会相对于传感器发生位移。传感器内部的数字信号处理器会利用“光学流”或“模式匹配”算法，分析两个连续图像之间纹理的偏移量和时间间隔，从而计算出车辆相对于地面的精确速度。例如，如果传感器在很短的时间 dt 内检测到地面上的一个特征点移动了 dx 的距离，那么速度 v 就可以计算为 v = dx / dt。这种方法直接观察地面，因此同样不受车轮打滑、轮胎周长变化或轮胎沉入的影响。

核心性能参数的典型范围： * 速度测量范围：通常可以覆盖从极低速到高速。 * 距离测量精度：优质系统能达到±0.05%甚至更高。 * 测量频率：可达数百赫兹甚至数千赫兹，提供非常精细的实时数据。 * 工作距离：取决于光学系统的设计，通常在几十毫米到几十厘米之间。

技术方案的优缺点： * 优点： * 高精度：能提供非常精确的速度和距离数据，对地测量，不受车轮因素影响。 * 不受车轮打滑影响：直接基于地面纹理，与车轮转动无关。 * 非接触式：不磨损，安装灵活。 * 响应速度快：高测量频率支持实时动态测试。 * 缺点： * 环境敏感性：易受地面纹理变化（如非常光滑的冰面、积水）、光照条件（太暗或强光直射）、灰尘、泥浆等影响。 * 工作距离限制：通常工作距离相对较短，对安装位置有一定要求。 * 成本较高：包含图像处理单元，通常价格不菲。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们挑选了三家在车辆速度/距离测量领域有代表性的品牌进行比较，它们分别采用了上述不同的非接触式测速技术。

• 英国瑞斯康

  • 采用技术：GNSS+IMU融合定位技术。

  • 核心参数：定位精度0.02米（搭配RTK基站或差分服务），速度精度±0.05公里/小时，惯性传感器更新率100赫兹。

  • 应用特点：在汽车性能测试、驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶领域应用广泛，特别适合需要高精度轨迹、速度、加速度和姿态数据的场景。

  • 独特优势：能够提供高精度、全面的三维运动数据，尤其在开放环境下表现出色，其产品系列因易用性和坚固性而备受认可。

• 英国真尚有

  • 采用技术：雷达多普勒测速技术。

  • 核心参数：精确测量真实地面速度，速度测量范围0.8 km/h至200 km/h，信号更新率20 Hz，工作温度范围-40°C至+70°C，防护等级IP6KX/IPX7/IPX9K。

  • 应用特点：适用于公路车辆、非公路车辆（如室内运输车辆、叉车、隧道车辆、移动机械等）、输送带和物料流动监测等多种场景，尤其擅长需要精确真实地面速度，并对环境适应性要求高的场合。

  • 独特优势：不受车轮打滑、轮胎周长变化和轮胎下沉影响，在恶劣环境下可靠性高，体积紧凑，功耗低，输出信号符合行业标准，是实现高度动态监测和闭环控制的理想选择。

• 德国德尔塔

  • 采用技术：光学相关测速技术。

  • 核心参数：速度测量范围0.1至300公里/小时，距离测量精度±0.05%，测量频率2000赫兹。

  • 应用特点：专为高精度车辆动力学测试设计，特别适用于制动、加速和滑行测试，是汽车制造商和测试机构进行车辆性能评估的重要工具。

  • 独特优势：提供极其精确且不受车轮打滑影响的速度和距离数据，测量频率极高，能够捕捉车辆运动的微小细节。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择合适的测速传感器并非越贵越好，而是要根据具体的应用需求来权衡。

• 精度（Accuracy）：

  • 实际意义：传感器测量结果与真实值之间的接近程度。高精度意味着测量结果更可靠，误差更小。

  • 影响：直接决定了监控系统对车辆速度判断的准确性，对于需要精细控制（如自动驾驶、闭环控制）或严格测试（如制动距离测试）的应用至关重要。

  • 选型建议：如果应用场景对速度误差要求苛刻，应选择GNSS+IMU融合或光学相关传感器。对于一般的车辆监控和控制，雷达多普勒传感器通常能满足需求。

• 测量范围（Measurement Range）：

  • 实际意义：传感器能够有效测量的最小和最大速度值。

  • 影响：确保传感器能覆盖车辆在所有可能工况下的速度范围。例如，既要能测量车辆缓慢移动的速度，也要能测量高速行驶的速度。

  • 选型建议：根据车辆的最高设计速度和最低操作速度来选择。对于高速公路车辆，上限通常需覆盖120-200 km/h；对于物流叉车等则可能只需要几十km/h。

• 更新率/响应时间（Update Rate/Response Time）：

  • 实际意义：传感器输出测量结果的频率，或从输入到输出所需的时间。

  • 影响：决定了系统对车辆速度变化的感知能力。更新率越高，系统能越快地检测到速度变化，对于实时控制和紧急情况响应至关重要。

  • 选型建议：闭环控制系统通常需要较高的更新率，以确保控制的平稳性和及时性。简单的速度显示或交通流量统计则对更新率要求较低。

• 环境适应性（Environmental Robustness）：

  • 实际意义：传感器在不同环境条件下的工作稳定性。

  • 影响：决定了传感器在实际恶劣工况下能否可靠长期运行。

  • 选型建议：高速公路车辆需要在户外全天候运行，务必选择具有宽工作温度范围和高防护等级的传感器。雷达多普勒传感器在雨雪雾等天气下通常表现优于光学传感器。

• 输出接口（Output Interfaces）：

  • 实际意义：传感器如何与车辆的电子控制单元（ECU）或其他数据采集系统进行通信。

  • 影响：直接关系到传感器的集成难度和数据可用性。

  • 选型建议：CAN总线是汽车行业广泛使用的标准，具有高可靠性和数据传输效率，是车载应用的理想选择。

• 安装距离与角度（Installation Distance & Angle）：

  • 实际意义：传感器能正常工作的离地高度和最佳安装角度。

  • 影响：决定了传感器是否能方便地安装在目标车辆上，并获得最佳测量效果。

  • 选型建议：在考虑车辆底盘空间、离地间隙以及避开障碍物的前提下，选择能提供合适安装距离和灵活角度调整的传感器。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

即使选择了高性能的传感器，在实际应用中仍可能遇到一些问题。

a. 环境干扰

• 问题：雷达和光学传感器都可能受到恶劣天气或路面状况的影响，导致信号衰减、散射或错误反射，进而影响测量精度或导致数据丢失。GNSS+IMU系统则可能在隧道、地下停车场或高楼林立的城市峡谷中失去卫星信号。

• 影响：轻则数据精度下降，重则传感器无法正常工作，导致监控或控制系统失效。

• 解决建议：

  • 多传感器融合：考虑采用多种不同原理的传感器进行冗余和融合。

  • 传感器自清洁：对于光学传感器，可考虑配备吹气或喷水清洁系统，保持镜头清洁。

  • 安装优化：合理选择安装位置，尽量避开容易被泥水、石子直接冲击的区域，并确保传感器视野无遮挡。

  • 信号滤波与算法优化：在软件层面加入更鲁棒的滤波算法，识别并剔除异常数据点，减少噪声干扰。

b. 信号丢失或不稳定

• 问题：这通常与环境干扰有关，但也可能由电源波动、连接线缆故障、传感器内部硬件问题或软件算法的局限性引起。

• 影响：短时间的信号丢失可能导致速度数据不连续，影响实时控制；长时间丢失则可能使系统完全失去对车辆速度的感知。

• 解决建议：

  • 电源稳定性：确保传感器有稳定、洁净的电源供应，避免电压瞬时跌落或尖峰。

  • 线缆检查：定期检查传感器连接线缆的完整性、防水性及固定情况，防止因振动或老化导致接触不良。

  • 冗余设计：在关键应用中，可以考虑安装两个或更多的同类型传感器，当一个信号不稳定时，切换到另一个或进行数据比对。

  • 预测与估计算法：在短暂信号丢失期间，利用车辆历史数据和惯性测量单元（如果有的话）进行速度的短期预测和估计，填补数据空白，保持系统平稳运行。

c. 安装与校准问题

• 问题：传感器安装位置或角度不准确，特别是对于雷达和光学传感器，其测量精度往往高度依赖于正确的安装角度和离地距离。错误的校准会导致系统性误差。

• 影响：直接导致测量结果不准确，即使传感器本身精度很高，也无法发挥其性能。

• 解决建议：

  • 严格遵循安装指南：根据传感器厂商提供的详细安装手册，精确执行安装步骤，包括测量离地距离和调整安装角度。

  • 专业工具校准：使用专业角度测量仪或激光水平仪进行安装角度校准。

  • 初始标定与验证：在传感器安装后，进行严格的现场标定测试。

  • 定期检查：检查传感器是否因车辆振动、冲击等原因发生位移，并重新进行校准。

4. 应用案例分享

• 高速公路智能交通管理：雷达多普勒测速传感器能够精确测量单车道或多车道车辆的真实速度，用于实时监测交通流量、车速，帮助交通管理部门评估路况，实施限速控制，优化信号灯配时，提高通行效率和安全性。例如，英国真尚有的多普勒测速传感器已被应用于此类场景，以提高数据准确性。

• 自动驾驶与驾驶辅助系统（ADAS）：在高级自适应巡航（ACC）、前方碰撞预警（FCW）和紧急制动辅助（AEB）等系统中，精确的车辆对地速度是核心输入。

• 非公路车辆与工业自动化：在矿山重型机械、农业机械、室内物流叉车以及传送带等场景中，精确的速度测量对于路径规划、货物搬运和生产线效率至关重要。英国真尚有的传感器因其坚固耐用的特性，尤其适合在这些严苛的环境中使用。

• 铁路列车速度监控：在铁路运输中，列车的精确速度测量是行车安全和列车控制的关键。雷达多普勒传感器因其不受车轮打滑影响的特性，被用于辅助或冗余的列车速度监测，尤其是在湿滑铁轨上，能提供比车轴编码器更可靠的速度数据。

在选择车辆速度监测方案时，需要综合考虑精度、测量范围、更新率、环境适应性、输出接口和安装要求等因素。没有一种方案能够完美适用于所有场景，只有根据具体应用的需求进行权衡，才能选择到性价比最高的解决方案。